7.5 Models -- Persisting Records

本文介绍在EmberData中如何保存记录。通过实例演示了如何创建并保存记录,以及如何更新已存在的记录。此外,还介绍了使用Promises处理保存操作的成功与失败情况,并提供了一个重试保存操作的例子。

一、概述

1. 在Ember Data上以每个实例为基础,records被持久化。在DS.Model的任何一个实例上调用save()并且它将产生一个网络请求。

2. 下面是一些例子:

var post = store.createRecord('post', {
  title: 'Rails is Omakase',
  body: 'Lorem ipsum'
});

post.save(); // => POST to '/posts'
store.findRecord('post', 1).then(function(post) {
  post.get('title'); // => "Rails is Omakase"

  post.set('title', 'A new post');

  post.save(); // => PUT to '/posts/1'
});

二、Promises

1. save()返回一个promise,所以它是非常容易处理成功和失败的情况的。这里是一个普遍的模式:

var post = store.createRecord('post', {
  title: 'Rails is Omakase',
  body: 'Lorem ipsum'
});

var self = this;

function transitionToPost(post) {
  self.transitionToRoute('posts.show', post);
}

function failure(reason) {
  // handle the error
}

post.save().then(transitionToPost).catch(failure);

// => POST to '/posts'
// => transitioning to posts.show route

2. promises甚至使处理失败的网络请求变得容易:

var post = store.createRecord('post', {
  title: 'Rails is Omakase',
  body: 'Lorem ipsum'
});

var self = this;

var onSuccess = function(post) {
  self.transitionToRoute('posts.show', post);
};

var onFail = function(post) {
  // deal with the failure here
};

post.save().then(onSuccess, onFail);

// => POST to '/posts'
// => transitioning to posts.show route

3. 在这里 here你可以学到更多关于promises,但是这里是另外一个关于展示如何重试持久化的例子:

function retry(callback, nTimes) {
  // if the promise fails
  return callback().catch(function(reason) {
    // if we haven't hit the retry limit
    if (nTimes > 0) {
      // retry again with the result of calling the retry callback
      // and the new retry limit
      return retry(callback, nTimes - 1);
    }

    // otherwise, if we hit the retry limit, rethrow the error
    throw reason;
  });
}

// try to save the post up to 5 times
retry(function() {
  return post.save();
}, 5);

转载于:https://www.cnblogs.com/sunshineground/p/5165955.html

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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