railsconf2007大会介绍

RailsConf2007亮点
RailsConf2007大会上,RoR作者DHH等人展示了Rails2.0的新特性,包括增强REST功能、断点支持、静态资源管理、查询缓存及初始化目录改进等。大会聚焦REST话题。
5月17日在美国波特兰举行了railsconf2007大会,在本次ruby on rails盛会,一众ruby社区大佬自然纷纷亮相,RoR作者DHH,Dave Thomas,David A Black, Chad Folwer等等,连Robert C Martin也献身演讲。大会的演讲内容基本上集中在REST,RoR的部署,单元测试等几个主题上来。大家可以下载大会演讲稿参考:
http://conferences.oreillynet.com/pub/w/51/presentations.html

大会照片:
http://www.flickr.com/photos/x180/sets/72157600225783815/

DHH主题演讲
[img]http://farm1.static.flickr.com/191/503535890_b929f73b2e.jpg?v=0[/img]

Uncle Bob大叔也来啦
[img]http://farm1.static.flickr.com/222/503608084_2067a42cc1.jpg?v=0[/img]

Dave Thomas
[img]http://farm1.static.flickr.com/215/509681212_8bdacce4d7.jpg?v=0[/img]

DHH的主题演讲是《A peak at Rails 2.0》,介绍rails2.0版本将要引入的新特性:

一、更好的REST功能支持
1、REST和AJAX更好的整合。可以在respond_to里面直接输出RJS了

2、ActiveResource将正式发布,ActiveReource是用来操纵REST资源的客户端API,可以像操纵本地ActiveReord model那样方便的操纵远程的REST资源。

3、Action Web Services被拿下,有了ActiveResource和REST,还需要SOAP和Web Services吗?当然不需要了。

4、更强大的根据mime type来自动匹配不同的资源表象

5、HTTP Basic验证支持
可以根据客户端对资源的请求,要求客户端进行HTTP Basic验证,当然也可以进行智能判断,如果是程序或者RSS Reader访问,采用HTTP Basic验证,如果是用户通过浏览器访问,则返回用户登录页面。

二、断点支持
可以在应用里面设置断点进行调试,还有调试语言。演示文稿里面写的太简略,我还没有搞明白是怎么回事?

三、静态资源的管理
1、在部署的时候,可以自动合并和压缩css文件和js文件,还可以设置cache,提高静态资源下载速度

2、更灵活的图片文件URL设置,把图片访问的URL分离到专门的图片服务器上面。

四、Query Cache
嘿嘿,不用问,这是我非常希望rails添加的功能,rails终于内置缓存了,当然我还希望以后添加对象缓存,而不光是查询缓存。

五、初始化目录config/initializers
如果你现在希望在rails启动的时候执行特定的操作,那么你可以把初始化代码放在config/environments.rb里面,在rails2.0里面你可以在config/initializers里面任意添加初始化文件。

六、更酷的DB Migration

create_table :people do |t|
t.first_name :type=>:string
...
end

或者

create_table :people do |t|
t.string :first_name
...
end

不用再写t.column.....了。

总的来说,rails2.0没有什么令人激动的新特性,主要的改动都是在rails1.2的REST功能上面的改进和完善。其他方面都是小修小补的改进。

纵观整个railsconf2007,核心话题还是集中在REST的话题上。REST无疑将是整个RoR社区的热点话题。
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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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。
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