15、Rails 开发:视图组件与应用配置管理

Rails 开发:视图组件与应用配置管理

1. 视图组件的引入

在 Rails 开发中,传统的 HTML 模板、局部视图和辅助方法在处理复杂的 UI 时存在一些不足。为了提高视图层的可维护性,我们可以采用组件化的思想。

传统的代码,如下面的示例,需要对 Action View 辅助方法有深入的了解,并且很难直观地想象出最终的 UI 元素:

concat(content_tag(:div, "") do
  content_tag(:i, "")
end)
concat f.text_field :q, placeholder:
if variant == :full
  concat f.submit "Search"
end

而组件化的方法则将视图拆分为独立、自包含的组件。每个逻辑上的 UI 部分在代码库中都由一个组件支持。现代前端开发中,如 React、Vue 和 Svelte 等库都采用了基于组件的架构。

2. 将局部视图和辅助方法转换为组件

要将局部视图和辅助方法转换为组件,需要满足以下几点:
- 逻辑集中 :将与 UI 元素相关的所有逻辑放在一个地方。
- 隔离性 :不访问全局状态,有明确的依赖关系。
- 明确的接口 :使组件具有自描述性和可预测性。

使用 Ruby 类来表示视图组件是一个不错的选择,这样可以将视图转换为对象,利用面向对象编程的强大功能。

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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