希望我没有误解“ducktyping”的含义，但从我读到的内容来看，这意味着我应该根据对象如何响应方法而不是它是什么类型/类来编写代码。代码如下:defconvert_hash(hash)ifhash.keys.all?{|k|k.is_a?(Integer)}returnhashelsifhash.keys.all?{|k|k.is_a?(Property)}new_hash={}hash.each_pair{|k,v|new_hash[k.id]=v}returnnew_hashelseraise"CustomattributekeysshouldbeID'sorPropertyo
我想使用两种不同的protect_from_forgery策略构建一个Rails应用程序:一种用于Web应用程序，一种用于API。在我的应用程序Controller中，我有这行代码:protect_from_forgerywith::exception为了防止CSRF攻击，它工作得很好。在我的API命名空间中，我创建了一个继承self的应用程序Controller的api_controller，它是API命名空间中所有其他Controller的父类，我将上面的代码更改为:protect_from_forgery:null_session.遗憾的是，我在尝试发出POST请求时遇到错误:“
我希望Ruby的解析器会进行这种微不足道的优化，但似乎并没有(谈到YARV实现，Ruby1.9.x、2.0.0):require'benchmark'deffib1a,b=0,1whileb由于这两种方法除了在第二种方法中使用预定义常量而不是常量表达式外是相同的，因此Ruby解释器似乎在每个循环中一次又一次地计算幂常数。是否有一些Material说明为什么Ruby根本不进行这种基本优化或只在某些特定情况下进行？ 最佳答案 很抱歉给出了另一个答案，但我不想删除或编辑我之前的答案，因为它下面有有趣的讨论。正如JörgWMittag所说，
我正在尝试从数据库中读取大量单元格(超过100.000个)并将它们写入VPSUbuntu服务器上的csv文件。碰巧服务器没有足够的内存。我正在考虑一次读取5000行并将它们写入文件，然后再读取5000行，等等。我应该如何重构我当前的代码以使内存不会被完全消耗？这是我的代码:defwrite_rows(emails)File.open(file_path,"w+")do|f|f该函数由sidekiqworker调用:write_rows(user.emails)感谢您的帮助! 最佳答案 这里的问题是，当您调用emails.each时，
文章目录前言约束硬约束的轨迹优化Corridor-BasedTrajectoryOptimizationBezierCurveOptimizationOtherOptions软约束的轨迹优化Distance-BasedTrajectoryOptimization优化方法前言可以看看我的这几篇Blog1，Blog2，Blog3。上次基于MinimumSnap的轨迹生成，有许多优点，比如：轨迹让机器人可以在某个时间点抵达某个航点。任何一个时刻，都能数学上求出期望的机器人的位置、速度、加速度、导数。MinimumSnap可以把问题转换为凸优化问题。缺点：MnimumSnap可以控制轨迹一定经过中间的
我对为我的RubyonRails3.1.3应用优化我的Unicorn设置的方法很感兴趣。我目前正在高CPU超大实例上生成14个工作进程，因为我的应用程序在负载测试期间似乎受CPU限制。在模拟负载测试中，每秒大约20个请求重放请求，我的实例上的所有8个内核都达到峰值，盒子负载飙升至7-8个。每个unicorn实例使用大约56-60%的CPU。我很好奇可以通过哪些方式对其进行优化？我希望能够每秒将更多请求汇集到这种大小的实例上。内存和所有其他I/O一样完全正常。在我的测试过程中，CPU越来越低。 最佳答案 如果您受CPU限制，您希望使用
美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中，基于Location-BasedService（LBS）业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-LengthEncoding（RLE）设计了一款高效的倒排索引结构，使检索耗时（TP99）降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述，并给出最终灰度验证的结论。1.前言最近十年，Elasticsearch已经成为了最受欢迎的开源检索引擎，其作为离线数仓、近线检索、B端检索的经典基建，已沉淀了大量的实践案例及优化总结。然而在高并发、高可用、大数据量的C端场景，目前可参考的资料并不多。因此
HTTP缓存是指浏览器或者代理服务器将已经请求过的资源保存到本地，以便下次请求时能够直接从缓存中获取资源，从而减少网络请求次数，提高网页的加载速度和用户体验。缓存分为强缓存和协商缓存两种模式。一.强缓存强缓存是指浏览器直接从本地缓存中获取资源，而不需要向web服务器发出网络请求。这是因为浏览器在第一次请求资源时，服务器会在响应头中添加相关缓存的响应头，以表明该资源的缓存策略。常见的强缓存响应头如下所述：Cache-ControlCache-Control响应头是用于控制强制缓存和协商缓存的缓存策略。该响应头中的指令如下：max-age：指定该资源在本地缓存的最长有效时间，以秒为单位。例如：Ca
我正在用Ruby编写DSL来控制我正在处理的Arduino项目；巴尔迪诺。这是一只酒吧猴子，将由软件控制来提供饮料。Arduino通过串行端口接收命令，告诉Arduino要打开什么泵以及打开多长时间。它目前正在读取一个食谱(见下文)并将其打印出来。串行通信的代码以及我在下面提到的其他一些想法仍然需要改进。这是我的第一个DSL，我正在处理之前的示例，所以它的边缘非常粗糙。任何批评、代码改进(是否有任何关于RubyDSL最佳实践或习语的良好引用？)或任何一般性评论。我目前有DSL的粗略草稿，因此饮料配方如下所示(Githublink):desc"Simpleglassofwater"rec
我正在开发一个将XML发布到某些网络服务的小型应用程序。这是使用Net::HTTP::Post::Post完成的。但是，服务提供商建议使用重新连接。类似于:第一个请求失败->2秒后重试第二个请求失败->5秒后重试第三次请求失败->10秒后重试...这样做的好方法是什么？简单地在循环中运行以下代码，捕获异常并在一定时间后再次运行？或者还有其他聪明的方法吗？也许Net包甚至有一些我不知道的内置功能？url=URI.parse("http://some.host")request=Net::HTTP::Post.new(url.path)request.body=xmlrequest.con
