5、Ruby代码编译与执行深度解析

Ruby代码编译与执行深度解析

1. Ruby代码编译机制

1.1 关键字参数编译

Ruby编译器为实现关键字参数 b 生成了13条新的YARV指令。在本地表中,出现了一个神秘值 [ 3]? ,同时新的YARV指令调用了 key? delete 方法,而这两个方法属于 Hash 类,这表明Ruby使用内部隐藏的哈希对象来实现关键字参数。编译器会自动添加逻辑来检查该哈希对象中是否存在参数 b ,若存在则使用其值,否则使用默认值5,本地表中的神秘元素 [3]? 就是这个隐藏的哈希对象。

1.2 本地表展示实验

RubyVM::InstructionSequence 不仅会显示YARV指令,还会显示与每个YARV代码片段或作用域相关的本地表。通过查看本地表,有助于理解相应的YARV指令的作用。

示例代码1
code = <<END
10.times do |n|
  puts n
end
END
puts RubyVM::InstructionSequence.compile(code).disasm 

输出结果如下:

== disasm: <RubyVM::Instructi
【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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