Require vs Load

本文通过实验对比了Ruby中Require与Load两个方法的区别:Require能够自动添加文件扩展名并阻止重复加载,而Load则需要显式指定扩展名且允许重复加载。

原文地址 : http://www.fromjavatoruby.com/2008/10/require-vs-load.html

关于两者的区别,原文讲的很清楚,这里只做简单翻译和实验,记录一下省得忘记

 

Require官方文档Kernel#require ,Load官方文档Kernel#load


区别有2点:

1.Load需要显示指出扩展名(LoadError)而require不用,require会自动加上.rb,.so,.o,.dll完成加载。
2.Load可以重复加载多次而require不行(第二次加载返回false)。

 

实验 :test.rb和 run.rb在同一目录。

test.rb

puts "This file is so useful I just want to use it everywhere!"

 run.rb

def reqFile(file)
  require file
end

def loadFile(file)
  load file
end

puts "\n"
puts 'reqFile Method1 ...'
puts reqFile('test')
puts 'reqFile Method1 ...'

puts "\n"
puts 'reqFile Method2 ...'
puts reqFile('test')
puts 'reqFile Method2 ...'

puts "\n"
puts 'loadFile Method1 ...'
puts loadFile('test.rb')
puts 'loadFile Method1 ...'

puts "\n"
puts 'loadFile Method2 ...'
puts loadFile('test.rb')
puts 'loadFile Method2 ...'

puts "\n"
puts 'loadFile Method3 ...'
puts loadFile('test')
puts 'loadFile Method3 ...'

 输出:

>ruby run.rb
run.rb:6:in `load': no such file to load -- test (LoadError)
	from run.rb:6:in `loadFile'
	from run.rb:31

reqFile Method1 ...
This file is so useful I just want to use it everywhere!
true
reqFile Method1 ...

reqFile Method2 ...
false
reqFile Method2 ...

loadFile Method1 ...
This file is so useful I just want to use it everywhere!
true
loadFile Method1 ...

loadFile Method2 ...
This file is so useful I just want to use it everywhere!
true
loadFile Method2 ...

loadFile Method3 ...
>Exit code: 1
 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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