#95 More on ActiveResource

本文介绍如何使用ActiveResource处理身份验证及自定义操作,演示了产品模型的CRUD操作,并展示了如何通过路由实现特定资源请求。
See how to handle authentication and custom actions using ActiveResource in this episode.
# models/product.rb (in blog app)
class Product < ActiveResource::Base
self.site = "http://admin:secret@localhost:3000"
end

# script/console (in blog app)
Product.find(:all) # GET products.xml
Product.find(:all, :params => { :search => 'table' }) # GET products.xml?search=table
p = Product.create(:name => 'foo') # POST products.xml
p.name = 'bar'
p.save # PUT products/11.xml
p.destroy # DELETE products/11.xml
Product.get(:recent) # GET products/recent.xml
p = Product.find(1) # GET products/1.xml
p.put(:discontinue) # PUT products/1/discontinue.xml

# routes.rb (in store app)
map.resources :products, :collection => { :recent => :get },
:member => { :discontinue => :put }

# products_controller.rb (in store app)
before_filter :authorize

protected

def authorize
authenticate_or_request_with_http_basic do |username, password|
username == "admin" && password == "secret"
end
end
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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