Agile Web Development with Rails 3nd Edition学习笔记-高亮显示改变

购物车添加高亮效果
本文介绍如何在用户将商品加入购物车时,利用JavaScript的YellowFadeTechnique效果为所添加的商品提供短暂的高亮显示,增强用户体验。具体步骤包括:在模型中记录添加的产品信息;控制器中保存当前添加的商品对象;视图中根据该对象高亮对应的商品条目。
当客户点击了“Add to Cart“按钮之后,购物车的数据改变了。我们希望能够让用户清楚的看到是那个是哪个发生了改变。那么,我们让当前被改变(个数变化,或者添加了)的那个产品被高亮一段时间。
之前我们通过“javascript_include_tag”引入了一些JavaScript的库文件。其中有一个是effects.js的库文件。这个库文件为我们提供了很多视觉效果的实现,其中有一个叫做“Yellow Fade Technique”的效果,正式我们这次所需要的。这个效果是使用指定的开始颜色高亮指定的对象,然后渐渐消退,直到到达终了颜色结束。并使得指定对象的背景色恢复到高亮前的状态。
要实现这个效果,我们必须让程序知道我们要高亮的对象是哪个。而我们现在的程序是不知道的。所以在使用这个效果之前,我们需要做一些准备工作。
首先,我们需要修改depot/app/models/cart.rb文件,让Cart类记录下来当前添加的是哪个产品。
def add_product(product)
current_item = @items.find {|item| item.product == product}
if current_item
current_item.increment_quantity
else
current_item = CartItem.new(product) <= New
@items << current_item <= Modified
end
current_item <= New
end

接下来我们需要修改depot/app/controllers/store_controller.rb文件的add_to_cart方法,把Cart的add_product方法返回的对象保存到一个属性中。
def add_to_cart
product = Product.find(params[:id])
@cart = find_cart
@current_item = @cart.add_product(product) <= Modified
respond_to do |format|
format.js
end
rescue ActiveRecord::RecordNotFound
logger.error("Attempt to access invalid product #{params[:id]}")
redirect_to_index("Invalid product")
end

然后修改depot/app/views/store/_cart_item.html.erb文件来使用这个属性。
<% if cart_item == @current_item %>  <= New
<tr id="current_item"> <= New
<% else %> <= New
<tr>
<% end %> <= New
<td><%=h cart_item.title %></td>
<td>×<%= cart_item.quantity %></td>
<td class="item-price"><%= number_to_currency(cart_item.price) %></td>
</tr>

最后,在depot/app/views/store/add_to_cart.js.rjs文件最后添加如下代码来使用我们需要的高亮效果。
page[:current_item].visual_effect :highlight,
:startcolor => "#88ff88",
:endcolor => "#114411"

好了,我们需要的效果就做好了。
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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