9、Ruby 数据处理:固定长度记录、JSON 和二进制数据

Ruby 数据处理:固定长度记录、JSON 和二进制数据

在数据处理的世界里,Ruby 是一种功能强大的编程语言,能够处理各种不同格式的数据。本文将介绍如何使用 Ruby 处理固定长度记录文件、JSON 数据以及二进制数据。

1. 读写固定长度记录文件

在实际应用中,我们可能会遇到包含固定长度记录(FLR)的文件,例如信用卡交易记录文件。这些文件的每个数据记录的属性都具有固定的宽度。

1.1 问题描述

我们有一个包含信用卡交易记录的文件,需要将其导入公司的支付网关。文件内容如下:

10112012010hdzNOEyP62uyhTYiignW8Q==
Maik Schmidt
019950820098MxbHUfW/Z8Wv1WLZeeO231rH5BKos/FasPFcHxYQMc=John Doe
00300122009DkiZJkx9uNkBN2n1JwuQxM26ueVYQOrtodP94T8Zcj8=Jane Rodriguez

文件格式描述如下:
| 位置 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 - 5 | 金额(美分) |
| 6 - 11 | 信用卡有效期至(mmyyyy) |
| 12 - 55 | 主账号(Base64,使用 AES - 256 - CBC 加密) |
| 56 - 95 | 持卡人姓名 |

1.2 解决方案

我们可以编写一个 Ruby 类来处理固定长度记录文件。以下是实现代码:


                
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值