Rails Plugin: Easy Fckeditor

#安装easy fckeditor插件,需要首先安装git
ruby script/plugin install git://github.com/gramos/easy-fckeditor.git

#使用rake安装fckeditor
rake fckeditor:install

**  Installing FCKEditor Plugin version  0.8 . 1
Creating directory editor
Creating directory css
Creating directory behaviors
  Installing file disablehandles.htc
  Installing file showtableborders.htc
  Installing file fck_editorarea.css
  Installing file fck_internal.css
  Installing file fck_showtableborders_gecko.css
Creating directory images
  Installing file block_address.png
  Installing file block_blockquote.png
  Installing file block_div.png
.
.
.
  Installing file fckplugin.js
  Installing file _upgrade.html
  Installing file _whatsnew.html
  Installing file _whatsnew_history.html
**  Successfully installed FCKEditor Plugin version  0.8 . 1


#在需要使用Fckeditor的页面引入fckeditor.js文件

<%=  javascript_include_tag :fckeditor   %>

#使用fckeditor_textarea

<%=  fckeditor_textarea :article, :body, {:toolbarSet  =>   ' Easy ' , :width  =>   ' 100% ' , :height  =>   ' 300px ' %>


#更详细的使用说明,可以参看http://github.com/gramos/easy-fckeditor/tree/master

解决上传图片问题

1. 在上传图片的时候(rails2.2.2),会出现如下的错误:

NoMethodError (undefined method `relative_url_root '  for #<ActionController::CgiRequest:0x594ab4c>):

解决方法参考 http://github.com/salicio/fckeditor/commit/fcf8fbee8cfad3a3df0df50172e448727909ccb9
1. 将/vendor/plugins/easy_fckeditor/ app/controllers/fckeditor_controller.rb中的
uploaded = request.relative_url_root.to_s+"#{UPLOADED}/#{params[:Type]}"
修改为:
uploaded = ActionController::Base.relative_url_root.to_s+"#{UPLOADED}/#{params[:Type]}"
2. 将/vendor/plugins/easy_fckeditor/lib/fckeditor.rb中的
js_path = "#{controller.relative_url_root}/javascripts"
修改为:
js_path = "#{ActionController::Base.relative_url_root}/javascripts"

2. 该plugins版本少定义了一个变量:
会出现如下错误:

NameError (uninitialized constant FckeditorController::UPLOADED):


修改很简单,只要修改
/vendor/plugins/easy_fckeditor/app/controllers/fckeditor_controller.rb,增加:
UPLOADED = "/uploads"

完成之后,能够正常上传图片,并预览。


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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