:dependent => :delete_all vs :destroy_all

最新推荐文章于 2025-07-22 13:51:52 发布
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本文探讨了在数据库操作中使用delete_all与destroy_all的区别。delete_all操作比destroy_all更快，因为它不会触发任何销毁回调。而destroy_all则会逐个调用关联对象的销毁方法。
:delete_all is much faster than :destroy_all, it doesn't trigger any destroy callbacks on the associated object.

:destroy_all iteratively call the associated objects's destroy method
【x264编码器】章节1——x264编码流程及基于x264的编码器demo
vcvdv123的博客
12-16 5534
提供了一种方便的方式来根据指定的配置profile应用相应的设置到 x264 参数结构体上。不同的配置文件类型会对参数结构体进行不同的修改，以满足特定的编码需求。然后是编码器参数，包括帧参考数、最大关键帧间隔、最小关键帧间隔、B 帧数、场景切换阈值等。结构体的成员进行赋值，将其初始化为默认值。之后是一些编码器设置，如去块滤波、CABAC 编码、码率控制方法、参考帧压缩系数等。接下来是一系列与视频属性相关的参数，如色度格式、宽度、高度、宽高比等。然后是一些与日志输出、分析类型、量化矩阵等相关的参数。
12月3日周日，关联：has_many(dependent::delete_all和destroy的区别) 注意看log; where等查询语句的用法。 layout传递参数❌...
weixin_30847865的博客
12-03 171
错误❌：1.belongs_to :job, dependent: :destroy //尝试删除一条resumen后，job没有同步删除？？答：建立一对多的关系，如job和resume。应该在job中has_many :resumes, dependent: :delete_all 或者destroy.这样一旦job实例对象被删除，现关联的所有resume也被删除。2 在rails con...
Ruby中使用dependent: :delete_all的小陷阱
Blue___Ocean的专栏
04-22 554
在Ruby中关联删除很好用：例如在build.rb文件定义 has_many :ecl_baselines, dependent: :delete_all 当删除该build时，就会关联删除那些将build_id设置为当前删除的build的ecl_baselines。例如： => #<EclBaseline id: 1238812, build_id: 5858767, ecl_build_id: 5857117, created_at: "2021-08-02 05:31:24.0
Rails delete_all 与 destroy_all的区别
axu_air的博客
10-31 1384
delete(*records) delete_all(dependent = nil) destory(*records) destory_all()
rails alias :destroy_without_reassign :destroy 解释
11-08
例如，引用[^4]提到destroy_all vs delete_all，destroy_all会触发回调，而delete_all直接SQL删除。 但用户的问题是针对destroy方法的别名。 生成相关问题： - 什么是Ruby中的方法别名？ - 如何在Rails中覆盖...
使用recurse-delete gem高效递归删除Rails模型及其依赖
使用 :dependent => :destroy 时，每个关联对象会触发 destroy 方法，这可能会触发额外的回调和验证，而 :dependent => :delete_all 会删除关联的记录但不会触发 destroy 方法。而 recurse-delete 是直接递归地删除...
30、Ruby on Rails 3 中用户关注关系的实现与 Web 界面搭建
earth的博客
07-22 55
本文详细介绍了在Ruby on Rails 3中实现用户关注和粉丝功能的完整流程，包括关系模型的定义、关注与粉丝功能的实现、路由配置、视图展示以及功能测试。通过测试驱动开发的方式，确保功能的正确性，并使用Rake任务填充示例数据用于开发和测试。最后搭建了完整的Web界面，实现了关注统计、关注与取消关注操作等功能，为开发社交类应用提供了基础。
Mutex::Autolock引申的学习
Pizza_Lawson的专栏
07-31 1201
Mutex::Autolock Android源码里面看到一个类，很简短，但稍微挖一挖，内容还蛮多。但首先理解需要几个知识点的优先掌握： Mutex.h Condition.h memory 首先找到Mutex.h，在/system/core/include/utils/Mutex.h目录，同样也很简短： /* * Copyright (C) 2007 The Android Open S...
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
完整版-PID 恒流源控制
最新发布
11-26
提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
毕业设计芳芯科技F. 基于单片机的智能车载系统
11-26
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【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
11-26
【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
googlenet网络模型预训练模型
11-26
googlenet网络模型预训练模型，一些matlab中没有安装深度学习工具箱，那么运行时会报错，需要下载预训练模型。
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
11-26
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为“混沌增强领导者黏菌算法”的新型优化算法，并提供了基于Matlab的代码实现。该算法结合混沌理论与黏菌优化机制，旨在提升搜索效率与全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题。文档列举了该算法在电力系统、路径规划、信号处理、图像处理、微电网调度等多个领域的应用实例，展示了其广泛适用性和科研价值。此外，文中还提及相关智能优化算法、机器学习模型及仿真工具的应用支持，强调借助先进算法与仿真手段推动科研创新。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法背景，从事科研或工程应用的研究人员，尤其是工作1-3年的研究生、工程师或高校教师；熟悉Matlab编程并关注智能优化算法发展的用户更为适合。; 使用场景及目标：①用于解决电力系统优化、微电网调度、路径规划等复杂非线性优化问题；②作为新型智能算法的学习与复现实例，支持学术论文复现、竞赛
C51单片机人体红外模块资料
11-26
包含C51单片机人体红外模块的相关资料，涵盖了DYP-ME003热释电红外传感器的详细信息，以及相关的电路图等资源。 资源内容 C51单片机人体红外模块介绍 DYP-ME003热释电红外传感器资料 电路图及相关设计文档 使用说明与注意事项 使用说明 请根据提供的电路图和资料，正确连接和使用C51单片机人体红外模块，以实现预期的功能。 注意事项 请确保按照电路图正确连接，避免短路或误操作。 在使用过程中，请遵守相关安全规定，确保人身与设备安全。
简化写法：{@unique class TearDownType(StrEnum): SELF_RESPONSE = "self_response" REQUEST = "request" RESPONSE = "response" CACHE = "cache" class ParamPrepare(BaseModel): dependent_type: TearDownType = TearDownType.SELF_RESPONSE jsonpath: str set_cache: str class SendFromRequest(BaseModel): dependent_type: TearDownType = TearDownType.REQUEST jsonpath: str replace_key: str class SendFromResponse(BaseModel): dependent_type: TearDownType = TearDownType.RESPONSE jsonpath: str replace_key: str class SendFromCache(BaseModel): dependent_type: TearDownType = TearDownType.CACHE cache_data: str replace_key: str SendRequest = Annotated[ Union[SendFromRequest, SendFromCache, SendFromResponse], Field(..., discriminator='dependent_type') ] class TearDownItem(BaseModel): case_id: str param_prepare: list[ParamPrepare] | None = None send_request: list[SendRequest] | None = None}
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> 例如：`TearDownType.REQUEST == "request"` → `True` ### 默认值赋给 `dependent_type` ```python dependent_type: TearDownType = TearDownType.REQUEST ``` 这表示： - 如果用户输入 `"dependent_type": ...
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