33、非浏览器环境下的 Rails 应用开发

非浏览器环境下的 Rails 应用开发

在传统的认知中,Rails 应用常常与浏览器交互紧密相连。然而,在实际开发场景里,我们可能会遇到许多无需直接通过浏览器来访问 Rails 应用和数据的情况。接下来,我们将深入探讨如何在非浏览器环境中利用 Rails 的强大功能,包括使用 Active Record、Active Support 以及进行远程数据库操作等。

1. 使用 Active Record 的独立应用

在独立应用中,我们往往希望能够自由地访问数据,而 Active Record 为我们提供了这样的能力。下面将分别介绍实现这一目标的“困难”方式和简单方式。

1.1 “困难”方式

以下是一个使用 Active Record 操作 SQLite 3 数据库中订单表的示例代码:

require "rubygems"
require "active_record"
ActiveRecord::Base.establish_connection(:adapter => "sqlite3",
                                       :database => "db/development.sqlite3")
class Order < ActiveRecord::Base
end
order = Order.find(1)
order.name = "Dave Thomas"
order.save

在这个例子中,除了数据库连接的配置信息外,无需其他额外的配置。Active Record 会根

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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