7、基于Rails的Web应用与图形化报表开发

基于Rails的Web应用与图形化报表开发

1. 简单Web应用搭建

在使用Rails创建Web应用时,首先要设置好布局文件。以下是Actor Schedule View的布局文件示例:

<html>
<head>
<title>Actor Schedule Report</title>
</head>
<body>
<%= yield %>
</body>
</html>

将其保存为 app/views/layouts/application.rhtml ,该布局默认会应用于应用中的所有页面,也可以为单个控制器设置布局,还能手动覆盖特定动作的布局。

应用完成后,可使用内置的Rails测试Web服务器启动应用,命令如下:

ruby script/server

启动后,在浏览器中输入 http://localhost:3000/home 即可查看应用。

如果要在手机上查看报告,需将应用部署到公共服务器,然后用手机访问相应URL的3000端口。不过在实际部署前,可能需要添加身份验证等功能。

2. 代码剖析
  • 数据库迁移 :迁移文件定义了应用的数据库架构,以下是 InitialSchem
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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