gin路由演算法

A. gin的面向對象方式

Gin是用Golang編寫的Web框架。
Engine 是 Gin 框架最重要的數據結構，它是框架的入口。我們通過 Engine 對象來定義服務路由信息、組裝插件、運行服務。

B. 大家覺得用Go做WEB有必要用框架嗎

第一個：Beego框架
Beego框架是astaxie的GOWeb開發的開源框架。Beego框架最大的特點是由八個大的基礎模塊組成，八大基礎模塊的特點是可以根據自己的需要進行引入，模塊相互獨立，模塊之間耦合性低。
相應的Beego的缺點就是全部使用時比較臃腫，通過bee工具來構建項目時，直接生成項目目錄和耦合關系，從而會導致在項目開發過程中受制性較大。
第二個：Gin框架
Gin是一個GOlang的微框架，封裝比較優雅，API友好，源碼注釋比較明確，已經發布了1.0版本;具有快速靈活、容錯方便等特點，其實對於golang而言，web框架的依賴遠比Python、Java更小。
目前在很多使用golang的中小型公司中進行業務開發，使用Gin框架的很多，大家如果想使用golang進行熟練Web開發，可以多關注一下這個框架。
第三個：Iris框架
Iris框架在其官方網站上被描述為GO開發中最快的Web框架，並給出了多框架和多語言之前的性能對比。目前在github上，Iris框架已經收獲了14433個star和1493個fork，可見是非常受歡迎的。
在實際開發中，Iris框架與Gin框架的學習曲線幾乎相同，所以掌握了Gin就可以輕松掌握Iris框架。
第四個：Echo框架
也是golang的微型Web框架，其具備快速HTTP路由器、支持擴展中間件，同時還支持靜態文件服務、Websocket以及支持制定綁定函數，制定相應渲染函數，並允許使用任意的HTML模版引擎。

C. 求大神幫忙看一下這個LINGO程序！ 我知道你們看了之後會明白我這個演算法的意思的，只是出不來結果啊~~

!不好意思剛才那個錯了
data:
M=400;
enddata
max=Y1+Y2;
Y1=60*B*M-40*N-5*(N-M)*D1-25*(M-N)*D2;
Y2=40*N-20*A*Q-5*(A*Q-N)*D3-15*(N-A*Q)*D4;
D1+D2=1;
D3+D4=1;
0.85<=A;
A<=1.15;
0.8<=B;
B<=1.2;
@gin(D1);
@gin(D2);
@gin(D3);
@gin(D4);
@gin(N);
@gin(Q);
end

D. 手機設置路由器melongin.cn怎麼出來的是購物網址

你把手機連上wifi,然後在設置裡面可以查看路由器地址

在網址欄中輸入路由器的ip地址 如上圖顯示的為192.168.1.1 是你輸入那個網址 本來就是購物網站的網址,一般設置路由器需要輸入路由器的ip地址,如果通過wifi連接的話 一般wifi裡面都顯示

E. golang 有哪些比較穩定的 web 開發框架

第一個：Beego框架

Beego框架是astaxie的GOWeb開發的開源框架。Beego框架最大的特點是由八個大的基礎模塊組成，八大基礎模塊的特點是可以根據自己的需要進行引入，模塊相互獨立，模塊之間耦合性低。

相應的Beego的缺點就是全部使用時比較臃腫，通過bee工具來構建項目時，直接生成項目目錄和耦合關系，從而會導致在項目開發過程中受制性較大。

第二個：Gin框架

Gin是一個GOlang的微框架，封裝比較優雅，API友好，源碼注釋比較明確，已經發布了1.0版本;具有快速靈活、容錯方便等特點，其實對於golang而言，web框架的依賴遠比Python、Java更小。

目前在很多使用golang的中小型公司中進行業務開發，使用Gin框架的很多，大家如果想使用golang進行熟練Web開發，可以多關注一下這個框架。

第三個：Iris框架

Iris框架在其官方網站上被描述為GO開發中最快的Web框架，並給出了多框架和多語言之前的性能對比。目前在github上，Iris框架已經收獲了14433個star和1493個fork，可見是非常受歡迎的。

在實際開發中，Iris框架與Gin框架的學習曲線幾乎相同，所以掌握了Gin就可以輕松掌握Iris框架。

第四個：Echo框架

也是golang的微型Web框架，其具備快速HTTP路由器、支持擴展中間件，同時還支持靜態文件服務、Websocket以及支持制定綁定函數，制定相應渲染函數，並允許使用任意的HTML模版引擎。

F. GoLang -- Gin框架

• 何為框架：

框架一直是敏捷開發中的利器，能讓開發者很快的上手並做出應用，甚至有的時候，脫離了框架，一些開發者都不會寫程序了。成長總不會一蹴而就，從寫出程序獲取成就感，再到精通框架，快速構造應用，當這些方面都得心應手的時候，可以嘗試改造一些框架，或是自己創造一個。

Gin是一個golang的微框架，封裝比較優雅，API友好，源碼注釋比較明確，已經發布了1.0版本。具有快速靈活，容錯方便等特點。其實對於golang而言，web框架的依賴要遠比Python，Java之類的要小。自身的net/http足夠簡單，性能也非常不錯。框架更像是一些常用函數或者工具的集合。藉助框架開發，不僅可以省去很多常用的封裝帶來的時間，也有助於團隊的編碼風格和形成規范。

（1）首先需要安裝，安裝比較簡單，使用go get即可

go get github.com/gin-gonic/gin

如果安裝失敗，直接去Github clone下來，放置到對應的目錄即可。

（2）代碼中使用：

下面是一個使用Gin的簡單例子：

package main

import (

"github.com/gin-gonic/gin"

)

func main() {

router := gin.Default()

router.GET("/ping", func(c *gin.Context) {

c.JSON(200, gin.H{

"message": "pong",

})

})

router.Run(":8080") // listen and serve on 0.0.0.0:8080

}

簡單幾行代碼，就能實現一個web服務。使用gin的Default方法創建一個路由handler。然後通過HTTP方法綁定路由規則和路由函數。不同於net/http庫的路由函數，gin進行了封裝，把request和response都封裝到gin.Context的上下文環境。最後是啟動路由的Run方法監聽埠。麻雀雖小，五臟俱全。當然，除了GET方法，gin也支持POST,PUT,DELETE,OPTION等常用的restful方法。

Gin可以很方便的支持各種HTTP請求方法以及返回各種類型的數據，詳情可以前往https://github.com/gin-gonic/gin查看。

2.1 匹配參數

我們可以使用Gin框架快速的匹配參數，如下代碼所示：

冒號:加上一個參數名組成路由參數。可以使用c.Param的方法讀取其值。當然這個值是字串string。諸如/user/rsj217，和/user/hello都可以匹配，而/user/和/user/rsj217/不會被匹配。

瀏覽器輸入以下測試：

返回結果為：

其中c.String是gin.Context下提供的方法，用來返回字元串。

其中c.Json是gin.Context下提供的方法，用來返回Json。

下面我們使用以下gin提供的Group函數，方便的為不同的API進行分類。

我們創建了一個gin的默認路由，並為其分配了一個組 v1，監聽hello請求並將其路由到視圖函數HelloPage，最後綁定到 0.0.0.0:8000

C.JSON是Gin實現的返回json數據的內置方法，包含了2個參數，狀態碼和返回的內容。http.StatusOK代表返回狀態碼為200，正文為{"message": 「welcome"}。

註：Gin還包含更多的返回方法如c.String, c.HTML, c.XML等，請自行了解。可以方便的返回HTML數據

我們在之前的組v1路由下新定義一個路由：

下面我們訪問

可以看到，通過c.Param(「key」)方法，Gin成功捕獲了url請求路徑中的參數。同理，gin也可以捕獲常規參數，如下代碼所示：

在瀏覽器輸入以下代碼：

通過c.Query(「key」)可以成功接收到url參數，c.DefaultQuery在參數不存在的情況下，會由其默認值代替。

我們還可以為Gin定義一些默認路由：

這時候，我們訪問一個不存在的頁面：

返回如下所示：

下面我們測試在Gin裡面使用Post

在測試端輸入：

附帶發送的數據，測試即可。記住需要使用POST方法.

繼續修改，將PostHandler的函數修改如下

測試工具輸入：

發送的內容輸入：

返回結果如下：

備註：此處需要指定Content-Type為application/x-www-form-urlencoded，否則識別不出來。

一定要選擇對應的PUT或者DELETE方法。

Gin框架快速的創建路由

能夠方便的創建分組

支持url正則表達式

支持參數查找（c.Param c.Query c.PostForm）

請求方法精準匹配

支持404處理

快速的返回給客戶端數據，常用的c.String c.JSON c.Data

G. 神經網路演算法的局限性

神經網路演算法的局限性是：可以使用均值函數但是這個函數將獲取嵌入的平均值，並將其分配為新的嵌入。但是，很容易看出，對於某些不同的圖，它們會給出相同的嵌入，所以，均值函數並不是單射的。

即使圖不同，節點 v 和 v』 的平均嵌入聚合（此處嵌入對應於不同的顏色）將給出相同的嵌入。

這里真正重要的是，你可以先用某個函數 f(x) 將每個嵌入映射到一個新的嵌入，然後進行求和，得到一個單射函數。在證明中，它們實際上顯式地聲明了這個函數 f，這需要兩個額外條件，即 X 是可數的，且任何多重集都是有界的。

並且事實上，在訓練中並沒有任何東西可以保證這種單射性，而且可能還會有一些圖是 GIN 無法區分的，但WL可以。所以這是對 GIN 的一個很強的假設，如果違反了這一假設，那麼 GIN 的性能將受到限制。

神經網路演算法的普適性是：

研究模型的局限性通常更容易獲得對模型的洞察。畢竟，網路所不能學到的關於特定特徵的知識在應用時獨立於訓練過程。

此外，通過幫助我們理解與模型相關的任務的難度，不可能性結果（impossibility result）有助於得出關於如何選擇模型超參數的實用建議。

以圖分類問題為例。訓練一個圖分類器需要識別是什麼構成了一個類，即在同一個類而非其他類中找到圖共享的屬性，然後決定新的圖是否遵守所學習到的屬性。

然而，如果可以通過一定深度的圖神經網路（且測試集足夠多樣化）證明上述決策問題是不可能的，那麼我們可以確定，同一個網路將不會學習如何正確地對測試集進行分類，這與使用了什麼學習演算法無關。因此，在進行實驗時，我們應該把重點放在比下限更深的網路上。

H. 問題是關於lingo11.0的演算法：

MIN = 17*x11 + 33*x12 + 12*x13 + 14*x14 + 9*x21 + 18*x22 + 16*x23 + 13*x24 + 12*x31 + 11*x32 + 27*x33 + 14*x34 + 10*x42 + 21*x43 + 32*x44;

x11+x12+x13+x14 <= 1;
x21+x22+x23+x24 <= 1;
x31+x32+x33+x34 <= 1;
x42+x43+x44 <=1;

x11+x21+x31 <= 1;
x12+x22+x32+x42 <= 1;
x13+x23+x33+x43 <= 1;
x14+x24+x34+x44 <= 1;

@gin(x11);@gin(x12);@gin(x13);@gin(x14);
@gin(x21);@gin(x22);@gin(x23);@gin(x24);
@gin(x31);@gin(x32);@gin(x33);@gin(x34);
@gin(x42);@gin(x43);@gin(x44);