hidden_field_tag and hidden_field

本文展示了如何在网页表单中使用隐藏字段传递特定参数,并通过后台接收这些参数进行处理。

<%= hidden_field_tag :version,@version %>
<%= hidden_field_tag :module_id,@video.parent_module_id%>

 

here is the log file

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<%= v.hidden_field :version %>
<%= v.hidden_field :parent_module_id %>

Parameters: {"utf8"=>"✓", "authenticity_token"=>"fixQgc0R4wHIn6fbE+Kkf+JC7oQP/WuNBBCDID6Q5Fw=", "video"=>{"version"=>"1", "parent_module_id"=>"1", "video_id"=>"qq", "show_id"=>"qq", "title"=>"q", "res_desc"=>"qq", "large_horizontal_image"=>"", "middle_horizontal_image"=>"", "large_vertical_image"=>"", "middle_vertical_image"=>""}, "commit"=>"保存"}

转载于:https://www.cnblogs.com/iwangzheng/p/4081683.html

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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