Step by Step-Turning Ruby Files into Java Classes

本文介绍如何利用JRuby将Ruby代码编译为Java字节码,以提高系统性能并保护源代码。通过具体步骤演示了从编译简单的'Hello World'到更复杂的包含依赖项的Ruby项目的全过程。

以前做了个Ruby的项目,最近有了点新的需求,其中有一条是要保护源代码,我选择用JRuby把rb文件编译为class,查了些资料,看了下jrubyc相关的一些代码,也许有朋友有类似的需要,和大家分享一下。突发奇想用英文来写,很久不写英文了,果然这个还得常写写。。。附上对应的中文,如果不高兴看英文的同学可以直接看中文的,呵呵。

 

There are many reasons for us to turn Ruby files (.rb) into Java classes (.class). For example, you want a high-performance system, or you want to protect your ruby code, etc. Last year, JRuby finished its compiler which can help you to do the compilation. Now you’ve got another choice besides XRuby. You can find some material on JRuby’s Wiki, but it’s far from enough, and the most pages you find on the Internet just compile some hello world programs. I tried to compile my ruby project (of course, it's more complex than printing "Hello World", it's a network traffic control script under FreeBSD) last week. If you have the same requirement, maybe my experience can give you a little help :-)
The first question is how to start the compiler. The Wiki just tells us to use "jrubyc". Actually, there's no jrubyc.bat or jubyc.exe in bin at all. So, if you are using Windows like me, you should start the script jrubyc manually. For example:

jruby %JRUBY_HOME%\bin\jrubyc <rb>

Suppose your program is very simple, please forgive me using "Hello World" again. (src\hello.rb)

p "Hello World"

The command to compile it looks like this:

jruby %JRUBY_HOME%\bin\jrubyc src\hello.rb

Then, try this one to run it:

java -cp .;%JRUBY_HOME%\lib\jruby.jar ruby.src.hello

Have you feel something strange? Why the class is ruby.src.hello? After checking the command line parameters, you will find the answer. Here is the command pattern:

jrubyc [options] (FILE|DIRECTORY)

jrubyc has three parameters:

-d,--dir DIRUse DIR as the root of the compiled package and filename
-p,--prefix PREFIXPrepend PREFIX to the file path and package. "ruby" is default
 -t,--target TARGETOutput files to TARGET directory

Now, try to compile the hello.rb again:

jruby %JRUBY_HOME%\bin\jrubyc -d src -p "" src\hello.rb
java -cp .;%JRUBY_HOME%\lib\jruby.jar hello

Next, find yourself some other Ruby files which have require or include or something else. Put them into a directory. Let's call it dir. Try the following command:

md classes
jruby %JRUBY_HOME%\bin\jrubyc -t classes -d dir -p "" dir

If everything goes right, you can check the classes directory. All the files are there. Since you require something outside the source files, don’t forget to tell java where to find them. For example, your dir\complex_ruby_script required yaml.

java -cp .\classes;%JRUBY_HOME%\lib\jruby.jar;%JRUBY_HOME%\lib\ruby\1.8 complex_ruby_script

You should see the result of your Ruby program. Maybe I should say your Java program.

That's all. If you want to compile your Rails project so as to deploy it into a Java EE application server, please check out GoldSpike and Warbler.

 

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
### 微调的概念 微调是指利用针对性的小规模、有标签的数据集,调整模型参数以使其更好地适应并精准完成特定任务,如文本分类、问答、机器翻译、情感分析等[^2]。 ### 应用场景 微调广泛应用于自然语言处理领域内的各种具体任务。例如,在文本分类中,经过微调后的模型能够更精确地区分不同类别的文档;在问答系统里,则可以提高对于问题理解以及答案提取的能力;而在机器翻译方面,也能增强目标语言表达准确性。 ### 方法概述 #### 预训练阶段 首先,使用大规模的数据集对模型进行预训练,使模型学习到通用的语言特征和知识[^3]。 #### 任务特定数据集准备 接着,准备一个与目标任务相关的数据集,这个数据集通常比预训练使用的数据集小得多。 #### 模型调整 在此基础上,根据新任务的需求进行必要的结构调整,比如添加新的层(如分类层)、修改输出层等。 #### 微调训练 随后,采用任务特定数据集对模型实施进一步的训练过程——即所谓的“微调”。此过程中会运用反向传播算法来优化那些已经由预训练获得的知识表示,使之更加贴合当前的具体需求。 ```python import torch from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset ) trainer.train() ``` #### 评估与迭代 最后一步是在验证集上测试模型表现,并依据反馈不断改进直至达到满意效果为止。
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