我需要一些看似简单但让我感到困惑的事情的帮助。尝试编写一些模糊匹配方法来处理根据需要计算的值与选择列表中实际可用的值之间的格式差异。值(value)(期权行使价)始终是计算得出的float，例如85.0或Int。该数组包含字符串形式的数字，不可预测的增量或它们是否会显示为某个小数(包括额外的零，如5.50)或无小数(如85)，例如:select_list=["77.5","80","82.5","85","87.5","90","95","100","105"]我不确定如何编写简单的一行或两行代码来返回数组中出现的最接近的匹配元素(按数值)。例如，如果select_list.conta

我正在使用伪造的格式设置电话号码(意思是，如果我输入xxx-xxx-xxxx，它会转换为字符串，并且还会判断之前是否有(1)以将其删除)。但这对我们的电话号码真的不起作用，它是为国际号码设计的。有没有等价物？谢谢。http://rubygems.org/gems/phony 最佳答案 今年早些时候，我查看了一堆解析和格式化电话号码的ruby​​gem。他们分为许多组(见下文)。TLDR:我用的是“电话”。它可能对您有用，因为您可以指定一个默认国家代码，如果您的电话号码不包含国家代码，它会使用该代码。1)以美国为中心:大骗子(0.1.

我正在使用Rails3.2.3/Ruby1.9.3p125/jbuilder(0.4.0)在我的view/mycontroller文件夹中，我有一个show.json.jbuilder文件。当我使用railss-eproduction在本地机器上测试所有内容时，一切正常。JSON会按预期呈现。但是当我部署到UbuntuLTS(nginx/unicorn)时，我收到以下错误消息:ActionView::MissingTemplate(Missingtemplatemycontroller/show,application/showwith{:locale=>[:de,:en],:form

我经常想嵌套元素，比如下面的导航:ullia(href="#")linkNamelia(href="#")linkNamelia(href="#")linkName是否可以将li和a放在同一行？像li>a这样的语法会很好。 最佳答案 我相信你可以做这样的事情ulli:ahref="#"Link1li:ahref="#"Link2参见内嵌标签:http://rdoc.info/gems/slim/file/README.md#Inline_tags 关于ruby-on-rails-slim

谁能帮我处理XML模板渲染和发送数据？我有一个Controller:defshow@calculation=Calculation.find(params[:id])respond_todo|format|format.html#show.html.erbformat.json{renderjson:@calculation}format.xml{send_data(:partial=>show.xml.erb,:filename=>"my_file.xml")}format.pdf{render:format=>false}endend但是我有很多关于“堆栈级别太深”的错误如果我用{

我正在研究RubyKoans目前正在使用AboutHashes。到目前为止，assert_equals遵循特定的格式样式:assert_equalspaceexpected_valuecommaactualvalue(例如，assert_equal2,1+1)。但是AboutHashes中的test_creating_hashesdef有一个不遵循这种模式的assert_equal，如果我更改它以匹配该模式，它就会失败。具体来说:deftest_creating_hashesempty_hash=Hash.newassert_equal{},empty_hash#-->failsass

我在想，在我的部分顶部，我会有这样的东西但是我得到了不一致的结果，我认为这不是一个好的方法。在Rails中执行此操作的“正确”方法是什么？ 最佳答案 阅读ActionView::Basedocs中的将局部变量传递给子模板部分基本上它说你应该使用这个模式:Headline:对您来说，这可能会转化为:px;">重要!根据文档Testingusingdefined?headlinewillnotwork.Thisisanimplementationrestriction. 关于ruby-on-

企业数字化转型通过数字化转型提速、赋能传统行业已经成为共识，数字化转型的本质就是应用大规模数据处理技术来提升企业的运营效率。这就涉及到了这个概念之下的一个关键技术–数据处理。随着社会的不断进步，就需从海量的数据中提取有价值、有意义的信息，以改进企业决策的合理性，进而提升效率。围绕这个目标就涉及到解决各种挑战，例如合规性、数据安全、快速决策、遗留系统整合、多样化的数据源等。为此，研究人员抽象出了一个围绕数据处理的概念模型。在这个抽象模型中，最重要的设计思想就是实现由“数据”到“洞察力”的提升。这个变化是由业务发展以及数据处理技术交互作用的必然结果，数据挖掘、数据分析、机器学习等专有名词已经由概念

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