9、Ruby对象与类的深入解析

Ruby对象与类的深入解析

1. 控制结构与方法调度基础

在Ruby编程中,方法调用时的参数传递有着严格的规则。例如以下代码:

def add_two(a: 2, b: 3)
  a + b
end
puts add_two(c: 9)

运行这段代码会抛出异常 unknown keyword: c (ArgumentError) 。这是因为 add_two 方法的参数列表中不包含 c ,在方法调度过程中,Ruby 会进行这样的特殊检查。

Ruby 内部将方法分为 11 种类型。当使用 def 关键字定义方法时,会创建一个标准的 ISEQ 方法;而 Ruby 自身的内置方法被标记为 CFUNC 方法,因为它们是用 C 代码实现的。同时,还存在 ATTRSET 和 IVAR 等方法类型,在方法调度过程中,Ruby 会根据目标方法的类型进行切换。

2. 深入了解 Ruby 对象

2.1 Ruby 对象的内部结构

每个自定义的 Ruby 对象都存储在一个名为 RObject 的 C 结构中。在 Ruby 1.9 和 2.0 版本中, RObject 结构的顶部是一个指向该结构的指针(Ruby 内部总是使用 VALUE 指针来引用任何值),其下方包含一个内部的 RBasic 结构和特定于自定义

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(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器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练,实现对不同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性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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