2、开启 Rails 开发之旅:从入门到部署

开启 Rails 开发之旅:从入门到部署

1. Rails 简介

Rails 是一个极具活力的框架,它善于借鉴其他框架的成功技术。例如,Rails 与竞争对手 Merb 合并后,吸收了 Merb 的模块化设计、稳定 API 和出色性能。此外,Rails 拥有一个热情且多元化的社区,这带来了诸多好处,如众多开源贡献者、热门的会议、大量插件和 gem、丰富的博客以及众多讨论论坛和 IRC 频道。当遇到应用程序错误时,通过“谷歌错误信息”通常能找到相关的解决方案。

对于不同背景的开发者,学习 Rails 有不同的建议:
|开发者类型|学习建议|
| ---- | ---- |
|所有读者| - 是否先学 Ruby 取决于个人学习风格和编程经验。若想系统学习或无编程经验,可先读《Beginning Ruby》;若想尽快开发 Web 应用,可先尝试 TryRuby 互动教程,再体验 Rails for Zombies 免费教程。
- 是否从一开始就使用测试也是常见问题。Rails 开发推荐使用测试驱动开发,但可能带来额外开销和复杂性。若被测试困扰,可先跳过,或按书中示例创建测试文件并运行测试套件来验证代码正确性。|
|编程新手|若觉得 Rails 学习困难,可先学习 HTML 和 CSS 基础,也可阅读《Beginning Ruby》前几章。同时,可尝试 Rails 教程视频系列。|
|有编程经验但新接触 Web 开发|已有编程基础是优势,但 C/C++ 或 Java 背景的开发者可能需要时间适应 Ruby。Rails 教程会涵盖所需的 Web 知识。|
|有 Web 开发经验但新接触 Rails|有动态语言使用经验会有很大帮助,但测试驱动

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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