Web开发敏捷之道Rails(笔记四)

本文介绍了Rails框架中Session的使用方法,包括通过Cookie实现Session跟踪、在控制器中使用Session存储购物车信息的过程,并展示了如何创建数据迁移任务及实施迁移。

1:session 用法

      应用程序将浏览器发送的请求与本地保存的session数据进行匹配。cookie来实现session。

      cookie是指web应用传递给浏览器的一组数据,浏览器会将cookie保存在本地计算机上,当浏览器向web应用发送请求时,会根据cookie数据的信息将这一请求与服务器保存的session信息匹配。

      Rails中,有一个类似于hash的集合,名为session。在处理请求的过程中,如果将一个名/值保存在这个hash中,那么在处理同一个浏览器发出的后续请求时都可以获取到该名/值对。

     创建一个数据迁移任务来定义session数据表

        rake db:sessions:create

     实施这个迁移任务,就可以把数据库表建立出来

        rake db:migrate

 举例:在控制器中使用当前的session就像使用一个hash一样,用符号:cart作为它的索引。

     

(1) : 在一个显示页面(views/store/index.rhtml)

   

<% for product in @products %>
<%= link_to "添加到购物车" ,:action=>:add_to_cart,:id=>product %>
<% end %>

 

(2):  在控制器类(app/controllers/store_controller.rb)

 

 

def add_to_cart    # views视图调用此方法
   @cart=find_cart  #find_cart 方法是从session中找出购物车对象(cart)
   product=Product.find(params[:id])  #利用params对象从请求中取出id参数,Product模型根据id找出货品
   @cart.add_product(product)    #把该货品放入购物车
end


def find_cart
  session[:cart] ||=Cart.new  #Cart是购物车模型类
end

# ||= 是条件赋值操作符,如果 session中已经有:cart这个键,上述语句返回:cart键对应的值,否则,先新建一个Cart对象,将其放入session,返回新建对象

 

     params是Rails一个对象,包含了浏览器请求传来的所有参数,params[:id]包含了将被action使用的对象id(主键)

 

(3:) 模型类Cart

 

class Cart
   attr_reader:items
   def initialize
      @items=[]
   end
   def add_product(product)
      @items<<product
   end
end

 (4):调用方法后返回页面(add_to_cart.rhtml)

  

<% for item in @cart.items %>
    <%= item.title%>
<% end %>

 

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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