My way in ruby

Ruby学习笔记
本文介绍了Ruby语言的基本特性,包括方法定义、变量使用、数组与哈希表的创建及访问方式,并展示了简单的控制结构和字符串操作方法。
贫道今天开始复习ruby了。。
那些配置环境的废话就不多说了 直接进入ruby语言的特性学习。

如何子弟工艺方法:

def sayGoodnight(name)
result = "Goodnight, #{name}"
return result
end

其中取传进来的参数用“#{参数名}” 就ok。

变量格式:
本地变量 可以直接是英文字母;---这种变量只能在类本身访问 默认是private的 想要他被外界访问 要变成类变量。
全局变量 以$开头。
对象 以@开头
类对象 以@@开头

数组与哈希表
ruby的数据可以包含多种数据类型,其实因为ruby中存在就是对象 所以它装的是对象就行了。
新建的时候可以直接初始化里面的数据
a = [ 1, 'cat', 3.14 ]

也可以新建一个空数组
empty1 = []
empty2 = Array.new
数组的元素还可以放数组 太tmd松散了。。似乎丢什么鬼东西进去都行。

也可以直接用字符来填充数组,不过需要转义 %W
a = %w{ ant bee cat dog elk }

哈希表
新建和初始化:每一个以逗号隔开
instSection = {
'cello' => 'string',
'clarinet' => 'woodwind',
'drum' => 'percussion',
'oboe' => 'woodwind',
'trumpet' => 'brass',
'violin' => 'string'
}

hashname = {
'key1' => 'value1' ,
'key2' => 'value132' ,
'key3' => 'value1' ,
'key4' => 'value14' ,
'key5' => 'value15'
}

访问:hashname['keyname'] 当所访问的key是空则会返回一个空nil回来


if-else 控制

传统的if else 如下:
if 条件表达式
业务
elseif
业务
else
业务
end
不要忘记‘end’结束标记。
ruby中还可以写成: do if 条件

while循环

while 条件1 and 条件2
业务
end


字符串操作
=~ 是一个查找字符串起始位置的操作。。
line =~ /Perl|Python/
查line字符串中 包含Perl或者python的开始位置。

替换操作
sub 替换第一个匹配的字符串。返回新的字符串
gsub 替换所有匹配的字符串。返回新的字符串



Block 块
在调用否个方法的时候你可以定义一个块 在每次这个方法执行完的时候运行块里面的内容 同时你可以把那个方法所返回的结果放到一个参数 然后再块中访问它。
def yamadie

yield
yield
yield

end
chicks = %w{cangjingkong xiaozeyuan jiji yy}
chicks.each {|name| puts name+' is crying ya ma die..'}

或者写成:
puts 'block'

def yamadie

yield
yield
yield

end
chicks = %w{cangjingkong xiaozeyuan jiji yy}
chicks.each do |name|
puts name+' is crying ya ma die..'
end

这里有java中常用的迭代器的思想
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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