Perl编程实践技巧与示例

1、如何申请一个 PAUSE 账户?

要获得 PAUSE 账户,可访问 http://pause.perl.org/ 并点击 “Request PAUSE account” 链接,填写包含姓名、电子邮件地址和首选 PAUSE 账户名等基本信息的网络表单(目前 PAUSE 名称长度需在 4 到 9 个字符之间,部分遗留名称为 3 个字符),申请会提交给 PAUSE 管理员进行人工审核,通常一两天内会获批。获批后会获得一个带有账户名的 @cpan.org 地址,还可使用该地址创建一个 Gravatar 头像。

2、访问网站http://www.intermediateperl.com/,特别关注该网站的下载部分,下载其中对练习有用的文件存档,以便在之后没有网络连接时也能使用。

请访问网站 http://www.intermediateperl.com/ ,关注下载部分并下载对练习有用的文件存档,以便在无网络时使用。

3、读取当前目录中的文件列表,并将文件名转换为完整路径规范。不要使用 shell 或外部程序来获取当前目录。可以使用随 Perl 附带的 File::Spec 和 Cwd 模块。在每个路径前打印四个空格,后面打印一个换行符。

以下是两种实现方式的代码:

方式一:

use Cwd;
use File::Spec;
my $cwd = getcwd;
foreach my $file ( glob( ".* *" ) ) {
    print "    ", File::Spec->catfile( $cwd, $file ), "\n";
}

方式二:

use Cwd;
use File::Spec::Functions;
my $cwd = getcwd;
foreach my $file ( glob( ".* *" ) ) {
    print "    ", catfile( $cwd, $file ), "\n";
}

4、从CPAN安装Business::ISBN模块,并使用它从国际标准书号(9781449393090)中提取组代码和出版商代码。

可使用以下代码实现:

use Business::ISBN;
my $isbn = Business::ISBN->new('9781449393090');
print "ISBN is " . $isbn->as_string . "\n";
print "Country code: " . $isbn->country_code . "\n";
print "Publisher code: " . $isbn->publisher_code . "\n";

5、编写一个程序,从命令行获取文件名列表,使用 grep 筛选出大小小于 1000 字节的文件,再用 map 给筛选出的文件名前加上四个空格,后面加上换行符,最后打印结果列表。

以下是实现该功能的 Perl 代码:

print map { "    $_\n" } grep { -s $_ < 1000 } @ARGV;

这段代码中, grep { -s $_ < 1000 } @ARGV 用于筛选出命令行参数中文件大小小于 1000 字节的文件名, map { " $_\n" } 用于给筛选出的文件名前加上四个空格并在后面加上换行符,最后使用 print 输出结果列表。

6、编写一个程序,要求用户输入一个模式(正则表达式)。从标准输入读取该数据,而不是从命令行参数获取。报告某个硬编码目录(如“/etc”或“C:\Windows”)中文件名与该模式匹配的文件列表。重复此操作,直到用户输入空字符串而非模式。用户不应输入 Perl 中传统用于分隔模式匹配的斜杠;输入模式由尾随换行符分隔。确保有缺陷的模式(如括号不匹配的模式)不会导致程序崩溃。

以下是一个满足需求的 Perl 程序示例:

use strict;
use warnings;
use File::Spec;
# 硬编码目录
my $directory = '/etc';
while (1) {
    print 'Enter a pattern: ';
    chomp(my $pattern = <STDIN>);
    # 如果用户输入空字符串,则退出循环
    last if $pa
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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