my first ruby code

本文介绍了一个用Ruby编写的简易生命模拟程序。通过定义Person类,模拟一个人从出生到死亡的生命历程,包括年龄增长和不同年龄段的死亡场景。该程序展示了Ruby语言简洁有趣的特性。

快放假了,工作终于少了下来,一口气看了几篇ruby文档,凑了一个小程序玩玩。

funny ruby code in intype

 

ruby 代码
  1. class Person   
  2.   
  3.     def initialize(name="God")   
  4.         @name = name   
  5.     end  
  6.   
  7.     attr_accessor :name  
  8.     attr_accessor :sex  
  9.     attr_accessor :age  
  10.   
  11.     def die   
  12.         if @age<20   
  13.             puts "oh my god! died now ... at #{@age} ..."  
  14.         elsif @age>70   
  15.             puts "ok...god say that's enough ... at #{@age} ..."  
  16.         else  
  17.             puts "died now ... at #{@age} ..."  
  18.         end    
  19.     end  
  20.   
  21.     def borth   
  22.         @age = 0   
  23.         puts "#{@name} come to the world, let's say hello to him."  
  24.     end  
  25.   
  26.     def get_older   
  27.         @age+=1   
  28.         puts "get old #{@age}"  
  29.     end  
  30.   
  31. end  
  32.   
  33. #if the file is executable   
  34.   
  35. if __FILE__ == $0  
  36.     my = Person.new "linnchord"  
  37.     my.borth   
  38.   
  39.     70.times do  
  40.         my.get_older   
  41.     end  
  42.   
  43.     my.die   
  44. end  

simple and funny script language

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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