HEMiDEMi文章產生器 -- Ver. 0.2

本文介绍了一款用于批量添加书签至 HEMiDEMi 的 Ruby 脚本工具,该工具可通过指定文件批量导入书签信息,并自动登录 HEMiDEMi 完成书签发布。
此版本尚未支援 影片代碼 功能

原始碼如下:
require 'rubygems'
require 'mechanize'

class HEMiDEMi
def initialize(username="", password="")
agent = WWW::Mechanize.new{}
f = agent.get("http://www.hemidemi.com/member/signin_form").forms[1]
f["member[username]"], f["member[password]"] = username, password
f.submit
@agent = agent
@base_url = "http://www.hemidemi.com"
@new_path = "/user_bookmark/new"
end

def run(file)
File.open(file) do |f|
f.readlines.each do |frl|
next if frl[0].chr == "#"
title, url, quotes, description, t_s, g_s = frl.split(/\t/)
self.add({
"title" => title,
"url" => url,
"quotes" => quotes,
"description" => description,
"tag_string" => t_s,
"group_string" => g_s
})
end
end
end

def add(qs)
f = @agent.get(@base_url+@new_path).forms[1]
qs.each do |k, v|
puts "Add: #{k} as #{v}"
f["user_bookmark[#{k}]"] = v
end
f.fields.each do |x| puts x.name + " => " + x.value end
f.submit
end

end
puts "請輸入HEMiDEMi使用者帳號跟密碼(用空格分開):"
ud = gets.chomp.split(/ /)
hemidemi = HEMiDEMi.new(ud[0], ud[1])
puts "請輸入檔案位置,不輸入則預設值為當前目錄下的bms.txt:"
path = gets.chomp
path == "" ? hemidemi.run("bms.txt") : hemidemi.run(path)

另外,bms.txt檔案內容是:
# 欄位說明:
# title\turl\tquotes\tdescription\ttag_string\tgroup_string
# 標題<tab>網址<tab>引述<tab>說明<tab>標籤<tab>群組
# <tab>:按一次Tab鍵
# 底下是範例:
HEMiDEMi http://www.hemidemi.com HEMiDEMi共享書籤 hemidemi test ruby_and_ror

說明:

請先建立好bms.txt或者其他檔案名稱的純文字檔
欄位寫的很清楚,就是:標題<tab>網址<tab>引述<tab>說明<tab>標籤<tab>群組
請記得一定要用tab來分隔,建議用Windows內建的記事本來編寫
如果想要空掉某些欄位,則該欄位不填直接按下tab鍵即可,看範例就可以知道 (範例沒有寫上引述)
<tab><tab><tab><tab><tab><tab><tab><tab><tab><tab><tab>

程式授權:MIT
程式所需套件:rubygems、mechanize跟mechanize之所需套件
mechanize安裝方式:
請先確定有rubygems,如果沒有請到RubyForge下載安裝
打開命令提示字元或者終端機,輸入:
gem i mechanize -y
如果有要你選版本的話,Windows使用者請選擇(mswin32)版本,而其他作業系統請選(ruby)版本
程式原始碼下載:
Windows (Big5)
Linux (UTF-8)</tab></tab></tab></tab></tab></tab></tab></tab></tab></tab></tab>
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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