SPSiteCollection && SPWebCollection

博客介绍了SPSiteCollection和SPWebCollection类。SPSiteCollection代表虚拟服务器上的SPSite对象集合,可创建顶级网站集合;SPWebCollection代表SPWeb对象集合,指当前站点及其子站点集合,子站点包括网站、文档工作区和会议工作区。
Remarks from SDK:

SPSiteCollection Class: represents a collection of SPSite objects, or site collections,on a virtual server.
System.Object   Microsoft.SharePoint.Administration.SPSiteCollection

SPWebCollection Class:represents a collection of SPWeb objects.
System.Object   Microsoft.SharePoint.SPWebCollection

我的体会(如果有理解不对的地方,还望指教):
SPSiteCollection 指在virtual server中创建的顶级网站集合,当然我们可以通过“定义管理路径”来创建不同路径的顶级网站
(其中,类型为“包含通配符”的管理路径可以再创建URL名称,而“显式包含”则为最终URL)
SPWebCollection 指当前站点及其子站点的集合,子站点指该站点中创建的“网站”、“文档工作区”和“会议工作区”

转载于:https://www.cnblogs.com/andrewma/archive/2005/02/18/105481.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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