【转】如何生成Rails和指定gem的rdoc

本文介绍如何使用Rails和RDoc生成本地API文档,包括Rails文档的冻结与访问方法,以及如何为特定Gem如devise生成CHM格式的API文档。此外还提供了生成文档所需的HTML Help Workshop软件的下载链接。
1、生成Rails的rdoc


rails doc_app
cd doc_app
rake rails:freeze:gems
rake doc:rails


成功后会在doc_app的doc目录下生成一个api目录,这里就是当前安装的rails相关组件的全部文档啦。

把这个目录复制到固定目录,把目录下的【index.html】“发送到桌面快捷方式”或者直接打开,然后添加收藏夹,以后便可以随时访问了,至于doc_app,删除即可。

另:
第三步换成


rake rails:freeze:edge


可以制作最新的rails文档。

注:此法生成的API使用极其不方便,建议还是去网站:
[url]http://railsapi.com/[/url]下载或DIY所需API。

2、rdoc生成指定gem的api文档(非windows平台,非ruby1.8自行替换相关路径)

首先,你要先确定你的Windows机器上以前装过MS的【HTML Help Workshop】,如果安装的时候不改路径的话,
【C:\Program Files\HTML Help Workshop】文件夹就是它了。
没装不要紧,以下是下载链接:
[url]http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/htmlhelp/html/hwMicrosoftHTMLHelpDownloads.asp[/url]
这个是没装【HTML Help Workshop】,RDoc给出的下载链接,跳转之后是这个:

[url]http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms669985[/url]

3、装好这东西之后,就是运行命令生成.chm了。
这里以devise1.0.8为例:

(1)进到gem目录:
【C:\Ruby\lib\ruby\gems\1.8\gems】,就是gem包devise1.0.8的上一级目录。

(2)运行命令行:

rdoc -f chm [-n file_name ] -o chm_folder gems_folder_name


-f 是生成的文档格式, 支持chm、html、ri、xml
-n 可选参数,给要生成的chm指定名字
-o 是指定一个目录,chm_folder是要生成的chm的存放目录
gems_folder_name是目标gems所在的目录
如:


rdoc -f chm -n devise -o devise-chm devise-1.0.8


运行之后,gem【C:\Ruby\lib\ruby\gems\1.8\gems\devise1.0.8】的chm版本的rdoc就是以下目录:
【C:\Ruby\lib\ruby\gems\1.8\gems\devise-chm】中的文件【devise.chm】

4、另外,会意外地发现,html版本的rdoc也在同一样文件夹下面了。应该是先生成的html,再将html组合成chm的吧。

建议把常用,又不熟悉的gem单独搞个chm文件,用到的时候去翻翻,查查就OK了。

5、再补充下哈。


rdoc -f chm [-n file_name ] -o chm_folder gems_folder_name


中的gems_folder_name可以是多个gem文件夹,它们之间用空格相隔开,当然。版本号是必须的,不然会找不到目标文件夹的。如:


rdoc -f chm -n devise -o devise-chm devise-1.0.8 warden-0.10.7
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值