RailsCast89:Page Caching

本文通过具体的Rails代码示例展示了如何使用Rails中的缓存机制,包括配置缓存、定义缓存清理器以及针对特定控制器动作的缓存更新策略。
[code]
# javascripts_controller.rb
caches_page :dynamic_states

# config/environments/development.rb
config.action_controller.perform_caching = true

# config/environment.rb
config.load_paths << "#{RAILS_ROOT}/app/sweepers"

# app/sweepers/state_sweeper.rb
class StateSweeper < ActionController::Caching::Sweeper
observe State

def after_save(state)
expire_cache(state)
end

def after_destroy(state)
expire_cache(state)
end

def expire_cache(state)
expire_page :controller => 'javascripts', :action => 'dynamic_states', :format => 'js'
end
end

# states_controller.rb
cache_sweeper :state_sweeper, :only => [:create, :update, :destroy]
[/code]
越来越觉得看RailsCast没收货了,讲的太小儿科,学不到什么东西,内容又比较火星
关于Cache,[url=http://hideto.iteye.com/blog/87588]Rails Cache[/url]这篇讲的更全面更深入

今天用t61外接公司的显示器,双显示器来用,结果经常在台式的键盘上敲半天还奇怪为什么没反应。。。
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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