Ruby 和 Rails 的国际化与本地化技术

本文介绍如何使用 Ruby 的 gettext 插件进行程序的国际化处理,包括安装 ruby-gettext gem 包、创建及翻译 PO 文件,并最终生成 MO 文件的方法。
原文见此: [url]https://www6.software.ibm.com/developerworks/cn/education/web/wa-rails-li/section4.html[/url]

安装 ruby-gettext gem 包;
编写 hello_i18n.rb 程序;
抽取代码中需要翻译的内容串,创建 POT 文件;
创建、翻译 PO 文件并创建 MO 文件;
运行本地化后的程序;

运行 gem install gettext 安装gettext 插件。

用以下命令检验是否按装成功:
irb(main):001:0> require 'rubygems'
=> true
irb(main):002:0> require 'gettext'
=> true
irb(main):003:0> GetText
=> GetText

编译Hello_i18n.rb 文件:
require 'rubygems'
require 'gettext'
include GetText

bindtextdomain("hello_i18n")
print _("Hello I18N World\n")

生成pot文件:
rgettext hello_i18n.rb -o hello_i18n.pot

Copy POT 文件成 Po 文件

翻译po 文件,记住必须以UTF-8的格式编码

创见MO文件,
记住最好位于 Ruby 安装文件夹下的 share/locale/zh_CN/LC_MESSAGES/
文件夹下,
用 rmsgfmt hello_i18n.po -o /usr/local/share/locale/zh_CN/LC_MESSAGES/hello_i18n.mo
或者 GUN的Msgfmt 程序来生成MO文件。

用 ruby -d hello_i18n.rb 来运行。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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改进中。
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