render :action => 'index'

本文展示了一个使用ERB(Embedded Ruby)模板语法的基本示例。该示例包括定义了一个名为index的模板,其内容为简单的欢迎信息,并展示了如何在模板中引用变量。此博客适合初学者了解ERB的基本用法。
def index
render :text => "welcome"
end
def show
@test = "maby"
render 'index'
end


index.erb.html
<%= @test %>

url=index
welcome
url=show
maby
import { ProTable } from '@repo/base' import React from 'react' import { useList } from './query/index' import { Button } from 'antd' import { useDic } from '@/query/common' import { abnormalAlarmOptions, alarmTypes } from '../component/constants' export default function Index() { const actionRef = React.useRef() const request = useList() const misreportEnum = { 0: '否', 1: '是', } const { data: alarmStatus } = useDic('alarmStatus') const { data: alarmLevel } = useDic('alarmLevel') // 将字典数据转换为 valueEnum 格式 const formatValueEnum = data => { if (!data) return {} return data.reduce((acc, item) => { acc[item.value] = item.label return acc }, {}) } return ( <ProTable request={async params => await request(params)} actionRef={actionRef} columns={[ { title: '序号', key: 'index', valueType: 'index', align: 'center', width: 80, search: false, render: (_dom, _record, index) => { const { current, pageSize } = actionRef?.current?.pageInfo return (current - 1) * pageSize + index + 1 }, }, { title: '告警时间', dataIndex: 'alarmTime', valueType: 'dateRange', align: 'center', render: (_dom, record) => record.alarmTime, }, { title: '告警位置', dataIndex: 'areaName', search: false, align: 'center', }, { title: '告警事项', dataIndex: 'alarmTypeList', valueType: 'select', valueEnum: formatValueEnum(abnormalAlarmOptions), align: 'center', render: (_dom, record) => record.alarmType?.alarmType_dicName, }, { title: '告警等级', valueType: 'select', valueEnum: formatValueEnum(alarmLevel), dataIndex: 'alarmLevel', align: 'center', render: (_dom, record) => record.alarmLevel?.alarmLevel_dicName, }, { title: '处置人', search: false, dataIndex: 'handle', align: 'center', }, { title: '处置时间', search: false, dataIndex: 'handleTime', align: 'center', }, { title: '处理说明', search: false, dataIndex: 'handleRemark', align: 'center', }, { title: '处置状态', valueType: 'select', valueEnum: formatValueEnum(alarmStatus), dataIndex: 'status', align: 'center', render: (_dom, record) => record.status?.status_dicName, }, { title: '是否误报', search: false, valueEnum: misreportEnum, dataIndex: 'isMisreport', align: 'center', }, { title: '操作', search: false, dataIndex: 'action', align: 'center', render: (_dom, record) => ( <> <Button key="see" type="link"> 查看 </Button> {record.status?.status_dicCode !== '1' && ( <Button key="handle" type="link"> 处置 </Button> )} </> ), }, ]} scroll={{ x: 1300 }} options={false} headerTitle="车位信息列表" toolBarRender={() => []} tableAlertOptionRender={() => ''} /> ) } 在网络请求中将alarmTime拆分成startTime和endTime
07-23
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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