struts2简介

简介:
Struts2是一个基于MVC设计模式的Web应用框架,它本质上相当于一个servlet,在MVC设计模式中,
Struts2作为控制器(Controller)来建立模型与视图的数据交互。


作用:

表现层框架(1.接收浏览器传递的参数;  2.按一定的格式返回数据结果)


怎么用:

导包-->配置文件-->调用API
导包:Struts2-core 2.3.8
配置文件:web.xml struts.xml


常用标签:

  <package name="" namespace="" extends="">
    <!-- 
    namespace=""  匹配请求路径
    extends="struts-default"  
     -->
     <action name="" class="">
     <!-- 
        name=""   匹配具体请求
        class=""  指定请求的处理类
      -->
            <result>
                <!-- 
                name="" 与请求处理方法匹配
                返回结果处理 -->
            </result>
     </action>
    </package>



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 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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