Merb 将合并至 Rails 3!

Merb框架将被合并到Rails3中,而非对Rails进行大规模重写。首次合并将保持两者并存,用户可根据需求选择合适的组件如ActiveRecord、Sequel等。此合并为Rails带来了新的思想和发展机遇。
原文地址:[url=http://weblog.rubyonrails.org/2008/12/23/merb-gets-merged-into-rails-3]Merb gets merged into Rails 3![/url]

一直一来,关于 Merb 与 Rails 之间的优劣与取舍之间的争论,伴随着两个框架的不断发展而没有停息。终于,在圣诞前夕,Merb 终于要于 Rails 3 合并了!

原文同时指出,这次的合并不是大规模的 Rails 代码重写(This is not a big bang rewrite),相对的,作为第一个合并的版本,两个团队更倾向于让两者并存,用户可以根据实际需求选择适合的组件(比如 ActiveRecord / Sequel / DM 作为 ORM)。无论如何,我个人都觉得这是一个非常好的开端,Rails 有了 Rails 以外的思想,将来必定会更加精彩!

最后,在 timeline 安排上,目前开发团队的主要精力还是在 Rails 2.3(我自己连续 3 个星期在关注于 Rails 2.3 Edge 的 commits,准备了另一篇博文),2.3 将会在 09 年的 1 月份放出,then all eyes will be on Rails 3!
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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