ruby 笔记

Ruby精华
  • ruby的核心
  • ruby的platform
  • ruby的表达式 操作符和控制流

 

  • ruby的platform

范畴api注释
String

[] index sub gsub match

参数中可直接使用regexp
split partition chomp strip
Regexp =~ split sub gsub
$~ $1 $& []线程和method安全
Time Date

Time.now Time.local(2007, 7, 8)

t.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

也可以utc
require 'parsedate'; include ParseDate
Collectioneach each_with_index
collect find select(find_all) reject inject
inject起到了reduce一个array的作用
sort sort_by group_by(key相同的元素组成一个array)
include? grep
key? value? merge(update) invert inspect
File basename dirname split
exist? directory? stat
open delete utimerwa[+] 用a或者a+即可
Dirchdir entries("dir") foreach("dir")
[] glob
I/Oreadline each lineno read
puts printf write
networking

s = TCPSocket.open(host, port)

s.gets

s.close

require 'socket'

server = TCPServer.open(port)

client = server.accept

client .puts

client.close

 

server = TCPServer.open(port)

sockets = [server]

ready = select(sockets)

readable = ready[0]

readable.each {|socket|}

require 'net/http'

http = Net::HTTP.new(host)

headers, body = http.get(path)

 

 

 

11. Threads and Processes

ruby的线程 建立在ruby interpreter中 ,同os的线程没关系。这一点类似java虚拟机,就是一个进程里面跑着n个线程。

 

A. 创建线程

Thread.new(*args) {|args| block}

threads = []
for page_to_fetch in pages
  threads << Thread.new(page_to_fetch) do |url|
    puts "share: " + page_to_fetch + ' ' + url
  end
end
threads.each {|thr| thr.join }

 

除了block内的local变量 ,所有线程共享全局、实例和local变量。

 

B. 线程操控

Thread.join, Thread.list

Thread.current[]= 可保存block内变量,并被其他线程访问,使用方法类似hash。

 

 

 

 

【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。
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。
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