20、修复项目中的问题与权限控制优化

修复项目中的问题与权限控制优化

在项目开发过程中,我们常常会遇到各种问题,尤其是在进行权限控制时,可能会影响到一些功能的正常使用。下面我们将详细介绍如何解决这些问题,优化项目的权限控制。

1. 修复编辑项目功能

当运行 bin/cucumber features/editing_projects.feature:14 时,Cucumber 找不到 “Edit Project” 链接,报错信息如下:

And I follow "Edit Project"
no link with title, id or text 'Edit Project' found
➥(Capybara::ElementNotFound)

这是因为当 Cucumber 点击 TextMate 2 链接时,会跳转到 show 动作,由于用户没有访问该项目的权限,会被重定向到 projects_path ,而当前页面没有 “Edit Project” 链接。但此功能的用户是管理员,应该能够访问所有项目。因此,需要修改 ProjectsController find_project 方法里 @project 的声明方式,将:

@project = Project.readable_by(current_user).find(params[:id])
<
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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