8、Ruby DataMappers:Ruby与MongoDB携手共进

Ruby DataMappers:Ruby与MongoDB携手共进

在开发过程中,将Ruby与MongoDB结合使用是一个强大的组合。本文将深入探讨为什么需要Ruby DataMappers,介绍几种流行的Ruby DataMappers,并详细讲解如何使用它们进行文档的创建、更新、删除以及查询操作。

为什么需要Ruby DataMappers

数据映射器是一种将两种不同数据源进行映射的过程、框架或库。在我们的场景中,一个数据源是MongoDB的数据结构,另一个是Ruby的对象模型。

与直接使用原始连接在MongoDB上执行查询相比,使用数据映射器进行抽象是更好的选择。在开源世界中,通常有多种选择,Ruby DataMappers也不例外。目前有许多用于MongoDB的Ruby DataMappers,并且还在不断涌现新的工具。

mongo-ruby-driver

这是通过 mongo 宝石(gem)提供的核心驱动程序。安装步骤如下:

$ gem install mongo

由于MongoDB使用二进制JSON(BSON)来保存数据,因此还需要安装 bson bson_ext 宝石。在大多数情况下,作为依赖宝石,它们会随 mongo 宝石一起安装。请确保 mongo bson bson_ext 使用相同的

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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