rails 小技巧

[color=blue]#Rails Tip 1 Actions Are Methods http://errtheblog.com/posts/1-actions-are-methods[/color]
class PostsController < ApplicationController
def list_by_author
list :conditions => ['author_id = ?', params[:id]]
end

def list(find_options = {})
@posts = Post.find(:all, { :order => 'created_on desc' }.merge(find_options))
render :action => :list
end
end

技术要点:
对浏览器传过来的Hash表 params 进行加工处理,使用Hash.merge技术调用Post.find方法,使得list_by_month, list_by_year变得多余。

[color=blue]#Rails Tip 2 Real Console Helpers 在console中使用 ApplicationHelperhttp://errtheblog.com/posts/41-real-console-helpers
[/color]
#假设我们有这样一个applicationHelper
module ApplicationHelper
def application_helper_method
true
end
end
#如果直接在 在 rails console中,是不起作用的。
>> helper.application_helper_method =>NoMethodError: undefined method `application_helper_method'
#正确的方法是
helper.extend ApplicationHelper => #<Object:0x2572f68>
helper.application_helper_method => true

[color=blue]#Rail Tip 3 分类组织好Model Organize Your Models[/color]
http://errtheblog.com/posts/3-organize-your-models
Rails::Initializer.run do |config|
config.frameworks -= [ :action_web_service ]
config.load_paths += %W[
#{RAILS_ROOT}/app/models/api
#{RAILS_ROOT}/app/models/cache
#{RAILS_ROOT}/app/models/database
#{RAILS_ROOT}/app/models/tableless
]
end
技术要点:通过这种方法,我们将model 分成了几个部分 models/api models/tableless ... 当然,以上代码,直接用 config.load_paths += Dir[”#{RAILS_ROOT}/app/models//“] 更简洁。


[color=blue]#Rail Tip 4 Accessor Missing” http://errtheblog.com/posts/18-accessor-missing[/color]
这是一篇非常重要文章,解释了模型中的belongs_to :author 以及 attribute accessor(例如story模型是的title)是如何工作。
结论:
1、belongs_to is a class method of ActiveRecord::Base。When belongs_to is called,It’s a real method defined on my Story class.
belong_to 是ActiveRecord::Base中的类方法,当Story类被加载,程序运行到 belongs_to :author的时候,author(),author=(),被定义在 Strory类。

2、假设Author表中有一个title列。那个 title(),title=()这两个Get/set方法是如何出现的呢。它们是method_missing。并不真实存在于Article类中。
3、通过alise(别名),可以提供belong to 产生的方法再封装
class Story < ActiveRecord::Base
belongs_to :author

alias :real_author :author
def author
auth = real_author
auth.name
end
end

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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