RAILS AJAX

方法1.用observe_field(观察者,监测select的事件):
1)在view中:
点击触发的select:
<%= collection_select(:person, :area_id, @areas,:id, :name,
options = {}, {:id => 'person_area'})%>
生成观察者的JS(:update是使用了innerHTML,在IE中select.innerHTML不能正确显示其中的option,,解决方法是返回完整的<select>更新其上级元素的innerHTML):
<%= observe_field 'person_area', :update=> 'person_area_places', :url =>{:action => :area_places_options},:with=>'id' %>
二级下拉菜单(需动态更新的):
<%= collection_select(:person, :place_id, @places,:id, :name, { :include_blank => true }, {:id=> 'person_area_places'} ) %>
2)在controller中:
<wbr><wbr><wbr> defarea_places_options<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>@places = Place.find_all_by_area_id(params[:id])<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>#因为只返回固定的option列,所以干脆连view都省了<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr># [Place.new].concat(@places) 是为了能选择空值(对应:include_blank =&gt; true)<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>render :inline =&gt; %{&lt;%=options_from_collection_for_select([Place.new].concat(@places),:id, :name) %&gt;}<br><wbr><wbr><wbr>end</wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>


方法2.把触发的事件定义直接嵌入到select中:
重点是remote_function的灵活运用
1)在view中:
点击触发的select:
<%= collection_select(:person, :area_id, @areas,:id, :name, options = {}, html_options = {:onChange=> remote_function(:update =>"person_area_places", :url => { :action=> "area_places_options"}, :with =>"'id='+value" )} ) %>

二级下拉菜单(一样):
<%= collection_select(:person, :place_id, @places,:id, :name, { :include_blank => true }, {:id=> 'person_area_places'} ) %>
2)在controller中,与方法1一样


最终采用方案
1)在view中:
点击触发的select:
<%= collection_select(:person, :area_id, @areas,:id, :name, options = {}, html_options = {:onChange=> remote_function(:update =>"person_area_places_box", :url => { :action=> :area_places_select}, :with =>"'id='+value" )} ) %>

二级下拉菜单(为了兼容IE,用个容器包起来):
<spanid="person_area_places_box">
<%= render :partial => 'places'%>
</span>

_places.rhtml:
<%= collection_select(:person, :place_id, @places,:id, :name, { :include_blank => true } )%>

2)在controller中:
<wbr><wbr><wbr> defarea_places_select<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>@places = Place.find_all_by_area_id(params[:id])<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>render :partial =&gt; 'places'<br><wbr><wbr><wbr>end</wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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