9、玩转JavaScript与测试环境搭建

玩转JavaScript与测试环境搭建

1. JavaScript前端选项

在将JavaScript集成到Rails应用的前端时,有多种选择。其中最大的决策是Rails应用是否负责提供前端内容。

1.1 Rails不提供前端

如果Rails应用不提供前端,意味着将其作为API层使用。此时,需要一个独立的前端,通常完全用JavaScript编写,如React、Ember、Vue.js等。具体步骤如下:
1. 重命名Web服务 :将Rails应用命名为API或后端。
2. 创建自定义镜像 :为JavaScript前端应用创建自定义镜像,其Dockerfile可基于标准的Node.js镜像构建。
3. 添加前端服务 :在 docker-compose.yml 中添加独立的前端服务,并通过环境变量配置其使用的API端点。

1.2 Rails提供前端

若使用Rails提供前端,则可利用Rails提供的两种机制:基于Sprockets的资产管道或Rails 5.1引入的Webpacker方法。
- Sprockets资产管道 :无需特殊设置即可使用,在运行Rails服务器时,资产会自动编译并以标准方式在视图中提供。
- Webpacker :需要更多的Docker设置,由于其受欢迎程度,后续将详细介绍如何配置。

2. 使用Webpacker配置Rails J

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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