26、Rails 请求处理全解析

Rails 请求处理全解析

1. 路由断言

在进行路由测试时,有几个重要的断言方法。 assert_routing 方法可用于验证路由的正确性。以下是具体的使用示例:

def test_routing
  assert_routing("/", :controller => "store", :action => "index")
  assert_routing("/products", :controller => "products", :action => "index")
  assert_routing({:path => "/line_items", :method => :post},
                 { :controller => "line_items", :action => "create",
                   :product_id => "1"},
                 {}, { :product_id => "1"})
end

在使用时,需要注意在 options 哈希中使用符号作为键,字符串作为值,否则与路由返回的选项进行比较的断言可能会失败。

2. 请求处理流程

当控制器对象处理请求时,会按照以下流程进行:
1. 查找与传入动作同名的公共实例方法。若找到,则调用该方法。
2. 若未找到该方法,但控制器实现了 method_m

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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