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最新推荐文章于 2025-08-14 17:34:27 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-14 17:34:27 发布 · 67 阅读 · 0 ·
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#Ruby

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ruby入门教程 - 摘要
qq_45805328的博客
09-20 1555
本章节中我们了解了在 Ruby 中一共有 4 种变量：局部变量、实例变量、类变量、全局变量，他们的作用范围分别方法、对象、类、全局。本章中我们学习了如何创建一个 Ruby 的类，如何定义一个类、创建一个实例、定义实例方法、初始化对象、使用实例变量记录、初始化属性、属性读取器、属性设置器、对象作用域以及了解了 self 的含义。本章节我们学习了整型、有理数、浮点数、小数，知道了浮点数在 Ruby 中是不准确的，而小数是准确的，了解了常用的数字对象实例方法，例如如何运算、比较、类型转换等等。
Ruby资源ruby-v3.1.1.zip
05-16
Ruby是一种面向对象的、动态类型的编程语言，以其简洁、优雅的语法和强大的元编程能力而闻名。本资源“ruby-v3.1.1.zip”包含了Ruby的最新版本3.1.1，这是一个重要的里程碑，因为它引入了新特性、性能优化以及对旧...
ruby注释
Toml_的博客
07-05 1455
注意，注释只是用于代码的解释和说明，不会被编译或执行。它们对于提高代码的可读性和可维护性非常有用。2. 多行注释：使用=begin和=end将多行注释括起来。1. 单行注释：使用井号（#）在代码行的开头添加注释。
Ruby 环境
m0_57545130的博客
08-14 1087
本文详细介绍了如何在不同操作系统（Windows、macOS、Linux）上搭建Ruby开发环境。主要内容包括：1）通过RubyInstaller、Homebrew或包管理器安装Ruby；2）推荐使用rbenv、asdf或RVM等版本管理工具；3）常用工具配置（RubyGems、Bundler）及编辑器推荐；4）环境测试方法和常见问题解决；5）进阶建议如学习Rails框架和使用Docker容器化。文末提供了注意事项和社区资源链接，帮助开发者快速建立稳定的Ruby环境。（149字）
安装Ruby
gaohuanjie的专栏
08-25 1656
a、下载：http://www.ruby-lang.org/zh_cn/downloads/，这里下载ruby-3.0.2.tar.gz b、上传：将软件包上传至Linux系统/opt目录 c、解压：将软件包解压至当前目录：tar -zxvf /opt/ruby-3.0.2.tar.gz -C/opt d、删除：删除压缩文件：rm /opt/ruby-3.0.2.tar.gz e、执行cd /opt/ruby-3.0.2指令，进入ruby-3.0.2目录； f、编译并安装，如下所示： [roo
MacOS升级Ruby版本
W楠的博客
08-21 2682
通过以上方法，你可以轻松在macOS上升级Ruby版本，以便使用最新的功能和安全修复。无论是通过Homebrew、RVM还是rbenv，这些工具都能帮助你更好地管理Ruby环境。确保在完成安装后验证你的Ruby版本，以确认一切正常。如果你在升级过程中遇到任何困难，随时可以查阅官方文档或社区支持。
Ruby教程
huanghm88的专栏
10-18 2024
通过以上教程，你可以初步了解 Ruby 语言的基本特性和用法。随着不断的学习和实践，你可以深入探索 Ruby 的强大功能和灵活性。方法将字符串转换为整数。接着，以同样的方式获取第二个数字。最后，将两个数字相加并输出结果。这个程序首先提示用户输入第一个数字，使用。方法获取用户输入的字符串，然后使用。方法去除字符串末尾的换行符，再使用。
CentOS7下安装Ruby3.2.4的实施路径
fredricen的专栏
09-13 1510
安装完成后在 /etc/yum.repos.d 目录下会出现 CentOS-SCLo-scl.repo 和 CentOS-SCLo-scl-rh.repo 两个文件，安装后源默认启用，但是坑也就是在这里被埋下了。是一个linux下的Ruby的多版本管理工具，可以维护多个Ruby版本，切换版本。对于开发Ruby应用程序比较友好。还有个优点就是不需要。修改此部分的baseurl为阿里云源。修改此部分的baseurl为阿里云源。查看RVM使用的当前Ruby版本。，对于国内用户友好。
Ruby字符串
Toml_的博客
05-05 805
括起来的一连串字符表示，可以使用一系列。在 Ruby 中，字符串使用。
MacOS升级ruby版本
热门推荐
kongxx的专栏
06-10 1万+
但是如果我们使用“ruby -v”查看版本，发现使用的还是MacOS自带ruby版本是2.x。homebrew安装的ruby版本号可以通过“brew info ruby”命令参看。MacOS自带ruby版本是2.x，可以通过“ruby -v”查看版本号。如果没有安装，可以“brew install ruby”进行安装。或者通过“brew install ruby”进行升级。再次使用“ruby -v”查看一下版本。
【日常积累】指定ruby版本环境安装
margu_168的博客
04-01 1567
最近在学习redis相关知识时，在搭建redis集群时如果选择使用redis官方提供了redis-trib.rb工具，就需要先安装ruby环境，下面是安装时的详细过程，以及过程中遇到的问题解决。我使用的环境是centos7，小版本差别应该不是很大，具体请自行测试。
ruby安装包，用于ruby开发的工具
05-28
Ruby是一种广泛使用的开源编程语言，以其简洁和可读性著称。它的设计理念强调的是简单性与生产力，使得程序员能够以较少的代码完成复杂任务。Ruby拥有活跃的社区，因此在Web开发领域特别流行，尤其是在Ruby on Rails...
Ruby
03-21
Ruby是一种面向对象的、动态类型的编程语言，由日本的松本行弘(Yukihiro Matsumoto)于1995年设计并开发。它的设计理念是简单、优雅，并且注重程序员的生产力，使得开发者能够以更少的代码实现更多的功能。Ruby的语言...
ruby安装包-rubyinstaller-devkit-3.0.2-1-x64安装文件
10-12
ruby安装包-rubyinstaller-devkit-3.0.2-1-x64安装文件 Ruby是一种面向对象、动态类型的脚本语言，由Yukihiro "Matz" Matsumoto于1995年创建。它以其简洁、优雅的语法和强大的编程能力而闻名，广泛应用于Web开发、...
粒子群优化与遗传算法的混合体应用于流车间调度.zip
12-01
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Pytorch基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python
最新发布
12-01
【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究（Matlab代码实现）
12-01
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究，介绍了如何构建无线传感网络系统，并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信，实时传输温度数据至主机，MATLAB负责接收并处理数据，实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程，并提供了完整的MATLAB代码示例，便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性，适用于远程环境监测场景。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标：①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建；②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法；③完成实时数据采集、处理与可视化；④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作，先从简单的点对点通信入手，逐步扩展到多节点网络，同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
ASP.NET Core 深度学习 .NET 9 课程资料.rar
12-01
ASP.NET Core 深度学习 .NET 9 课程资料.rar
边缘计算基于芯片选型与模型优化的AI部署技术：面向低功耗高帧率场景的实战方法与系统设计
12-01
内容概要：本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程，涵盖核心挑战（算力、功耗、实时性、资源限制）与设计原则，详细对比主流边缘AI芯片平台（如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等）的性能参数与适用场景，并以RK3588部署YOLOv8为例，演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略，包括模型轻量化（结构选择、输入尺寸调整）、量化（INT8/FP16）、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等，显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果，最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群：具备一定AI模型开发经验的工程师，尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员，工作年限建议1-5年；熟悉Python、C++及深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）者更佳。; 使用场景及目标：①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型；②实现高帧率与低功耗的双重优化目标；③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力；④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码实例与工具链（如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT）动手实践，重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节，同时参考选型表格匹配具体应用场景，并利用功耗监测工具进行闭环调优。
（58页PPT）数字乡村初步解决方案.pptx
12-01
（58页PPT）数字乡村初步解决方案.pptx
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