ruby rails学习二

最新推荐文章于 2025-11-21 21:12:33 发布
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本文介绍如何在非Rails环境下使用activerecord作为ORM框架，包括安装、配置和基本操作。通过实例展示了如何建立数据库连接、定义模型及执行SQL查询。
activerecord脱离rails环境运行
activerecord非常好用的ORM框架，太爽了
操，ruby各个版本的差异还很大，不爽的地方
我日啊！不是一般的强大！！！

安装activerecord, gem install activerecord
安装adapter, gem install activerecord-oracle_enhanced-adapter

require 'active_record'

ActiveRecord::Base.establish_connection(
:adapter => 'oracle_enhanced',
:database => 'xxx', #oracle service name
:username => 'HR',
:password => 'HR')


class Job < ActiveRecord::Base
end

puts Job.count

一个英文连接说的很详细
http://blog.aizatto.com/2007/05/21/activerecord-without-rails/
http://blog.aizatto.com/2007/05/27/activerecord-migrations-without-rails/
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本书旨在帮助Java开发者顺利过渡到Ruby on Rails的开发环境中。书中不仅详细介绍了Ruby语言的基础知识和Rails框架的核心特性，还特别针对Java开发者的需求，对比了两种语言和框架的异同，使读者能够更好地理解和应用...
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对Ruby on Rails进行详细讲解
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ruby Rails学习资料
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ruby Rails学习资料 基础中文：http://guides.ruby-china.org/getting_started.html后续 
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摘要：本文全面介绍了Ruby on Rails框架的开发知识，涵盖基础概念、环境搭建、核心架构、实战项目和常见问题解决方案。主要内容包括： 框架概述：Rails是基于Ruby语言的MVC框架，采用"约定优于配置"原则，大幅提升开发效率。 开发优势：代码简洁性强，社区资源丰富，拥有大量可复用组件(Gems)。 环境搭建：详细说明了Windows、MacOS和Linux系统下的安装配置步骤。 核心架构：深入解析MVC模式、路由系统和ActiveRecor
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77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
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本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
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