2、搭建基于 Rails 的 Web 应用开发环境指南

搭建基于 Rails 的 Web 应用开发环境指南

1. 适用人群

本指南适用于希望构建和部署基于 Web 应用程序的程序员。无论你是刚接触 Rails(甚至可能对 Ruby 也很陌生),还是已经熟悉基础知识,但想更深入了解 Rails,都能从中受益。

我们假定你对 HTML、级联样式表(CSS)和 JavaScript 有一定了解,也就是具备查看网页源代码的能力。你不必成为这些领域的专家,大部分时候只需从指南中复制粘贴代码即可,这些代码都可以下载。

需要注意的是,这里不涉及以下内容:
- Turbolinks:Rails 4 引入的一种通过仅加载标记来更快加载页面的方法。如果你想了解更多关于 Rails 如何加快页面加载速度的信息,可以点击 此处
- 创建自定义 Rails 引擎:Rails 本身具有高度的可扩展性,但本指南不涵盖如何创建自己的 Rails 引擎。如果你对这个话题感兴趣,强烈推荐进一步学习相关内容。
- 部分功能:Rails 框架本身没有包含一些功能,如用户认证。这并不意味着这些功能不重要,只是对于 Rails 用户来说,没有一个明显的默认解决方案。

2. 阅读建议

首先,你需要做好准备工作。完成这部分后,你将了解 Ruby 语言、Rails 框架的概况,安装好 Ruby 和 Rails,并通过一个简单的示例验证安装是否成功。

接着,通过一个扩展示例带你了解 Rails 的概念:我们将构建一个简单的在线商店。这里不会逐个介

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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