Rails简洁的模板系统Malline

Malline是一款专为Rails框架设计的模板系统,采用纯Ruby编写,支持简洁的HTML标签写法及嵌套功能。本文介绍其安装步骤及两个示例应用。

      前段时间听说rails的模板系统不如django好用,其实rails也有一个比较简洁且好用的模板系统Malline http://www.malline.org/ 。Malline 是专门为Rails框架而设计的模板系统,它从模板系统 Makeaby 获取的灵感,Malline不是嵌入式模板系统,也不是新的语言模板系统,而是使用纯Ruby语言编写模板代码。接触伊始就觉得这个模版真的很棒,下面是根据它的doc做的一个step by step过程。

 

首先把Malline作为插件进行安装:

ruby script/plugin install http://svn.malline.org/stable/malline

 

最后在 config/environment.rb中加入 require 'malline/rails' , 这就算安装完毕了。

 

根据doc测试了2个例子,注意直接把.rhtml文件换为.mn文件即可,rails会直接渲染.mn文件,首先是Malline大大简化了html标签的写法,而且支持嵌套,比如:

 

div do
    span 'text'
    div 'foo' do
        span 'bar', :style => 'color: red'
    end
end

编译成:
 <div>
    <span>text</span>
    <div>
        foo<span style="color: red">bar</span>
    </div>
</div>
 

 


 你可以像erb模板那样向block里面输入一个变量,并在以后使用它,比如:

 

@foo = capture do
    div do
        img :src => '/images/image.png', :alt => 'nice image'
        br
        span.caption 'Taken at the location of the event'
    end
end
编译成:
<div>
    <img src="/images/image.png" alt="nice image"/><br/>
    <span class="caption">Taken at the location of the event</span>
</div>

 

 

      以上是我试验的两个例子,更多可以参见 http://www.malline.org/features ,绝对让你爽个够,而且在下载下来的插件里面包含了大量的测试例子。另外想说明的是,你可以在一个系统里面混用erb模板和malline模板,甚至可以在malline模板里面引用erb模板,比如你已经有一个_one.rhtml的模板,那么在.mn中加入<%= render :partial => 'one' %>也是可行的。

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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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