27、Rails 应用中的请求路由与 REST 架构解析

Rails 应用中的请求路由与 REST 架构解析

1. Action Dispatch 和 Action Controller 概述

在 Rails 应用里,Action Pack 是核心部分,它由三个 Ruby 模块构成,分别是 ActionDispatch、ActionController 和 ActionView。Action Dispatch 负责将请求路由到控制器,Action Controller 把请求转化为响应,而 Action View 则被 Action Controller 用来格式化这些响应。

举个具体例子,在 Depot 应用中,网站根路径 / 被路由到 StoreController index() 方法。该方法执行完毕后,会渲染 app/views/store/index.html.erb 模板。这些操作都是由 Action Pack 组件里的模块协同完成的。

这三个子模块共同协作,为处理传入请求和生成传出响应提供支持。下面我们将重点探讨 Action Dispatch 和 Action Controller。

2. 请求分发到控制器

一个基本的 Web 应用会接收来自浏览器的请求,对其进行处理,然后发送响应。那么,应用是如何知道该如何处理传入的请求呢?比如购物车应用会收到显示商品目录、向购物车添加商品、创建订单等请求,它是怎样把这些请求路由到相应的代码的呢?

Rails 提供了两种定义请求路由的方式:
- 全面方式

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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