8、数据库操作:Active Record 全解析

数据库操作:Active Record 全解析

1. 引言

在开发过程中,数据库操作是至关重要的一环。Active Record 作为 Ruby 的对象关系映射库,为 Rails 处理数据库抽象和交互提供了强大的支持。它就像一个中介,位于代码和数据库之间,让我们能够使用纯 Ruby 代码与数据库进行高效自然的交互,将我们编写的 Ruby 代码翻译成数据库能理解的语言。

2. Active Record 简介:Rails 上的对象关系映射

Active Record 的核心特性是将数据库表映射到类,表行映射到对象,表列映射到对象属性,这一实践被称为对象关系映射(ORM)。它可能是众多 ORM 中最易于使用的。

以下是一个简单的示例,展示如何创建一个与数据库表映射的 Ruby 类:

class Book < ActiveRecord::Base
end

在这个示例中, Book 类继承自 ActiveRecord::Base ,这意味着它自动继承了父类的所有功能。假设数据库中有一个名为 books 的表,并且表中包含 title publisher published_at 字段,我们可以这样操作:

book = Book.new
book.title = "Beginning 
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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