26、Rails 跨请求对象与操作详解

Rails 跨请求对象与操作详解

1. 重定向与跨请求机制概述

默认情况下,所有重定向都标记为临时的,仅影响当前请求。若要进行永久重定向,可在响应头中设置状态:

headers["Status"] = "301 Moved Permanently"
redirect_to("http://my.new.home")

需注意,重定向方法和渲染方法一样,每个请求只能执行一次。Rails 还提供了多种跨请求机制,下面逐一介绍。

2. Rails 会话

2.1 会话的基本概念

Rails 会话是一种类似哈希的结构,可在请求间持久化。与原始 cookie 不同,会话能存储任何可序列化的对象,非常适合在 Web 应用中保存状态信息。例如,在商店应用中,可使用会话在请求间保存购物车对象。Rails 会在每个请求处理结束时保存购物车,并在处理新请求时恢复正确的购物车。

2.2 会话数据的存储位置

会话数据有两种存储位置:
- 客户端(Cookie) :这是 Rails 3.0 的默认方式。服务器将数据作为 cookie 发送到客户端,虽有大小限制且增加带宽,但减轻了服务器管理和清理负担。会话内容经过加密签名,但默认未加密,用户可见但无法篡改。
- 服务器
- Rails 通过创建一个 32 位十六进制字符的随机会话 ID,并将其作为 cookie(键为 _session_id

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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