关于Ruby DSL

  最近ruby语言的流行似乎再次引发了DSL(Domain Specific Language)讨论的热潮。从语法表现形式上看,通过对于ruby语言的深度hack, 充分挖掘ruby语言的某些语法特征,可以使得正常的ruby语句看起来比其他计算机语言更接近于人类的自然语言,某些人因此认定ruby语言是DSL的天然载体。但是在我看来,具体语言的语法表达形式对于DSL的核心价值而言并不是最关键的。
   首先,DSL的核心在于高效的表达语义,而并不在于是否接近自然语言。接近于自然语言并不意味着更加domain, 因为自然语言也是一种通用语言,它未必能够比采用其他语法形式的语言更加有效的对domain事物进行描述。典型的有数学符号和化学分子式。
   第二,作为DSL, 紧凑的表达形式是一方面,另一方面是这种表达形式的稳定性,即如何防止人们写出不符合DSL规范的语句。ruby语言的片断直接作为DSL无疑是一种naive的解决方案,我们可以轻易写出大量不同形式的ruby语句,而它们在语义上是等价的(这意味着通过单元测试也无法发现它们的不同),即人们不按照设计的DSL语法书写,这造成DSL的解体。
   作为一种DSL构造语言,其核心能力在于如何将second class的domain中的概念(非语言本身内置的概念)封装到first class的表达形式中。ruby作为一种动态语言,可以更加轻易对于自身meta data进行内省,典型的如ruby中的ActiveRecord设计. 但是在我看来,这种概念提升能力在ruby的语法结构中也是有限的,原因恰在于ruby的语法太多样化了。实际上,我更加看好xml结构的均一性。
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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