grape API

grape项目创建完整过程

1

#创建项目
rails new grape-rails-template --skip--puma --skip--turbolinks --database=mysql

2

#进入对应的文件  可以使用下面命令进入 也可找到文件直接打开修改
 cd grape-rails-template  #进入目录
 vi gemfile    #进入文件 
 :wq  #保存退出
#修改源,同时增加要使用的gem
source 'https://gems.ruby-china.com'

gem 'grape', '~> 1.0.1'
gem 'grape-swagger'
gem 'grape-swagger-rails'
gem 'grape_on_rails_routes'

在这里插入图片描述

3

#运行bundle
 bundle

4

#进入对应文件,确保数据库的用户名为root,密码为空
vi config/database.yml

5

#项目创建完成
rails db:create

6

创建api存放位置的2种方式

# 第一种方式
在app/路径下创建api文件夹,可以将所有的api放置在这个文件夹下面
在config/application.rb文件中加入api路径,如下:

# load api files
    config.paths.add File.join('app', 'api'), glob: File.join('**', '*.rb')
    config.autoload_paths += Dir["#{Rails.root}/app/api/*"]
# 第2种方式
在app/controller/路径下创建api目录,将所有的api放置在这个文件夹下面

创建api

1.新建文件 命名为hello_api.rb

在这里插入图片描述

2.修改config/routes

mount API::HelloAPI => ‘/api’
在这里插入图片描述

3.查看对应路由

rails routes
在这里插入图片描述

7

运行测试

#测试方法1:
curl "http://0.0.0.0:3000/api"

在这里插入图片描述测试1结果如上图☝️


#测试方法2:
使用postman

在这里插入图片描述测试结果2如上图☝️

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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