11、高级 Active Record:增强你的模型

高级 Active Record:增强你的模型

在开发中,我们可以为模型添加各种方法,这些方法可以简单到只返回 true 或 false,也可以复杂到对对象进行重大计算和格式化。Ruby 的强大功能任由我们发挥。如果你还不太敢为模型添加自己的方法,也不用担心。重要的是要知道,Active Record 模型就是普通的 Ruby 类,只要有足够的 Ruby 技能,就可以对其进行扩展、修改、把玩。了解这一点对于理解 Active Record 的高级特性非常有帮助。

胖模型

有些人可能会对 long_title 方法感到不安,他们认为这违反了 MVC 范式,会问:“格式化代码不应该放在视图中吗?”一般来说,答案是肯定的。但拥有智能对象般的模型通常很有帮助。当你向模型询问关于它自身的信息时,自然会期望它能给出一个合理的答案,而不需要后续花费大量精力去解读。所以,在代码中使用能忠实代表模型数据的小格式化字符串和基本数据类型是有益的。

这种智能模型通常被称为胖模型。不把与模型相关的逻辑放在其他地方(如控制器或视图),而是将其保留在模型中,就形成了胖模型。这使得模型更易于使用,也有助于代码遵循 DRY(Don’t Repeat Yourself)原则。

遵循 DRY 原则的一个基本经验法则是,如果你发现自己在复制粘贴代码,不妨花点时间思考是否有更好的解决办法。例如,如果你把 Article#long_title 的格式化代码放在模型之外,每次需要文章标题的友好表示时,可能都要重复相同的基本字符串格式化过程。但如果这个方法只在应用程序的一个地方使用,以后不再使用,那么创建它就是浪费时间。

这就需

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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