Rails Is 2 Years Old, And How Can You Migrate From Java To Ruby

Web 开发 > Ruby/Rails [问题点数:0分,结帖人CSDN]
等级
本版专家分:424
结帖率 100%
等级
本版专家分:94805
勋章
Blank
名人 年度总版至少三次排名前十即授予名人勋章
Blank
状元 2002年 总版技术专家分年内排行榜第一
Blank
榜眼 2003年 总版技术专家分年内排行榜第二
Blank
探花 2004年 总版技术专家分年内排行榜第三
等级
本版专家分:8
等级
本版专家分:991
勋章
Blank
红花 2006年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2006年10月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2002年11月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2002年10月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
2005年9月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2005年11月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第三
等级
本版专家分:424
等级
本版专家分:94805
勋章
Blank
名人 年度总版至少三次排名前十即授予名人勋章
Blank
状元 2002年 总版技术专家分年内排行榜第一
Blank
榜眼 2003年 总版技术专家分年内排行榜第二
Blank
探花 2004年 总版技术专家分年内排行榜第三
等级
本版专家分:0
等级
本版专家分:37
等级
本版专家分:10
gigix

等级:

ruby on rails_了解Ruby on Rails的基础:SQL数据库及其工作方式

ruby on railsAfter learning about Ruby, the first step we took was to understand how the web and the Ruby on Rails request-response cycle work. 了解了Ruby之后 ,我们采取的第一步是了解Web和Ruby on ...

Ruby on Rails and the importance of being stupid

A tale of two servers… Server #1: I attended a presentation by a guy with a ...law and business, what we programmers commonly call “an idiot”. He had set out to build a site where people...

佳文收藏 - How to redirect a web page, the smart way

本文引自:... The internet today is full of webmasters that are always updating, editing and even deleting web pages. Lets say you are updating your webs...

Tumblr Architecture - 15 Billion Page Views a Month and Harder to Scale than Twitter

http://highscalability.com/blog/2012/2/13/tumblr-architecture-15-billion-page-views-a-month-and-harder.html With over 15 billion page views a month Tumblr has become an insanely popular blogg

Ext JS on Rails: A ComprehensiveTutorial

September 30, 2009 by Chris ScottI’ve had my eyes on Ruby-based ExtJS code-generation tools for a few years now. Back in Ext-1.0 days, I even took a shot at creating a large Rails wrapper framework, ...

使用create react app教程

This project was bootstrapped with Create React ...Below you will find some information on how to perform common tasks. You can find the most recent version of this guide here. Updating to New Relea...

前端前端开发工程师_我们庞大的工程师团队会使用此前端开发指南

前端前端开发工程师by Yangshun Tay 阳顺泰 我们庞大的工程师团队会使用此前端开发指南 (Our large team of engineers use...Front end development has never been so complex and exciting as it is today. New ...

What are the lesser known but useful data structures?

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); What are the lesser known but useful data structures... There are some data structures around that are really useful but are unknown to most programmers

【译著】第1章 伟大的思想 — 《精通ASP.NET MVC 3框架》

C H A P T E R 1 ■ ■ ■ What’s the Big Idea?...ASP.NET MVC is a web development framework from Microsoft that combines the effectiveness and tidiness of model-view-controller (MVC) architectur...

狼叔来找翻译人员了--plato--持续翻译中.....

This project was bootstrapped with Create React ...Below you will find some information on how to perform common tasks. You can find the most recent version of this guide here. Table of Contents Up...

2000个软件开发领域的高频特殊词及精选例句(一)

superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。 1、单词 hadoop 的匹配文本:   Subash D'Souza is a professional software ...

SitePoint播客#101:与Peter Williams进行Web设计业务

Episode 101 of The SitePoint Podcast is now available! This week Louis Simoneau (@rssaddict) chats with Peter Williams (@rexster) about his new SitePoint release, The Web Design Business Kit, 3rd edit...

All About Angular 2.0

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

RabbitMQ

Features Get Started Support Community Docs Blog RabbitMQ Project Annoucements Subscribe Subscribe to this atom ...Also keep an eye on the change log and RabbitMQ mailing list. RabbitMQ 3.7.25 rele...

c 语言编程框架_使用此框架选择您的下一种编程语言

c 语言编程框架Human capital is our greatest asset....Like financial capital, the all-powerful force of compound growth means that a small difference in the rate of skill acquisition can lead to...

SitePoint Podcast#129:与Lorna Mitchell一起将PHP提升到一个新的水平

Episode 129 ofThe SitePoint Podcastis now available! This week our regular interview host Louis Simoneau (@rssaddict) interviews Lorna Mitchell (@Lornajane) one of a team of 3 co-authors working on .....

Yahoo用10多亿美金买的Tumblr架构

http://highscalability.com/blog/2013/5/20/the-tumblr-architecture-yahoo-bought-for-a-cool-billion-doll.html The Tumblr Architecture Yahoo Bought For A Cool Billion Dollars MONDAY, MAY 20, 2013 AT 8:

Docker-github安装记录

Cannot connect to the Docker daemon. Is ‘docker -d’ running on this host Get https://index.docker.io/v1/search?q=ubuntu: dial tcp: lookup index.docker.io: no such host docker sameersbn/gitlab 参考...

Templating Engines in PHP

 Templating Engines in PHPFabien PotencierOctober 07, 2009 This blog post is not ... disagree with me and some others will probably want to kill me at the upcoming Zend Conference . And

docker安装gitlab记录

1、Cannot connect to the Docker daemon. Is 'docker -d' running on this host? 执行: wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-6.repo yum install device-mapper-

插件8:拼写检查

<?php // Plug-in 8: Spell Check // This is an executable example with additional code supplie

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

Java初级从入门到精通

课程分为:J2SE 基础阶段,中级阶段,阶段; 课间会讲解一些小程序的开发:如:猜拳游戏,模拟银行柜员机程序,退休金结算程序等.

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见30种数学建模模型

常见的30种数学模型,比较详细,非常适合搞数学建模的学生使用

matlab教程ppt(完整版).pdf

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法;详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法;最后结合一些应用实例,说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析,简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论,重在讲述有关基本理论和物理背景,避开繁复的推导和中间过程,结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法,并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

2020年五一赛B题论文

自己做的五一赛论文,代码数据都在附录。本文针对股票投资组合问题进行了研究,建立了投资效用与多目标规划模 型,运用了历史模拟、灰色关联等方法,旨在确定股票投资组合策略。

Java面试题大全(备战2021)

这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差,满足初中高级Java工程师的面试需求。

波士顿房价预测数据及代码

本资源包含数据,代码,解释,相应的文件。代码是练习用的,文章中的代码都可以运行出来,是很好的一个练手项目。

相关热词 c# sdk 微信 c#后台管理模板 c# 或取目录下文件 c#操作word书签 c# 比较两个数 c#语言打开.srec c# mvc 特性验证 c#类的对象初始化 c# 字符串完全匹配 c# 串口