rails之FCKEditor插件

本文介绍如何在Rails项目中集成FCKEditor富文本编辑器,并提供了详细的步骤及注意事项,包括下载、安装、配置及使用示例。
FCKEditor是一个开源的,功能强大的富文本编辑器,在官方主页上有提供ASP,JSP,ASP.NET,PHP等版本,目前还没有rails的版本(可以设置,主要是要自己实现上传等功能),不过有一个plugin来实现此功能,有上传文件、拼写检查的功能。

1。首先到http://rubyforge.org/frs/?group_id=2038,下载最新版本,解压缩后重命名文件夹为fckeditor,并放到你的应用的/vender/plugins下面

另外附上安装等方法:
1、ruby script/plugin install svn://rubyforge.org/var/svn/fckeditorp/trunk/fckeditor(在项目文件下)
2、使用:
   a、在layout里面添加<%= javascript_include_tag :fckeditor %>   或<%= javascript_include_tag "fckeditor/fckeditor" %>
    b、表单里面用
<%= fckeditor_textarea("topic", "content", :toolbarSet => 'Simple', :width => '100%', :height => '200px') %>

  有的版本会得不到控件中的值,需要以下解决

代码应写为:
<%= fckeditor_textarea('article','description',
:toolbarSet => 'Simple',:width => '60%', :height => '550px', :ajax=>true)%>

<%= submit_to_remote "save","保存文章",
:before => fckeditor_before_js('article', 'description'),   //第一个参数为model,第二个为刷新的成
:url=>{:controller=>"article",:action=>"save",:id=>@article}%>
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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