ruby on rails 学习之路

本文介绍了Rails框架学习路径,包括HTTP基础知识、REST理念、前端技术、面向对象设计以及Ruby语言学习建议。
1、http
http是web开发的前提基础
推荐书籍:HTTP Developer's Handbook(英文) 短小精湛,简洁实用
          HTTP 权威指南                       枯燥乏味,内容很长

2、REST
REST是Rails 框架里请求分发与资源管理的核心思想。读完了上面的那本关于 HTTP 的书,你就等于已经掌握了 REST 的基础知识。

3、前端及工作流
Rails 是一个 full-stack(全栈)框架,它对前端也有一整套解决方案,它拥抱最新的技术和实践原则。
对于初学者,你必须掌握基础的 HTML/CSS/Javascript。Rails 里有很多基础的机制,其实都是对前端技术的一种 Ruby 实现。不必掌握以上工具的细节,知道真正的前端开发的完整流程,每一种工具在里面扮演的角色是什么,这样才能理解为什么会有 Turbolinks、Assets Pipeline……等等,遇到问题才知道需要从何处入手去考虑,去查资料,去解决。

给你一个列表,不要求你学习它们的细节,但是你要知道它们是干什么的,它们解决了什么问题以及工作原理,它们在 Web 开发中的扮演的角色等等。换言之,别人问你这是什么,你应该用一两句话说清楚它们是什么:

HTML/Haml/Slim/ERB
CSS/Sass/Compass
Javascript/Ajax/Coffeescript/Turbolinks
JSON/Yaml/XML(这个是通用的,并非只有前端相关)
Rake/Grunt/Assets Pipeline

4、面向对象设计

归根结底,Rails 是一个基于面向对象的 MVC 框架,所以你得明白什么样的设计是基于面向对象的,MVC 式的分层设计。不过坦白的说,这是一个大坑,初学者很难很快的有所斩获。但是它也很关键,因为它经常回答下列类型的问题:

    1 对于我想要开发的应用/功能,需要多少 models?对应的数据结构应该是什么样的?
    2 对于这些应用/功能需要的行为,应该如何分发在 controllers 里?它们彼此之间如何通讯?如何传递数据?
    3 对于 views 所需要的呈现,我该如何提取/构造/修饰数据或者数据集合?
    4 什么样的情况下可以分拆/组合/……?
    5 ......

5、关于 Ruby

学 Rails 要不要先学 Ruby?

如果你在此之前已经有了一门面向对象语言的扎实基础,比如 Python,Javascript,Java 等,那么学习 Rails 不一定要先学 Ruby,而且你肯定也知道该如何去针对性的学习 Ruby。
反之,如果你只有泛泛的学习过任何一门面向对象语言,甚至没有学习过别的语言,你一定需要先学 Ruby,否则 Rails 里一大堆的语法糖/元编程/DSL会把你搞的头晕眼花。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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