33、Rails路由测试与控制器操作全解析

Rails路由测试与控制器操作全解析

1. 基于资源的路由开发

Rails 让基于资源的路由开发应用变得简单,很多人认为它极大简化了应用编码。不过,这种方式并非总是适用。若找不到合适的使用方法,不必勉强使用,还可以混合搭配。部分控制器可基于资源,部分基于动作,甚至有些控制器可在基于资源的基础上添加额外动作。

2. 路由测试

之前我们通过 script/console 手动测试路由。应用部署时,需要更正式的单元测试来验证路由是否按预期工作。Rails 提供了一些测试辅助方法:

2.1 assert_generates

验证给定选项是否能生成指定路径。

# 示例代码
def test_generates
  ActionController::Routing.use_controllers! ["store"]
  load "config/routes.rb"
  assert_generates("/store", :controller => "store", :action => "index")
  assert_generates("/store/list", :controller => "store", :action => "list")
  assert_generates("/store/add_to_cart/1",
    { :controller => "store", :action => "add_to_cart",
      :id => "1", :
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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