#86 Logging Variables

通过使用一些高级Ruby概念,可以轻松地记录所有变量。本篇介绍了一种方法,可以在Rails应用程序中利用logger来输出当前作用域内的所有局部变量和实例变量。
Have you ever wanted to easily log all variables? Now you can by using some advanced Ruby concepts as shown in this episode.
# models/product.rb
logger.debug_variables(binding)

# config/initializers/logger_additions.rb
logger = ActiveRecord::Base.logger
def logger.debug_variables(bind)
vars = eval('local_variables + instance_variables', bind)
vars.each do |var|
debug "#{var} = #{eval(var, bind).inspect}"
end
end
user = mysql # pid-file = /var/run/mysqld/mysqld.pid # socket = /var/run/mysqld/mysqld.sock port = 8306 # datadir = /var/lib/mysql # If MySQL is running as a replication slave, this should be # changed. Ref https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-system-variables.html#sysvar_tmpdir # tmpdir = /tmp # # Instead of skip-networking the default is now to listen only on # localhost which is more compatible and is not less secure. #bind-address = 127.0.0.1 mysqlx-bind-address = 127.0.0.1 # # * Fine Tuning # key_buffer_size = 16M # max_allowed_packet = 64M # thread_stack = 256K # thread_cache_size = -1 # This replaces the startup script and checks MyISAM tables if needed # the first time they are touched myisam-recover-options = BACKUP # max_connections = 151 # table_open_cache = 4000 # # * Logging and Replication # # Both location gets rotated by the cronjob. # # Log all queries # Be aware that this log type is a performance killer. general_log_file = /var/log/mysql/query.log general_log = 0 # # Error log - should be very few entries. # log_error = /var/log/mysql/error.log # # Here you can see queries with especially long duration # slow_query_log = 1 # slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log # long_query_time = 2 # log-queries-not-using-indexes # # The following can be used as easy to replay backup logs or for replication. # note: if you are setting up a replication slave, see README.Debian about # other settings you may need to change. server-id = 2 log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log relay_bin = /var/log/mysql/relay-bin.log # binlog_expire_logs_seconds = 2592000 max_binlog_size = 100M # binlog_do_db = include_database_name # binlog_ignore_db = include_database_name transaction-isolation=READ-COMMITTED 从MySQL这么配置行吗
06-30
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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