[入门]使用Heroku部署Rails应用

Heroku部署Rails教程
本文详细介绍如何使用Heroku平台部署Ruby on Rails应用,包括环境搭建、项目创建、Heroku安装及账号注册等步骤。

这两天再看  《Ruby on Rails  Tutorial - learn rails by Example》 -  Michael Hartl , 里面提到如何使用Heroku (infoQ的介绍) 部署Rails应用,感觉这部分很有用,打算单独写篇文章记录下来。

如果你对上面提到的教程有兴趣可以参考我之前写的  [入门]Ruby on Rails入门教程及开发工具选用

当然除了Heroku,Rails应用也有很多种部署方式 :

-- Phusion Passenger : Apache 和 Nginx 的一个 module;

-- Engine YardRails Machine :独立的服务器

-- Engine Yard Cloud  , Heroku : 云平台

 

这里之介绍如何使用Heroku运平台部署Rails项目(英文好的朋友可以直接看原文):

在开始之前需要有如下环境

ruby, rails, rubygem, git

在写本文时我的环境 :

Mac OS 10.6, ruby1.8.7, rails3.0.1, rubygem1.3.7, git1.7.3.1

 

环境准备好之后,我们开始... (项目的创建和版本库的添加这里简略带过)

1. 创建一个Rails项目:

                rails new first_app
                cd first_app
                rails server

 

2. 将项目添加到git中:

git add .

git commit -m "Initial commit"

git checkout -f

git status

 

3. 安装 Heroku :

sudo gem install heroku

#由于安装过程会访问 /usr/bin 目录,需要管理员权限

 

4. 在这里注册Heroku帐号: 

signing up for a Heroku account

今这个页面后填写邮箱,然后点击Sign up, 一会Heroku会发一个链接地址,通过这个链接地址注册即可。

 

5. 创建 SSH 密匙(SSH Keys):  

MacOS创建方法原文: http://help.github.com/mac-key-setup/
 (英文), 这里建议参照原文,创建方法很简单

Windows用户看这里:  http://help.github.com/msysgit-key-setup/    (英文)

Linux用户看这里: http://help.github.com/linux-key-setup/
     (英文)

注意 : 创建ssh keys时,需要用注册heroku时的邮箱

 

创建完SSH keys后,将其添加到heroku:

heroku keys:add

 

这里会提示输入heroku的帐号,输入后效果如下:

 

 

6. 使用命令(command)创建heroku,

注意: 这里Terminal需要cd到项目的根目录下

                     heroku create

 

7. 将项目的master版本(svn中的trunk目录)push到heroku中

     git push heroku master

 

    看到下面的输出,基本上可以说明是成功了:


 

8. 开启heroku,并访问站点:

          heroku open

 

      heroku会打开你的浏览器,并访问当前部署的应用。 到这里heroku部署算是ok了~

 

P.S:

在写这篇文章的时候,我在Github申请过帐号,如果在heroku push的时候出错,建议去申请个Github帐号,然后再回来看这个文章,关于Github的申请及应用在文本开头的教程中有提到。

 

 

 

 

 

 

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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