gem Enumerize

这篇博客介绍了如何利用gem Enumerize为ActiveRecord模型添加枚举特性。通过`_define_activerecord_scope_methods!`方法定义了`with_#{name}`和`without_#{name}`两个范围查询方法,用于根据枚举属性进行筛选。此外,还展示了在`good`模型中如何应用enumerize,并定义了`ours_goods`和`card_goods`方法来筛选特定类型的商品。

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Gem Enumerize:枚举

  # without_#{name}with_#{name}俩个方法不是rais自带的是gem  enumerize提供的
  # 具体源码位置:lib/enumeriza/scope/active_record.rb
  # 具体实现方法使用define_singleton_method 定义单例方法
  #
  # def _define_activerecord_scope_methods!(name, options)
  #  scope_name = options[:scope] == true ? "with_#{name}" : options[:scope]

  #  define_singleton_method scope_name do |*values|
  #    values = enumerized_attributes[name].find_values(*values).map(&:value)
  #    values = values.first if values.size == 1

  #    where(name => values)
  #  end

  #  if options[:scope] == true
  #    define_singleton_method "without_#{name}" do |*values|
  #      values = enumerized_attributes[name].find_values(*values).map(&:value)
  #      where(arel_table[name].not_in(values))
  #    end
  #  end
  # end

  # autoload 子类礼品
  # in: self.descendants 详情查看 https://github.com/rails/rails/issues/8699
  Dir["#{Rails.root}/app/models/good/*.rb"].each do |file|
    require_dependency file
  end

  enumerize :type, in: self.descendants,
    scope:true,
    i18n_scope: "activerecord.attributes.good/type"

  def self.ours_goods
    without_type(Good::CardGood)
  end

  def self.card_goods
    with_type(Good::CardGood)
  end
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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