Revel框架学习

1、准备工作

revel的下载需要git和hg(mercurial)工具,请先安装这两个工具。

配置好GOROOT和GOPATH环境变量,源码会默认下载到GOPATH第一个目录的src目录下。

一般go安装时会在环境变量PATH中添加GOROOT\bin路径,最好确认一下,方便以后在任意位置运行go命令。

2、下载安装revel

2.1参考之前的文章http://www.cnblogs.com/wenjingu/p/3229578.html第6条配置好获取远程包的环境,运行以下命令

go get github.com/robfig/revel 下载revel包,

2.2由于revel包引用了code.google.com/p/go.net/websocket包,因此可能会提示找不到该包,该包需要通过hg工具下载,

确认安装好hg工具后,再运行go get code.google.com/p/go.net/websocket下载该包。

2.3下载完后,在运行以下命令编译:

go build –o bin/revel.exe github.com/robfig/revel/revel

2.4到bin目录下运行revel help命令查看是否安装正确。

3、创建一个revel应用程序框架

运行revel new myWebApp命令,会在GOPATH第一个目录的src目录下生成myWebApp项目

运行revel run myWebApp命令启动web服务器,在浏览器中输入localhost:9000,出现如下界面说明web服务器已正常工作。

 

本文结束。

转载于:https://www.cnblogs.com/wenjingu/p/3521309.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值