Association

多态关联(polymorphic association,在migration的时候需要声明:polymorphic => true  )
rails都会在赋值时自动把关联对象以及新的关联关系保存到数据库(除非特别使用build方法来告诉rails不要save),但belongs_to是个例外。原因是对于其它关联来讲,关联的key要么在一个中间表,要么在对方表上而belong_to外键存在于自身。
所有的associaiton方法,都是在最近查询的cache上操作,如果改变了数据,就需要重新reload这些数据。

在:conditions里面有其它表的字段出现。不管这个表是否出现在:include集里面(比如只出现在joins里面),rails的eager loading的查询方式都会变成用join的方式,来查出发起表自身和:include里面所有关联的结果集。分几种情况:
    (1) 通过:include绑定了其它表,那么使用的是left outer join,并且结果集中会出现在这个表。
    (2)通过:joins绑定了其他表,那么使用的join方式由自己指定,并且如果没有include这个关联,结果集不会出现在这个表的数据。
(3)如果同时被:include和:joins绑定,代表的是:需要eager loading这个关联,但使用由:joins指定的表关联方式。
 例:Company.all(:include => :address,   :joins => "INNER JOIN users ON users.company_id = companies.id",  :conditions => "users.id in (1, 2)")
执行查询SELECT companies.id AS t0_r0, ...., addresses.id as t1_r0, ... FROM companies LEFT OUTER JOIN   addresses ON addresses.id = companies.address_id INNER JOIN users ON users.company_id =   companies.id WHERE users.id in (1, 2) 
如果改变查询语句
Company.all(:include => :address,    :joins => "INNER JOIN users ON users.company_id = companies.id AND users.id IN (1, 2)") 
则执行查询
SELECT companies.* FROM companies INNER JOIN users  
ON users.company_id = companies.id AND users.id in (1, 2)   
SELECT * FROM addresses WHERE addresses.id in (...) 

:include和:joins区别:includes会把一起连接表的所有字段都查询出来,放到内存里面。当你想取连接表的数据的时候,无须再查询数据库了。joins只会把主表的数据查询出来放在内存,如果需要查询连接表的数据,还必须再次查询数据库。

(预加载(Eager Loading Associations)官方文档
(http://guides.rubyonrails.org/active_record_querying.html#eager-loading-associations)
据说还有一种叫携带加载。。。。)

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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