关于Rails View中的tag:select相关

本文介绍了Rails框架中select_tag和options_for_select方法的用法,通过实例展示了如何利用这两个方法来生成带有选项的下拉菜单,适用于快速构建动态表单。
关于Rails View中的tag:select相关

select_tag主要是用于简单的生成select下拉框,如
select_tag "count", "<option>1</option><option>2</option><option>3</option><option>4</option>"

可以将它和options_for_select配合使用。

options_for_select主要是用来生成select下拉框中的option组,如
options_for_select([["Dollar", "$"], ["Kroner", "DKK"]]) #=> <option value="$">Dollar</option>\n<option value="DKK">Kroner</option>

<%=select_tag "target_bank", options_for_select(Bank.all.collect{|bank|[bank.bank_name,bank.bank_url]}) %>

当然也可以使用hash,如
options_for_select({ "Basic" => "$20", "Plus" => "$40" }, "$40")

另外:

class Admin < ActiveRecord::Base
#admins表中有一个属性dept(integer)
DEPT = {"客服部" => 0, "业务部" => 1, "市场部" => 2}

def department
DEPT.invert.fetch(dept)
end

end

在视图层这样写:
new.html.erb
  <p>
<%= f.label :dept %><br />
<%#= f.select :dept, {"请选择一个部门" => 0}.merge(Admin::DEPT), 0 %>
<%=f.select :dept, Admin::DEPT, { :prompt => '请选择一个部门' }%>
</p>


<p>
<%= f.label :article_category_id, "资讯分类" %><br />
<%= f.select :article_category_id, ArticleCategory.all.collect{|category| [category.name, category.id]}, {:include_blank => '请选择资讯分类'} %>
</p>




<%= select_tag 'show', options_for_select({"显示" => 1, "不显示" => 2}, 1) %>

这代码 怎么越看越漂亮了呢?
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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