验证前自动清除模型属性的空格

StripAttributes是一款Rails插件,能够自动清除 ActiveRecord 模型属性的前后空白字符,在验证之前进行处理。若属性为空,则将其值设为nil。该插件通过添加一个 before_validation 钩子实现此功能。

validates_presence_of时,如果属性中有空格,就不管用了。

在进行验证时,一般都需要trim(ruby是strip)后再验证,但是ror的验证并没有象struts2一样提供先trim再验证的接口,还好有一个插件可以自动清除属性两边的空格。

http://github.com/rmm5t/strip_attributes/tree/master

 

StripAttributes

StripAttributes is a Rails plugin that automatically strips all ActiveRecord model attributes of leading and trailing whitespace before validation. If the attribute is blank, it strips the value to nil .

It works by adding a before_validation hook to the record. By default, all attributes are stripped of whitespace, but :only and :except options can be used to limit which attributes are stripped. Both options accept a single attribute (:only => :field ) or arrays of attributes (:except => [:field1, :field2, :field3] ).

Examples

  class DrunkPokerPlayer < ActiveRecord::Base
    strip_attributes!
  end

  class SoberPokerPlayer < ActiveRecord::Base
    strip_attributes! :except => :boxers
  end

  class ConservativePokerPlayer < ActiveRecord::Base
    strip_attributes! :only => [:shoe, :sock, :glove]
  end

Installation

Option 1. Use the standard Rails plugin install (assuming Rails 2.1).

  ./script/plugin install git://github.com/rmm5t/strip_attributes.git

Option 2. Use git submodules

  git submodule add git://github.com/rmm5t/strip_attributes.git vendor/plugins/strip_attributes

Option 3. Use braid (assuming you’re using git)

  braid add --rails_plugin git://github.com/rmm5t/strip_attributes.git
  git merge braid/track

Other

If you want to use this outside of Rails, extend StripAttributes in your ActiveRecord model after putting strip_attributes in your $LOAD_PATH :

  require 'strip_attributes'
  class SomeModel < ActiveRecord::Base
    extend StripAttributes
    strip_attributes!
  end
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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