23、深度剖析Rails应用部署与运维:从基础到云端

深度剖析Rails应用部署与运维:从基础到云端

1. 部署后应用的检查

在应用成功部署之后,我们需要定期检查其运行状态。主要有两种方式:
- 查看日志文件 :使用 tail 命令可以快速查看应用运行时的日志文件。例如,若应用部署在指定位置,可通过以下命令查看运行日志:

# On your server
$ cd /home/rubys/deploy/depot/current
$ tail -f log/production.log
  • 使用控制台查看实时应用 :借助 rails console 脚本可直接与应用的模型类进行交互。在服务器上执行以下命令启动控制台:
# On your server
$ cd /home/rubys/deploy/depot/current/
$ rails console production

启动后,就可以对模型的各种方法进行操作,如查找、更新和保存记录:

irb(main):001:0> p = Product.find_by(title: "CoffeeScript")
=> #<Product:0x24797b4 @attributes={. . .}
irb(main):002:0>
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值