2、探索 Aurelia 框架:构建丰富响应式 Web 应用的利器

探索 Aurelia 框架:构建丰富响应式 Web 应用的利器

1. 了解 Aurelia 框架

Aurelia 是一个专注于构建丰富 Web 应用的前端 JavaScript 框架,和 Angular、Ember.js 等框架一样,它属于单页面应用(SPA)开发框架。这意味着 Aurelia 应用能在一个页面上提供完整的用户体验,使用过程中无需重新加载页面。本质上,编写 Aurelia 应用就是编写 JavaScript 应用,不过它采用最新版本的 JavaScript(如 ES2015 及更高版本,也可用 TypeScript)。Aurelia 框架具备构建当今用户期望的丰富响应式 Web 应用所需的工具,其编码规范与 Web 标准紧密契合。

2. 为何选择 Aurelia

想象你和朋友 Bob 在 Facebook 上聊天,每次发送消息都要等三秒页面重新加载,才能知道消息是否成功发送、Bob 是否收到以及你是否收到 Bob 的其他消息。这种情况下,流畅的对话会变得困难,可能你问了问题,页面重新加载时 Bob 已经回答了。而如今,很多应用如 Slack、Skype 和 Facebook Messenger 等,只要你开始输入消息,对方就能看到你正在编辑,点击发送后还会有视觉反馈,显示消息已成功送达。

再设想你要为部门构建一个业务应用,比如人力资源部门实施了月度优秀员工评选系统,员工可以提名并投票选出最应获得月度奖励的人。这个应用需要具备以下功能:
- 响应式投票系统
- 实时更新的图表,展示谁的票数最多
- 验证机制,防止员工重复投票

像 Facebook 和 Slack 这样的应用提升了用户对所有 W

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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