6、JRuby 应用部署与 Trinidad 服务器使用指南

JRuby 应用部署与 Trinidad 服务器使用指南

1. 部署 WAR 文件

首先,我们通过以下命令部署 WAR 文件:

$ rake deploy:war
rm -f twitalytics.war
Creating twitalytics.war
Copying twitalytics.war: 81839088/81839088
Successfully installed warbler-exec-0.1.0
1 gem installed
Deployment complete!

部署完成后,在浏览器中访问 http://localhost:8888/twitalytics 即可看到 Twitalytics 仪表盘。这里 Tomcat 将应用部署在 twitalytics/ 上下文路径下,这是 WAR 文件的默认配置。

2. 使用预编译资产

在 Ruby on Rails 3.1 中引入了资产管道(Asset Pipeline)功能,它能将样式表、JavaScript 文件或图像等静态资源进行拼接、压缩,从而加快加载速度。在开发环境中,Rails 会按需编译资产;而在生产环境中,为避免额外开销,我们需要预编译资产。借助 Warbler,我们可以在本地预编译资产并将其打包到 WAR 文件中。

操作步骤如下:
1. 启用资产管道 :打开 config/application.rb 文件,将

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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