27、Rails 跨请求对象与操作详解

Rails 跨请求对象与操作详解

1. 重定向基础

在 Rails 应用中,重定向是常见操作。默认情况下,所有重定向都被标记为临时的,仅影响当前请求。若要进行永久重定向,需在响应头中设置相应状态:

headers["Status"] = "301 Moved Permanently"
redirect_to("http://my.new.home")

需注意,重定向方法会向浏览器发送响应,和渲染方法遵循相同规则,每个请求只能执行一次。

2. 跨请求的对象和操作概述

多数跨请求持久化的状态数据存于数据库,通过 Active Record 访问,但部分状态数据生命周期不同,需不同管理方式。例如在 Depot 应用中,购物车对象存于数据库,而当前购物车的标识由会话管理;Flash 通知用于在重定向后的下一个请求中传递简单消息;过滤器用于从 URL 中提取区域设置数据。

3. Rails 会话

Rails 会话是类似哈希的结构,可跨请求持久化。与原始 Cookie 不同,会话能存储任何可序列化的对象,适合在 Web 应用中保存状态信息。比如在商店应用中,用会话在请求间保存购物车对象。Rails 会在处理每个请求结束时保存购物车,处理新请求时恢复正确的购物车。

3.1 基于 Cookie 的会话

默认的 Rails 会话存储方式是将数据作为 Cookie 发送到客户端。虽不适合存储需对客户端保密的信息,但能避免在会话中保存易过期的复杂对象。其好处是减轻数据库负载,无需清理过期会话。不过

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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