转载 Rake 操作

命令行

script/generate model task name:string priority:integer
script/generate migration add_description_to_task description:string
script/generate migration remove_description_from_task description:string


数据类型

# :string, :text, :integer, :float,:decimal, :datetime, :timestamp, :time, :date,
# :binary, :boolean


与db有关的rake任务
[code=“Ruby"]
db:charset 检索当前环境下数据库的字符设置
db:collation 检索当前环境下数据库的校对
db:create 用config\database.yml中的定义创建当前 RAILS_ENV 项目环境下的数据库
db:create:all 用config\database.yml中的定义创建所有数据库
db:drop 删除当前 RAILS_ENV项目环境中的数据库
db:drop:all 删除所有在 config\database.yml中定义的数据库
db:reset 从db\schema.rb中为当前环境重建数据库(先删后建).
db:rollback 回滚(清华出版社一本SQLSERVER书的名词[很奇怪为什么不直接用滚回])数据库到前一个版本. 指定回滚到哪一步要用 STEP=n 参数
db:version 检索当前模式下的版本
[/code]

drop all tables
[code=“Ruby"]
rake db:migrate VERSION=0
[/code]

定义数字精确度
[code=“Ruby"]
t.integer :total_price, :precision=>8,:scale=>2,:default=>0
[/code]
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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