spring mvc

一、前言:

大家好,Spring3 MVC是非常优秀的MVC框架,由其是在3.0版本发布后,现在有越来越多的团队选择了Spring3 MVC了。Spring3 MVC结构简单,应了那句话简单就是美,而且他强大不失灵活,性能也很优秀。

官方的下载网址是:http://www.springsource.org/download (本文使用是的Spring 3.0.5版本)



Struts2也是比较优秀的MVC构架,优点非常多比如良好的结构。但这里想说的是缺点,Struts2由于采用了值栈、OGNL表达式、struts2标签库等,会导致应用的性能下降。Struts2的多层拦截器、多实例action性能都很好。可以参考我写的一篇关于Spring MVC与Struts2与Servlet比较的文章 http://elf8848.iteye.com/admin/blogs/698217



Spring3 MVC的优点:

1、Spring3 MVC的学习难度小于Struts2,Struts2用不上的多余功能太多。呵呵,当然这不是决定因素。

2、Spring3 MVC很容易就可以写出性能优秀的程序,Struts2要处处小心才可以写出性能优秀的程序(指MVC部分)

3、Spring3 MVC的灵活是你无法想像的,Spring的扩展性有口皆碑,Spring3 MVC当然也不会落后,不会因使用了MVC框架而感到有任何的限制。



Struts2的众多优点:略... (呵呵,是不是不公平?)



众多文章开篇时总要吹些牛,吸引一下读者的眼球,把读者的胃口调起来,这样大家才有兴趣接着往后看。本文也没能例外。不过保证你看了之后不会后悔定有收获。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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