2019.4.19

本文记录了在安装Ruby 2.3.1时遇到的错误及解决方案,最终选择升级到Ruby 2.6.0并成功解决问题。同时,文章还分享了在使用Rails创建控制器时遇到的数据库适配器加载失败的问题,通过添加sqlite3 gem到Gemfile中解决了该问题。

1.安装ruby2.3.1报错安装ruby2.3.1报错安装ruby2.3.1 报错 Error running ‘__rvm_make -j4’,please read /Users/Magic/.rvm/log/1555663804_ruby-2.3.1/make.logThere has been an error while running make. Halting the installation.
在这里插入图片描述
最终解决方案:改装ruby2.6.0正常使用。

2.产生一个新的空 Hello World 页面出错
在这里插入图片描述
rails g controller welcome 无法创建

在这里插入图片描述
/Users/Magic/.rvm/gems/ruby-2.6.0/gems/activerecord-5.0.7.2/lib/active_record/connection_adapters/connection_specification.rb:176:in rescue in spec': Specified 'sqlite3' for database adapter, but the gem is not loaded. Addgem ‘sqlite3’` to your Gemfile (and ensure its version is at the minimum required by ActiveRecord). (Gem::LoadError)
借鉴群友解决方案,观察也是sqlite3 出错,按照处理,问题解决。

今日学习记录
Objective
关于今天的课程, 你记得什么?
重新操作rails101,重新安装ruby
完成了什么?
解决了程序安装错误,项目得以继续操作

Reflective
你要如何形容今天的情绪
前期很沮丧接近放弃,不断重新安装ruby2.3.1
今天的高峰是什么?
在群友的作业日记里找出解决方案,豁然开朗

今天的低点是什么?
几次重头装过程序还是同样报错,搜索不到解决方案

Interpretive
我们今天学到了什么?
要善于多方面角度去查找答案

Decisional
我们会如何用一句话形容今天的工作
虽然还是有偷懒的地方,但是最终结局了bug
有哪些工作需要明天继续努力?
继续努力,bug不在一往无前,加油

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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