jeecg useListPage 初始化的时候加一个网络请求

您好，感谢您的提问。我理解您的意思是您想在使用Jeecg的useListPage初始化时添加一个网络请求。如果是这样的话，您可以在useListPage的初始化方法中添加您的网络请求代码。这个初始化方法一般在页面首次加载时会被执行，您可以在这里发起您的网络请求，并将返回的数据保存到组件的状态中，以便在组件渲染时使用。

具体的实现方式可能会根据您使用的技术栈和具体的需求有所不同，如果您有具体的代码实现或者更详细的需求描述，欢迎提供给我，我可以为您提供更详细的帮助。

相关问题

遗传算法初始化小波神经网络matlab代码

遗传算法初始化小波神经网络的代码如下：

function net = initializeWaveletNN(populationSize, numLayers, numNeurons, numGenes)
    net = cell(populationSize, 1);
    
    for i = 1:populationSize
        layers = {};
        for j = 1:numLayers
            if j == 1
                layers{j} = waveletLayer(numNeurons(j), 'rbio3.1');
            else
                layers{j} = waveletLayer(numNeurons(j), 'db1');
            end
        end
        net{i} = feedforwardnet(numNeurons, 'trainlm');
        net{i}.initFcn = 'initlay';
        net{i}.layers = layers;
        net{i}.userData.genes = rand(numGenes, 1);
    end
end

以上代码是一个简单的遗传算法初始化小波神经网络的示例，在这个示例中，我们首先定义了一个cell数组net来存储所有生成的神经网络。然后使用循环为每一个网络生成指定数量的神经元和小波层，并指定了每一层的小波函数。最后我们设置了神经网络的训练函数为trainlm，并且为每一个网络随机生成一组基因。通过这样的初始化，我们可以得到一个种群大小为populationSize的小波神经网络集合，用于后续的遗传算法优化过程。

便我写一个模糊神经网络初始化的程序

以下是一个简单的模糊神经网络初始化程序的示例：

import numpy as np

def init_fuzzy_neural_network(num_inputs, num_outputs, num_rules, num_mfs):
    """
    初始化一个简单的模糊神经网络
    :param num_inputs: 输入变量数量
    :param num_outputs: 输出变量数量
    :param num_rules: 规则数量
    :param num_mfs: 每个输入变量的隶属函数数量
    :return: 初始化的神经网络参数
    """
    # 初始化输入隶属函数参数
    input_mfs = []
    for i in range(num_inputs):
        mfs = []
        for j in range(num_mfs):
            # 随机生成隶属函数参数
            params = np.random.rand(3)
            mfs.append(params)
        input_mfs.append(mfs)

    # 初始化规则权重
    rule_weights = np.random.rand(num_rules, num_inputs)

    # 初始化输出隶属函数参数
    output_mfs = []
    for i in range(num_outputs):
        mfs = []
        for j in range(num_mfs):
            # 随机生成隶属函数参数
            params = np.random.rand(3)
            mfs.append(params)
        output_mfs.append(mfs)

    # 初始化输出权重
    output_weights = np.random.rand(num_rules, num_outputs)

    # 返回神经网络参数
    return {'input_mfs': input_mfs, 'rule_weights': rule_weights,
            'output_mfs': output_mfs, 'output_weights': output_weights}

这个程序接受输入变量数量、输出变量数量、规则数量和每个输入变量的隶属函数数量作为参数，并随机生成神经网络的参数。对于每个输入变量，它生成了包含隶属函数参数的列表，并将这些列表存储在一个大列表中。对于规则权重和输出权重，它生成了随机的权重值。最后，它将这些参数存储在一个字典中，并返回该字典作为输出。