3、从 PHP 到 Ruby:开启 Rails 开发之旅

从 PHP 到 Ruby:开启 Rails 开发之旅

1. Rails 基础回顾

在完成第一个 Rails 应用的开发后,我们已经掌握了不少 Rails 的重要概念:
- 遵循开发约定 :Rails 在构建 Web 应用时有着众多约定和理念,遵循这些约定能让开发更高效。
- 代码生成便利 :借助代码生成工具,能以有序的方式轻松创建文件,提高开发效率。
- 理解 MVC 模式 :了解 MVC 模式的工作原理,学会识别和分离代码的不同部分。在大型应用开发中,MVC 模式的优势将更加明显。
- 内置功能强大 :Rails 拥有许多内置功能,能处理一些在 PHP 中需要自定义函数实现的任务。

以下是一些可以自行尝试的额外练习:
1. 查看构建时事通讯 Rails 应用时生成的其他文件,深入了解代码结构。
2. 尝试向订阅者数据库表和提交订阅者数据的表单中添加列,并思考如何在提交数据到创建操作时保存这些额外的值。
3. 在控制器代码中使用了简单的 if/else 条件逻辑,尝试根据 @error @success 变量的值,在视图中有条件地显示错误和成功的 <div> 标签。

2. 认识 Ruby:通用编程语言

PHP 是专门为编写 Web 应用而开发的语言,其很多特性与 Web 开发紧密相关,例如 htmlentities()

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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