Heroku上挂载Radiant 0.8.1(已更新)

由于本人刚刚接触Ruby on Rails,所以经过一天的努力,总算完成了这个“伟大”任务。网上也有很多相关的资料,但是没有一个是完全正确的。所以走了很多弯路。
今天太晚了,就先把我的一个效果放出来。详细的操作步骤等我慢慢补全。呵呵,估计会有一大批的新应用在heroku上面出现,拭目以待。

整个过程学习到了git radiant heroku这三个命令。

[color=red]还有一点想法:heroku提供了20mb的免费空间,但是,一个id能够注册多个二级域名,基于rest思想的网站是否能够通过无数个二级域名,组成一个更大的系统呢。不过前提是解决session共享的问题,呵呵。[/color]

[url]http://jenasradiant.heroku.com[/url]


终于找到个好点的教程了
[url]http://www.soychicka.com/2009/11/16/radiant-heroku-getting-a-radiant-app-live-on-heroku/[/url]

TIP 1.因为Radiant 0.8.1修正了cache 的问题,所以当中跳过如下的设置

config.middleware.use ::Radiant::Cache,
:entitystore => "radiant:tmp/cache/entity",
:metastore => "radiant:tmp/cache/meta"


TIP 2.创建.gems的时候去掉上面和下面无用的“-”

TIP 3.如果希望创建自定义名字的heroku应用 使用 heroku create Myappname

如果还有问题的话留言,一起进步哦。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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