gin路由算法

A. gin的面向对象方式

Gin是用Golang编写的Web框架。
Engine 是 Gin 框架最重要的数据结构，它是框架的入口。我们通过 Engine 对象来定义服务路由信息、组装插件、运行服务。

B. 大家觉得用Go做WEB有必要用框架吗

第一个：Beego框架
Beego框架是astaxie的GOWeb开发的开源框架。Beego框架最大的特点是由八个大的基础模块组成，八大基础模块的特点是可以根据自己的需要进行引入，模块相互独立，模块之间耦合性低。
相应的Beego的缺点就是全部使用时比较臃肿，通过bee工具来构建项目时，直接生成项目目录和耦合关系，从而会导致在项目开发过程中受制性较大。
第二个：Gin框架
Gin是一个GOlang的微框架，封装比较优雅，API友好，源码注释比较明确，已经发布了1.0版本;具有快速灵活、容错方便等特点，其实对于golang而言，web框架的依赖远比Python、Java更小。
目前在很多使用golang的中小型公司中进行业务开发，使用Gin框架的很多，大家如果想使用golang进行熟练Web开发，可以多关注一下这个框架。
第三个：Iris框架
Iris框架在其官方网站上被描述为GO开发中最快的Web框架，并给出了多框架和多语言之前的性能对比。目前在github上，Iris框架已经收获了14433个star和1493个fork，可见是非常受欢迎的。
在实际开发中，Iris框架与Gin框架的学习曲线几乎相同，所以掌握了Gin就可以轻松掌握Iris框架。
第四个：Echo框架
也是golang的微型Web框架，其具备快速HTTP路由器、支持扩展中间件，同时还支持静态文件服务、Websocket以及支持制定绑定函数，制定相应渲染函数，并允许使用任意的HTML模版引擎。

C. 求大神帮忙看一下这个LINGO程序！ 我知道你们看了之后会明白我这个算法的意思的，只是出不来结果啊~~

!不好意思刚才那个错了
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. 手机设置路由器melongin.cn怎么出来的是购物网址

你把手机连上wifi,然后在设置里面可以查看路由器地址

在网址栏中输入路由器的ip地址 如上图显示的为192.168.1.1 是你输入那个网址 本来就是购物网站的网址,一般设置路由器需要输入路由器的ip地址,如果通过wifi连接的话 一般wifi里面都显示

E. golang 有哪些比较稳定的 web 开发框架

第一个：Beego框架

Beego框架是astaxie的GOWeb开发的开源框架。Beego框架最大的特点是由八个大的基础模块组成，八大基础模块的特点是可以根据自己的需要进行引入，模块相互独立，模块之间耦合性低。

相应的Beego的缺点就是全部使用时比较臃肿，通过bee工具来构建项目时，直接生成项目目录和耦合关系，从而会导致在项目开发过程中受制性较大。

第二个：Gin框架

Gin是一个GOlang的微框架，封装比较优雅，API友好，源码注释比较明确，已经发布了1.0版本;具有快速灵活、容错方便等特点，其实对于golang而言，web框架的依赖远比Python、Java更小。

目前在很多使用golang的中小型公司中进行业务开发，使用Gin框架的很多，大家如果想使用golang进行熟练Web开发，可以多关注一下这个框架。

第三个：Iris框架

Iris框架在其官方网站上被描述为GO开发中最快的Web框架，并给出了多框架和多语言之前的性能对比。目前在github上，Iris框架已经收获了14433个star和1493个fork，可见是非常受欢迎的。

在实际开发中，Iris框架与Gin框架的学习曲线几乎相同，所以掌握了Gin就可以轻松掌握Iris框架。

第四个：Echo框架

也是golang的微型Web框架，其具备快速HTTP路由器、支持扩展中间件，同时还支持静态文件服务、Websocket以及支持制定绑定函数，制定相应渲染函数，并允许使用任意的HTML模版引擎。

F. GoLang -- Gin框架

• 何为框架：

框架一直是敏捷开发中的利器，能让开发者很快的上手并做出应用，甚至有的时候，脱离了框架，一些开发者都不会写程序了。成长总不会一蹴而就，从写出程序获取成就感，再到精通框架，快速构造应用，当这些方面都得心应手的时候，可以尝试改造一些框架，或是自己创造一个。

Gin是一个golang的微框架，封装比较优雅，API友好，源码注释比较明确，已经发布了1.0版本。具有快速灵活，容错方便等特点。其实对于golang而言，web框架的依赖要远比Python，Java之类的要小。自身的net/http足够简单，性能也非常不错。框架更像是一些常用函数或者工具的集合。借助框架开发，不仅可以省去很多常用的封装带来的时间，也有助于团队的编码风格和形成规范。

（1）首先需要安装，安装比较简单，使用go get即可

go get github.com/gin-gonic/gin

如果安装失败，直接去Github clone下来，放置到对应的目录即可。

（2）代码中使用：

下面是一个使用Gin的简单例子：

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

}

简单几行代码，就能实现一个web服务。使用gin的Default方法创建一个路由handler。然后通过HTTP方法绑定路由规则和路由函数。不同于net/http库的路由函数，gin进行了封装，把request和response都封装到gin.Context的上下文环境。最后是启动路由的Run方法监听端口。麻雀虽小，五脏俱全。当然，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种HTTP请求方法以及返回各种类型的数据，详情可以前往https://github.com/gin-gonic/gin查看。

2.1 匹配参数

我们可以使用Gin框架快速的匹配参数，如下代码所示：

冒号:加上一个参数名组成路由参数。可以使用c.Param的方法读取其值。当然这个值是字串string。诸如/user/rsj217，和/user/hello都可以匹配，而/user/和/user/rsj217/不会被匹配。

浏览器输入以下测试：

返回结果为：

其中c.String是gin.Context下提供的方法，用来返回字符串。

其中c.Json是gin.Context下提供的方法，用来返回Json。

下面我们使用以下gin提供的Group函数，方便的为不同的API进行分类。

我们创建了一个gin的默认路由，并为其分配了一个组 v1，监听hello请求并将其路由到视图函数HelloPage，最后绑定到 0.0.0.0:8000

C.JSON是Gin实现的返回json数据的内置方法，包含了2个参数，状态码和返回的内容。http.StatusOK代表返回状态码为200，正文为{"message": “welcome"}。

注：Gin还包含更多的返回方法如c.String, c.HTML, c.XML等，请自行了解。可以方便的返回HTML数据

我们在之前的组v1路由下新定义一个路由：

下面我们访问

可以看到，通过c.Param(“key”)方法，Gin成功捕获了url请求路径中的参数。同理，gin也可以捕获常规参数，如下代码所示：

在浏览器输入以下代码：

通过c.Query(“key”)可以成功接收到url参数，c.DefaultQuery在参数不存在的情况下，会由其默认值代替。

我们还可以为Gin定义一些默认路由：

这时候，我们访问一个不存在的页面：

返回如下所示：

下面我们测试在Gin里面使用Post

在测试端输入：

附带发送的数据，测试即可。记住需要使用POST方法.

继续修改，将PostHandler的函数修改如下

测试工具输入：

发送的内容输入：

返回结果如下：

备注：此处需要指定Content-Type为application/x-www-form-urlencoded，否则识别不出来。

一定要选择对应的PUT或者DELETE方法。

Gin框架快速的创建路由

能够方便的创建分组

支持url正则表达式

支持参数查找（c.Param c.Query c.PostForm）

请求方法精准匹配

支持404处理

快速的返回给客户端数据，常用的c.String c.JSON c.Data

G. 神经网络算法的局限性

神经网络算法的局限性是：可以使用均值函数但是这个函数将获取嵌入的平均值，并将其分配为新的嵌入。但是，很容易看出，对于某些不同的图，它们会给出相同的嵌入，所以，均值函数并不是单射的。

即使图不同，节点 v 和 v’ 的平均嵌入聚合（此处嵌入对应于不同的颜色）将给出相同的嵌入。

这里真正重要的是，你可以先用某个函数 f(x) 将每个嵌入映射到一个新的嵌入，然后进行求和，得到一个单射函数。在证明中，它们实际上显式地声明了这个函数 f，这需要两个额外条件，即 X 是可数的，且任何多重集都是有界的。

并且事实上，在训练中并没有任何东西可以保证这种单射性，而且可能还会有一些图是 GIN 无法区分的，但WL可以。所以这是对 GIN 的一个很强的假设，如果违反了这一假设，那么 GIN 的性能将受到限制。

神经网络算法的普适性是：

研究模型的局限性通常更容易获得对模型的洞察。毕竟，网络所不能学到的关于特定特征的知识在应用时独立于训练过程。

此外，通过帮助我们理解与模型相关的任务的难度，不可能性结果（impossibility result）有助于得出关于如何选择模型超参数的实用建议。

以图分类问题为例。训练一个图分类器需要识别是什么构成了一个类，即在同一个类而非其他类中找到图共享的属性，然后决定新的图是否遵守所学习到的属性。

然而，如果可以通过一定深度的图神经网络（且测试集足够多样化）证明上述决策问题是不可能的，那么我们可以确定，同一个网络将不会学习如何正确地对测试集进行分类，这与使用了什么学习算法无关。因此，在进行实验时，我们应该把重点放在比下限更深的网络上。

H. 问题是关于lingo11.0的算法：

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);