19、表单处理与验证:Aurelia框架实践

表单处理与验证:Aurelia框架实践

1. 多值选择绑定

在应用中,我们希望实现一个功能,允许将书籍分配到一个或多个书架。这非常适合使用多值选择元素,将其绑定到视图模型上的选定值数组。由于多选择控件在简洁的编辑书籍表单中一直显示会显得有些笨拙,因此我们添加一个模板条件,以便在用户点击“编辑”按钮时按需显示该控件。

在修改视图以实现此功能之前,需要在构造函数中初始化一个新的 editingShelves 布尔字段,以指示是否应显示多选择控件。以下是相关代码:

@inject(EventAggregator, BookApi ) 
export class EditBook{

    @bindable editMode;
    @bindable book;
    @bindable selectedGenre; 
    constructor(eventAggregator, bookApi ){
        // ...
        this.bookApi = bookApi;
        this.editingShelves = false;          
    }
}

接下来,需要修改 edit-book.html 视图文件以支持新的多选择书架控件。具体步骤如下:
1. 添加带有 multiple 属性的新 select 元素。
2. 使用 show.bind 绑定命

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,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的越小越好) 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,其中每个变量的取区间都是 [-1, ...
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