3、Aurelia框架:特性、适用场景与独特优势

Aurelia框架:特性、适用场景与独特优势

1. Aurelia的灵活性与支持体系

Aurelia在开发中提供了极大的灵活性。你既可以让一个人负责应用程序的整个垂直切片,涵盖JavaScript、HTML和CSS;也可以根据团队或公司的工作偏好,将这些工作拆分。这种方式使得不同技能的人员能够专注于自己擅长的领域,比如开发者可以专注于应用行为和前端JavaScript业务逻辑,而设计师则可以专注于屏幕上的渲染效果。

在选择技术时,除了技术细节,产品的支持情况也是一个重要的考虑因素。以下是评估Aurelia支持情况的几个指标:
- 学习与培训
- 文档 :Aurelia在项目网站(http://aurelia.io/docs)上有详细的文档,并且由项目核心团队积极维护。在GitHub上提出的问题常常会促使文档更新,以明确某个功能的使用方法。
- 培训 :Aurelia提供培训项目,你可以接受Aurelia专家的面对面或在线培训。这种培训是官方的,并且得到了Aurelia核心团队的认可,甚至很多时候是由核心团队成员亲自授课,让你能够直接接触到最有经验的开发者。
- 社区 :Aurelia社区活跃,拥有一个Gitter聊天室,你在这里常常能得到对问题的详细解答。此外,你还可以在Aurelia Discourse论坛(https://discourse.aurelia.io/)上提问并学习最佳实践。
- 支持服务 :和大多数流行的JavaScript框架一样,Aureli

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, ...
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