Ruby on Rails 成长记(2)

本文详细介绍了如何使用Vagrant在Windows环境下安装Ubuntu虚拟机,以创建Rails开发所需的Linux运行环境。包括下载和安装VirtualBox与Vagrant,初始化Ubuntu Box,启动虚拟机,以及解决启动过程中遇到的问题。同时,通过调整虚拟机内存大小和共享文件目录的配置,实现更高效的开发体验。
本章主要分享安装rails虚拟运行环境,由于ruby跟运行环境的特殊性(其实就是windows太屌丝),ruby在windows上会出现奇形怪状的错误,
所以我强烈建议大家能别再windows上就别再windows上学习,但是犹豫屌丝的特殊性(没钱),所以,买不起高贵的“苹果”,就只能用着我那冒着烟的联想啦。

天无绝人之路,vagrant的出现,让我灵光一闪,好吧,我有救啦,我可以安装个linux作为运行环境,
然后我也可以用我的冒烟机开发啦,哎哟喂,这个不错哟。好吧,接下来咱们就来使用vagrant安装ubuntu虚拟机作为运行环境啦。犹豫vagrant需要virtualbox的支持,我们也需要同时安装virtualbox。

下载virtualbox:
    https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads

下载vagrant:
    https://www.vagrantup.com/downloads-archive.html

一:安装virtualbox,vagrant。

安装成功后,运行cmd命令:vagrant -v,出现版本则安装成功,
然后在本地新建一个文件夹,作为共享目录,我们本地在D:\ubuntu,

二:下载安装虚拟机box

进入目录,ctrl+shift+鼠标右键,在此处打开命令窗口,运行:

vagrant init ubuntu/trusty64

这里会自动下载安装ubuntu14.04的box,可能需要10几分钟,看网速而定。
你也可以下载到本地

vagrant init url(url是你本地下载的box)

三:启动vagrant虚拟机

然后运行启动虚拟机:

vagrant up

注:此处我遇到了一个错误,就是启动时一直

default:Warning:Connection timeout. Retrying...

并且启动失败,如果出现这种情况,你可以中断掉,然后在virtualbox尝试启动,如果出现:

VT-x/AMD-V 硬件加速在您的系统中不可用。您的 64-位虚拟机将无法检测到 64-位处理器,从而无法启动。

则是以为你的CUP没有开启虚拟化,至于什么是没有开始虚拟化,自行百度,

解决方法:重启电脑,进入bois ,查找: Intel Virtual Technology设置为Enabled,
然后重新进入ubuntu文件夹,打开cmd,执行vagrant up,就可以启动成功。

四:连接虚拟机

如果你是在windows上就只能使用xshell这些工具链接啦,
在linux上的话可以使用、
vagrant ssh
登陆到虚拟机里面,默认的用户叫做 vagrant,可以用 whoami 查看一下。再查看一下内存,用 free -m命令,发现默认内存大小还不到500M,所以敲 Ctrl-D 退出来。在ubuntu目录下的 Vagrantfile添加下面几行到文件。
config.vm.provider"virtualbox"do|v|   
    v.memory=2048 
end
将虚拟机的内存改为2G,然后执行
vagrant reload
重新启动vagrant

Vagrant 命令

Vagrant的命令很多.官网上有 完整的列表, 这里会介绍一些常用的.

vagrant up

vagrant up这会运行基于 Vagrantfile配置文件的vagrant. 我用来启动和重启开发环境.

vagrant suspend

vagrant suspend 这个能暂停当前环境操作. 最好在关机前做好这一步,以防下次开机配置无法恢复.
Starting, Pausing, and Resuming: 启动和重启可以直接使用vagrant up. 所有之前的状态都会被保存起来.

vagrant destroy

vagrant destroy永久性的移除你的虚拟环境.

vagrant reload

vagrant reload 和vagrant reload --provision如果环境挂了,可以重启.如果加了--provision, 就会恢复资料库. 这在使用Cookbooks 或Puppet移除或添加东西时很有效果.

vagrant ssh

vagrant ssh所有公共文件夹中的操作都会同步到虚拟环境,但如果需要直接操作可使用该命令.

vagrant ssh-config

vagrant ssh-config这个显示连接到虚拟环境的所有配置项信息.


这样虚拟的ubuntu运行环境就安装成功啦,下次我们设置共享文件目录,实现真正的本机开发,虚拟机运行。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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