ubuntu下配置ROR开发环境

本文详细记录了在Ubuntu系统中从零开始搭建Ruby on Rails(ROR)开发环境的过程,包括安装必要的软件包、配置Ruby环境、安装并配置Rails等步骤。
一直想去学下ROR。终于把ubuntu装上然后在里面配置了ROR的开发环境。虽然做了很多功课可是在真正安装的时候,还是出了很多问题。特意记下来留个纪念。

1.安装build工具
sudo apt-get install build-essential

2.安装readline zlib libncurses5
sudo apt-get install zlib1g-dev
sudo apt-get install libreadline5 libreadline5-dev

3.安装openssl
sudo apt-get install libopenssl-ruby1.9
sudo apt-get install openssl libssl-dev

4.下载 ruby-1.9.1-p0.tar.gz
tar zxvf ruby-1.9.1-p0.tar.gz
cd ruby-1.9.1-p0
./configure --prefix=/usr/local/ruby-1.9.1
make
sudo make install

5.设置环境变量
sudo vim /etc/environment
PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/ruby-1.9.1/bin"
source /etc/environment
接着就可以使用ruby -v查看自己安装的ruby版本了
不过sudo ruby -v需要自己做软连接到/usr/bin下面去。(例如:sudo ln -s /usr/local/ruby-1.9.1/bin/ruby /usr/bin/ruby )
sudo gem 也是一样的要自己做软连接到/usr/bin下面去。

6.cd ruby-1.9.1-p0/ext/openssl

1. ruby extconf.rb
2. make
3. sudo make install

7.cd ruby-1.9.1-p0/ext/zlib

1. ruby extconf.rb
2. make
3. sudo make install

8.升级rubygems
$ sudo gem install rubygems-update
$ sudo update_rubygems

9.清空rubygems的cache,并更新源
sudo gem sources -c
sudo gem sources -u

10.sudo gem install rails
rails -v

11.安装mysql驱动 Rails 2.2开始mysql.rb驱动已经被移除了,需要另外安装该gem文件。
在安装mysql驱动之前还要先安装下面2个包。要不然是安装不成功的。
(1) 安装ruby1.9-dev
sudo apt-get install ruby1.9-dev
(2) 安装 libmysql++-dev
sudo apt-get install libmysql++-dev
sudo apt-get install mysql

=======================华丽的分隔线===============================
结束安装
rails myapp
cd myapp
ruby script/server
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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