ruby编写的RSS读取程序

本文介绍了一种简单的方法来读取RSS数据源,并通过REXML解析这些数据。使用Ruby语言,通过HTTP GET请求获取RSS源,然后进行解析并封装为消息对象。此过程类似于在Rails框架中访问webservice。
读取RSS数据其实很简单,通过调用HTTP的get方法访问数据源,将结果交给REXML解析。与Rails里访问某些webservice有相似之处。

【清单一】
def air_deals
source = ‘http://b2b.expedia.com/daily/outposts/rss/getRSSDeals.asp?mdbcat=20&dealName=Best%20Flight%20Deals’
#调用get方法
@rss_str = Net::HTTP.get(URI.parse(source))
#处理字符串,去除空白符
@rss_str = @rss_str.gsub(/\n?\r?\t?/,'')
#新建一个XML文档
xml_doc = REXML::Document.new @rss_str
#处理结果以数组方式保存,数组里的每一条记录就是一个消息。消息封装在AirfareRssReader中,见【清单二】
airfare_readers = Array.new
xml_doc.elements["rss/channel"].each_element("//item") do |ele|
reader = AirfareRssReader.new
reader.title = ele.elements["title"].get_text
reader.pub_date = ele.elements["pubDate"].get_text
reader.description = ele.elements["description"].get_text
reader.link = ele.elements["link"].get_text
airfare_readers << reader
end
#渲染页面
render 。。。。。
end
【清单二】
class AirfareRssReader
attr_accessor :title, :pub_date, :description, :link
end

#TODO:明天继续webservice的访问
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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