RailsCasts中文版,#1 Caching with Instance Variables 缓存实例变量

本文介绍了一个在Rails应用中提高效率的方法:通过实例变量缓存已获取的用户信息,避免重复查询数据库。这种方法不仅简化了代码,还显著提升了性能。


class ApplicationController < ActionController::Base
  def current_user
    User.find(session[:user_id])
  end
end

这是一个在Action中的场景,上面的代码调用User的find方法传入会话中的user_id从数据库中读取当前登陆的用户信息。如果这个方法将会在一次页面请求中重复调用多次,将意味着会多次访问数据库。通过将第一次调用时候的结果缓存在实例变量中供下次调用使用可以解决重复数据库访问导致的效率的问题。

@current_user ||= User.find(session[:user_id])

请注意实例变量后面的||(或)操作符。第一次调用这条语句时,@current_user变量没有赋过值会是nil。这时会执行后面的查询数据库操作并将返回结果赋给@current_user。接下来如果再次调用这个方法,@current_user已经有值了,便不会进行查询操作直接返回结果,代码修改带来了效率的提升。

class ApplicationController < ActionController::Base
  def current_user
    @current_user ||= User.find(session[:user_id])
  end
end

修改后的代码。


作者授权:You are welcome to post the translated text on your blog as well if the episode is free(not Pro). I just ask that you post a link back to the original episode on railscasts.com.

原文链接:http://railscasts.com/episodes/1-caching-with-instance-variables

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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