前段时间项目一直很忙,没时间学习ror。最近终于闲下来了。又开始学习ror。这次主要是仔细学习了一下ruby。（自己也犯了和很多人同样的错误，没有很好的学习ruby，就开始照着Agile Web Development with Rails学习rails）。
ruby学的差不多了，开始仔细阅读中国人自己写的第一个ror的open soruce Hamster。从中学到了一些东西。但看了两天还是决定放弃他了（没有任何贬低Hamster原作者的意思）。之所以决定放弃学习Hamster原因主要还是感觉其中的部分source还是优点不够严谨。下面举几个例子
1.存在没有防止sql注入的代码
tmp_roles = Role.find_by_sql("select roles.id from roles,departments where roles.department_id = departments.id and departments.id=#{department_id}")
2.在进行修改的时候用了下面的方法
def edit_agent
if request.get?
@agent = Agent.find(params[:id])
else
agent = Agent.find(params[:id])
agent.name = params[:name]
agent.part = params[:part]
agent.person = params[:person]
agent.sex = params[:sex]
agent.phone = params[:phone]
agent.mobile = params[:mobile]
agent.lingtong = params[:lingtong]
agent.fax = params[:fax]
agent.address1 = params[:address1]
agent.address2 = params[:address2]
agent.qq = params[:qq]
agent.msn = params[:msn]
agent.email = params[:email]
agent.favor = params[:favor]
agent.second_person = params[:second_person]
agent.second_phone = params[:second_phone]
agent.memo = params[:memo]
if agent.save
flash[:notice] = "<img src='/images/ok.gif'><font color='green'>#代理商#{agent.name}已经成功修改！</font>"
redirect_to(:action=>'list_agent')
end
end
end
我觉的用下面的方法就可以了
def edit_agent
if request.get?
@agent = Agent.find(params[:id])
else
agent = Agent.find(params[:id])
if agent.update_attributes(params[:agent])
flash[:notice] = "<img src='/images/ok.gif'><font color='green'>#代理商#{agent.name}已经成功修改！</font>"
redirect_to(:action=>'list_agent')
end
end
end
3.在control中存在类似@params这样直接使用实例变量的地方。我觉的还是使用访问子的方式params[:XXX]比较好
4.在前态页面最好使用rails提供的帮助方法，如果想自己写静态标签也应该和rails提供的帮助方法生成的静态标签相同的,不要出现下面的代码
<input type="text" value="<%=@family.name%>" name="name">
这样到contorl里面只能大量的使用params[:XXX]
5.如果使用下面的代码
<%= form_tag %>
<%= end_form_tag %>
在control/action里面如果还想重定向到当前的action里面，那么就不用在action里面再写redirect_to了。毕竟rails的哲学是Don't repeat yourself
再次重申一下，上面的一切内容都是从纯技术的角度看待hamster,也许在hamster的最新版里已经没有现在的情况了（自己比较懒没有跟踪最新版，我说的这五点可能也有不对的地方）同时要感谢hamster的原作者们在业余时间写了hamster,为我们学习ror提供了良师易友
我现在在学习Mephisto，不知道大家都在学什么
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一、系统需求分析 1 （一）需求概述 1 （二）业务流分析 1 从运动员角度分析 1 （三）数据流分析 4 （四）数据字典 5 二、数据库概念结构设计 6 （一）实体分析 6 （二）属性分析 6 （三）联系分析 8 （四）概念模型分析（.PDM图） 9 三、数据库逻辑结构设计 9 （一）概念模型转化为逻辑模型 9 1.一对一关系的转化 9 2.一对多关系的转化 9 3.多对多关系的转化 10 （二）逻辑模型设计（.PDM图） 10 四、 数据库物理实现（一）表设计 10 （一）表设计 10 （二）创建表和完整性约束代码设计 11 五、数据库功能调试 15 （一）运动员管理模块 15 （二）负责人管理模块 16 （三）系统管理员管理模块 17 六、设计系统前台软件 21 （一）开发软件选择 21 （二）软件功能要求与设计 22 （三）软件功能实现 22 （四）系统测试 24 七、设计总结 27
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智慧园区，作为现代化城市发展的新兴模式，正逐步改变着传统园区的运营与管理方式。它并非简单的信息化升级，而是跨越了行业壁垒，实现了数据共享与业务协同的复杂运行系统。在智慧园区的构建中，人们常常陷入一些误区，如认为智慧园区可以速成、与本部门无关或等同于传统信息化。然而，智慧园区的建设需要长期规划与多方参与，它不仅关乎技术层面的革新，更涉及到管理理念的转变。通过打破信息孤岛，智慧园区实现了各系统间的无缝对接，为园区的科学决策提供了有力支持。 智慧园区的核心价值在于其提供的全方位服务与管理能力。从基础设施的智能化改造，如全面光纤接入、4G/5G网络覆盖、Wi-Fi网络及物联网技术的运用，到园区综合管理平台的建设，智慧园区打造了一个高效、便捷、安全的运营环境。在这个平台上，园区管理方可以实时掌握运营动态，包括道路状况、游客数量、设施状态及自然环境等信息，从而实现事件的提前预警与自动调配。同时，智慧园区还为园区企业提供了丰富的服务，如项目申报、资质认定、入园车辆管理及统计分析等，极大地提升了企业的运营效率。此外，智慧园区还注重用户体验，通过信息发布系统、服务门户系统及各类智慧应用，如掌上营销、智慧停车、智能安防等，为园区员工、企业及访客提供了便捷、舒适的生活与工作体验。值得一提的是，智慧园区还充分利用大数据、云计算等先进技术，对园区的能耗数据进行采集、分析与管理，实现了绿色、节能的运营目标。 在智慧园区的建设过程中，还涌现出了许多创新的应用场景。例如，在环境监测方面，智慧园区通过集成各类传感器与监控系统，实现了对园区水质、空气质量的实时监测与预警；在交通管理方面，智慧园区利用物联网技术，对园区观光车、救援车辆等进行实时定位与调度，提高了交通效率与安全性；在公共服务方面，智慧园区通过构建统一的公共服务平台，为园区居民提供了包括平安社区、便民社区、智能家居在内的多元化服务。这些创新应用不仅提升了园区的智能化水平，还为园区的可持续发展奠定了坚实基础。同时，智慧园区的建设也促进了产业链的聚合与发展，通过搭建聚合产业链平台，实现了园区内企业间的资源共享与合作共赢。总的来说，智慧园区的建设不仅提升了园区的综合竞争力，还为城市的智慧化发展树立了典范。它以用户需求为导向，以技术创新为驱动，不断推动着园区向更加智慧、高效、绿色的方向发展。对于写方案的读者而言，智慧园区的成功案例与创新应用无疑提供了宝贵的借鉴与启示，值得深入探索与学习。
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MATLAB设计的芯片字符识别（GUI界面设计）
【工程项目】MATLAB口罩识别[自动定位颜色，多人检测，未戴预警 ]
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工业机器人安装密度通常指的是单位面积或单位人口所拥有的工业机器人数量。这一指标能够直观地反映出一个地区或国家工业机器人的普及程度和使用情况。 本数据参照康茜（2021）和芦婷婷（2021）的方法，根据IRF联盟公布的中国各行业工业机器人安装量（IFR公布的14个大类，对应国民经济行业分类与代码（GB/4754-2011）中13-43的细分行业代码），然后从《中国劳动统计年鉴》里面收集细分行业各个省份的就业人数占全国总就业人数的百分比，工业机器人安装密度=各个省份的就业人数占全国总就业人数的百分比×全国各行业机器人安装数量。 数据 年份、省份、省份代码、所属地域、工业机器人安装密度（台） 参考文献：[1]康茜,林光华.工业机器人与农民工就业:替代抑或促进[J].山西财经大学学报,2021,43(02):43-56. [2]芦婷婷,祝志勇.人工智能是否会降低劳动收入份额——基于固定效应模型和面板分位数模型的检验[J].山西财经大学学报,2021,43(11):29-41. [3]闫雪凌,朱博楷,马超.工业机器人使用与制造业就业:来自中国的证据[J].统计研究,2020,37(01):74-87. [4]王永钦,董雯.机器人的兴起如何影响中国劳动力市场?——来自制造业上市公司的证据[J].经济研究,2020,55(10):159-175.
绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity，GTFP）是一个综合考虑环境因素的生产效率指标，旨在更全面地评估经济发展的可持续性和环境友好性。通过提升绿色全要素生产率，可以促进资源的有效利用、环境保护和可持续发展。 本数据通过将劳动、资本等生产要素的投入与地区生产总值（GDP）作为合意产出相联系，同时考虑工业二氧化硫、烟粉尘和废水等非合意的环境排放，采用如SBM-Malmquist-Luenberger指数法等计量手段进行测算。这种方法不仅评估了生产效率的改善情况，还反映了技术进步和环境管理在促进绿色增长方面的作用。 参考文献：排污权交易制度与能源利用效率 -对地级及以上城市的测度与实证 数据 年份、城市、超效率SBM、超效率CCR
内容概要：本文档详细记录了一段用于进行航空器机翼加装挂载（如导弹或其他装备）后的结构动力响应分析，特别是对颤振现象研究的 MATLAB 代码片段。主要内容涵盖初始化几何参数、物性参数以及质量特性等基本信息设定，通过定义多个矩阵（弯曲模式、扭转模式）用以描述系统运动方程的形式表达；采用Theodorsen函数表征气动力特性对于系统稳定性的影响；最终利用模态分析确定临界速度并给出最小颤振速率发生位置的相关讨论与实验数据对比验证。 适合人群：航空航天专业研究人员，工程物理学者及高等院校飞行器设计方向研究生及以上水平的技术爱好者。 使用场景及目标：①理解机翼与附加载体之间的动态交互机制；②掌握利用数学工具进行复杂机械系统的稳定性判断方法；③为实际产品研发提供理论依据和技术支持。 其他说明：文档中的部分内容已被省略以保护原创版权，同时确保敏感算法细节不在未经授权的情况下传播。由于文中涉及到大量的矩阵运算以及高级工程力学概念，请在使用前确认自己拥有足够的前置知识。
MATLAB 界面指纹识别MATLAB（GUI界面，比对两幅指纹）（构架）
MATLAB车牌出入库识别（GUI界面，计时计费，停车位计算，倾斜矫正）【工程项目】
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## 一、红色博物馆数据的介绍 本分享数据根据高德地图，汇总了全国范围内具有代表性的红色博物馆的基本信息，包括其地理位置、特色及教育意义。可便于对红色博物馆的区域分布和文化传承情况进行快速了解，并深入了解中国革命的历史背景和文化内涵 ## 二、数据指标 经度 纬度 地球表面上一点与本初子午线相距的度数 地球表面上某一点与赤道面之间的夹角 ## 三、数据概览 下图展示了全国范围内红色博物馆的基础数据
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1、MySQL8.0.36的默认的my.ini、my.cnf配置文件 2、绿色免安装版本默认是没有my.ini或者my.cnf配置文件