11、在代码中深入运用 Ruby 提升 Rails 开发效能

在代码中深入运用 Ruby 提升 Rails 开发效能

1. 理解 Rails 与 Ruby 的融合

Rails 将配置数据以潜在的 Ruby 数据形式存储,借助 YAML 操作能轻松激活这些数据。这体现了编程与配置的深度融合,而 Ruby 为此提供了便利的工具和设施。了解 Rails 约定和惯用法背后的原理,并非要掌握所有细节,而是激发你对常见 Rails 技术实现方式的好奇心。同时,学习 Ruby 能让你通过编写自定义代码,为 Rails 应用增添价值和功能。

在使用 Rails 开发项目时,具体操作可分为以下三类,涵盖了不同程度的约束与自由:
| 类别 | 描述 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 遵循 Rails 规则 | 因 Rails 规则要求而特定执行的操作 | 文件布局、指定数据库、声明实体关联、使用布局指定页面布局等 |
| 可定制化操作 | Rails 提供基础设施,允许开发者进行定制 | app/helpers 目录中的方法编写、模型定义文件中的方法钩子 |
| 开放式扩展 | 开发者可使用任意 Ruby 技术对程序进行扩展 | 为对象添加自定义功能 |

2. 为控制器添加功能

控制器在 Rails 应用中扮演着“交通警察”的角色,负责从数据库收集数据(通常通过 ActiveRecord 模型提供的友好编程接口),对数据进行处理和组织,然后将其传递给视图模板。

以 Ruby Change Request 网站 RCRchive(http://www.rcrchive.net)为例,该网站允许用户提交 Ruby 更改和增强建议,并浏览已提出

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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