17、Struts 2 标签:构建动态视图的利器

Struts 2 标签:构建动态视图的利器

1. 入门指南

在深入探讨 Struts 2 标签如何助力动态页面数据渲染之前,我们先了解数据的来源。当请求抵达框架时,Struts 2 会创建用于存储关键数据的对象。应用程序的特定领域数据,也就是我们在标签中最常访问的数据,会被存储在 ValueStack 中。不过,处理请求所需的数据不止应用领域数据,还包括其他基础设施数据,所有这些数据连同 ValueStack 本身都存于 ActionContext 中。

1.1 ActionContext 与 OGNL

在之前的操作里,我们运用 OGNL 表达式将表单字段名绑定到对象(如动作对象)的特定属性位置。我们知道动作对象会被置于 ValueStack 上,而 OGNL 表达式则针对该栈对象的属性。实际上,OGNL 表达式可以针对一组对象中的任意一个进行解析,ValueStack 只是其中默认的对象。这组可供 OGNL 表达式选择解析的更广泛对象集合被称作 ActionContext。下面我们来看看 OGNL 如何选择解析对象,以及还有哪些对象可通过 OGNL 访问。

1.1.1 ActionContext 的作用

ActionContext 包含了框架处理请求时可用的所有数据,涵盖从应用数据到会话或应用范围的映射等。应用的特定数据(如动作中暴露的属性)会存于 ActionContext 中的 ValueStack 里。

所有 OGNL 表达式都必须针对 ActionContext 中的某个对象进行解析。默认情况下,ValueStack 会被选为 OGNL 解析的对象,但你也可以指定其他对象,例如会话映射。

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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