我正在我的Rails项目中安装Grape以构建RESTfulAPI。现在一些端点的操作需要身份验证，而另一些则不需要身份验证。例如，我有users端点，看起来像这样:moduleBackendmoduleV1classUsers现在如您所见，除了password/forget之外的所有操作都需要用户登录/验证。创建一个新的端点也没有意义，比如passwords并且只是删除password/forget从逻辑上讲，这个端点应该与用户资源。问题是Grapebefore过滤器没有像except,only这样的选项，我可以在其中说对某些操作应用过滤器。您通常如何干净利落地处理这种情况？
在我做的一些网络开发中，我有多个操作开始，比如对外部API的GET请求，我希望它们同时开始，因为一个不依赖另一个的结果。我希望事情能够在后台运行。我找到了concurrent-rubylibrary这似乎运作良好。通过将其混合到您创建的类中，该类的方法具有在后台线程上运行的异步版本。这导致我编写如下代码，其中FirstAsyncWorker和SecondAsyncWorker是我编写的类，我在其中混合了Concurrent::Async模块，并编写了一个名为“work”的方法来发送HTTP请求:defindexop1_result=FirstAsyncWorker.new.async.
我完全不是程序员，正在学习使用Ruby和Rails框架进行编程。我目前正在使用Ruby1.8.7和Rails3.0.3，但我想知道我是否应该升级到Ruby1.9，因为我真的没有任何升级的“遗留”成本。缺点是什么？我是否会遇到与普通gem的兼容性问题，或者甚至其他我不太了解甚至无法预料的问题？ 最佳答案 你应该升级。不要坚持从1.8.7开始。如果您发现不支持1.9.2的gem，请避免使用它们(因为它们很可能不被维护)。如果您对gem是否兼容1.9.2有任何疑问，您可以在以下位置查看:http://www.railsplugins.or
a=[3,4,7,8,3]b=[5,3,6,8,3]假设数组长度相同，是否有办法使用each或其他一些惯用方法从两个数组的每个元素中获取结果？不使用计数器？例如获取每个元素的乘积:[15,12,42,64,9](0..a.count-1).eachdo|i|太丑了...ruby1.9.3 最佳答案 使用Array.zip怎么样？:>>a=[3,4,7,8,3]=>[3,4,7,8,3]>>b=[5,3,6,8,3]=>[5,3,6,8,3]>>c=[]=>[]>>a.zip(b)do|i,j|c[[3,5],[4,3],[7,6],
我有一个非常简单的Controller来管理我的Rails应用程序中的静态页面:classPagesController我怎样才能让View模板返回它自己的名字，这样我就可以做这样的事情:#pricing.html.erb#-->"Pricing"感谢您的帮助。 最佳答案 4.3RoutingParametersTheparamshashwillalwayscontainthe:controllerand:actionkeys,butyoushouldusethemethodscontroller_nameandaction_nam
我正在尝试复制此GETcurl请求:curl-D--XGET-H"Authorization:BasicdGVzdEB0YXByZXNlYXJjaC5jb206NGMzMTg2Mjg4YWUyM2ZkOTY2MWNiNWRmY2NlMTkzMGU="-H"Content-Type:application/json"http://staging.example.com/api/v1/campaigns在Ruby中，通过电子邮件+apikey生成身份验证:auth="Basic"+Base64::encode64("test@example.com:4c3186288ae23fd9661c
如何学习ruby的正则表达式？(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具，因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby的正则表达式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1881231/
深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG
文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式：ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk=Var(yt)Cov(yt,yt−k)其中分子用于求协方差矩阵，分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型，求出其滞
写在之前Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板，这三个知识点任何一个单拿出来都是一套知识体系，不能一概而论，本文章目的在于将学习和实际工作中遇见的问题进行总结，类似于网络笔记之用，方便后续回顾查看，如有以偏概全、不祥不尽之处，还望海涵。1、Shader变体先看一段代码......Properties{ [KeywordEnum(on,off)]USL_USE_COL("IsUseColorMixTex?",int)=0 [Toggle(IS_RED_ON)]_IsRed("IsRed?",int)=0}......//中间省略，后续会有完整代码 #pragmamulti_c
