每天一剂Rails良药之Creating Your Own Rake Tasks

本文介绍了Ruby的Rake工具,展示了如何使用Rakefile定义任务,包括基本任务和结合Rails环境的任务,例如加载数据到数据库。
Ruby的Rake工具其实是模仿的Make,我们写一个简单的Rakefile看看:
[code]
desc "Rake Test"
task :main
puts "Hello, Rake!"

task :default => :main
[/code]
然后我们在Rakefile当前目录运行[b]rake[/b]或[b]rake -f Rakefile[/b]即可
其中我们定义了一个main task,并且将其设为默认task
我们再看看怎样写结合Rails的Rakefile,Rails在lib/tasks目录里查找并加载所有以.rake作为后缀名的Rakefile,如lib/tasks/load_musicians.rake:
[code]
desc "Load musicians and the instruments they play into the database."
task :load_musicians => ['musicians.csv', :environment] do |t|
before_count = Musicians.count
File.read(t.prerequisites.first).each do |line|
given_name, surname, instrument = line.split(/,/)
Musician.create(:given_name => given_name,
:surname => surname,
:instrument => instrument)
end
puts "Loaded #{Musicians.count - before_count} musicians."
end
[/code]
然后我们可以运行[b]rake load_musicians[/b]命令来调用load_musicians task
该task的dependency列表中包含:environment,这是用来初始化Rails环境以及建立数据库连接
如果我们自定义的task需要migrate,则我们可以这样写:
[code]
task :load_musicians => ['musicians.csv', :migrate] do |t|
[/code]
则我们运行该task时会先rake db:migrate,而且:migrate已经初始化了Rails环境,我们不用再写:environment了
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值