rails应用paperclip

本文详细介绍使用Ruby on Rails框架创建应用的过程,并实现图片及附件的上传与展示功能。包括数据库配置、模型定义、控制器与视图的设置,以及前端交互实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

rails new apt -d mysql --skip-bundle

 vim Gemfile 
修改源

 vim config/database.yml 
修改数据库密码

rails generate scaffold app title:string description:text
创建app架构

rake db:create
创建数据库

rake db:migrate
创建数据库表

rails g model picture pic_file_name:string pic_content_type:string pic_file_size:integer pic_updated_at:datetime app_id:integer
rake db:migrate
创建pictures表

rails g model attachment data_file_name:string data_content_type:string data_file_size:integer data_updated_at:datetime app_id:integer
rake db:migrate
创建attachments表


vim app/models/app.rb改为
class App < ActiveRecord::Base
     has_many :pictures
     accepts_nested_attributes_for :pictures
     has_many :attachments
     accepts_nested_attributes_for :attachments
 end


vim app/models/attachment.rb改为
class Attachment < ActiveRecord::Base
    belongs_to :app
    has_attached_file :data, :default_url => "/images/:style/missing.png"
    validates_attachment_content_type :data, :content_type => /\A*\/.*\Z/
end


vim app/models/picture.rb改为
class Picture < ActiveRecord::Base
    belongs_to :app
    has_attached_file :pic, :url => "/system/:attachment/:id/:style/:filename", :styles => { :medium => "300x300>", :thumb => "100x100>" }, :default_url => "/images/:style/missing.png"
    validates_attachment_content_type :pic, :content_type => ["image/jpg", "image/jpeg", "image/png"]
end

vim app/controllers/apps_controller.rb修改app_params方法
def app_params
      params.require(:app).permit(:title, :description, pictures_attributes: [:pic], attachments_attributes: [:data])
 end   

vim app/controllers/apps_controller.rb修改new方法
def new 
    @app = App.new
    @app.pictures.build
    @app.attachments.build

    respond_to do |format|
        format.html
        format.xml { render :xml => @app }
    end
  end 

vim app/views/apps/_form.html.erb中 form改为
<%= form_for(@app, :html => { :multipart => true }) do |f| %>

加入
    <%= f.fields_for :pictures do |pic_form|%>
        <div class="asset field">
            <%= pic_form.file_field :pic %>
        </div>
    <% end %>

   
    <%= f.fields_for :attachments do |att_form|%>
        <div class="asset field">
            <%= att_form.file_field :data %>
        </div>
    <% end %>


vim app/views/apps/showq.html.erb中加入
<% @app.pictures.each do |p| %>
    <%=image_tag p.pic.url(:thumb) %>
<% end %>
<br>
<% @app.attachments.each do |p| %>
    <%=image_tag p.data.url(:thumb) %>
<% end %>


vim multipartFile.js 
function createFile() {
    var index = $("div[name=picDiv]").length;
    var text = '<div name="picDiv" class="asset field">' +
        '<input id="app_pictures_attributes_' + index + '_pic" name="app[pictures_attributes][' + index + '][pic]" type="file" />' +
        '</div>';

    $("div[name=picDiv]:last").after(text);
}


vim app/views/apps/_form.html.erb 
<% javascript_include_tag "multipartFile" %>
<input type='button' value='Add file' onclick='createFile()' />






<% @app.pictures.each do |p| %>
    <%=image_tag p.pic.url(:thumb) %>
<% end %>
<br>
<% @app.attachments.each do |p| %>
    <%= link_to "下载文件", :action => "download", :filename => p.data.path %><br/>
<% end %>



内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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