Perl程序设计实践与脚本优化

1、编写一个程序,接收用户输入的名字、姓氏、职位、最喜欢的名言,然后按以下格式显示用户数据:名字: [具体名字] 姓氏: [具体姓氏] 职位: [具体职位] 名言: [具体名言]。

以下是一个Perl程序示例来实现该功能:

# 提示用户输入信息
print "请输入您的名字: ";
$first_name = <STDIN>;
chomp($first_name);

print "请输入您的姓氏: ";
$last_name = <STDIN>;
chomp($last_name);

print "请输入您的职位: ";
$job_title = <STDIN>;
chomp($job_title);

print "请输入您最喜欢的名言: ";
$favorite_quote = <STDIN>;
chomp($favorite_quote);

# 定义输出格式
format STDOUT = 
First Name: @<<<<<<<< Last Name: @<<<<<<<< Title: @<<<<<<<<
$first_name, $last_name, $job_title
Quote: @*
$favorite_quote
.

# 输出格式化数据
write STDOUT;

这个程序首先提示用户输入名字、姓氏、职位和最喜欢的名言,然后使用 format 语句定义输出格式,最后使用 write 语句将格式化的数据输出到标准输出。

2、修改 parse1.pl 以包含以下更改:• 不使用 print 语句打印数组,而是使用格式语句,要求如下:• 将每个数据字段排列成列。• 为每页数据打印一个标题(每页应输出 20 行)。• 在标题中包含当前页码。• 输出仍要传递给 more 命令。将文件保存为 parse2.pl。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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