Ruby编程实践:从交互到排序算法

21、编写一个程序,允许你输入诸如“feed”和“walk”之类的命令,并在你的小龙对象上调用这些方法。

以下是实现该功能的程序代码:

puts "What would you like to name your baby dragon?"
name = gets.chomp
dragon = Dragon.new(name)

while true
  puts
  puts "commands: feed, toss, walk, rock, put_to_bed, exit"
  command = gets.chomp
  if command == "exit"
    break
  elsif dragon.respond_to?(command) && !Object.new.respond_to?(command)
    dragon.send(command)
  else
    puts "Huh? Please type one of the commands."
  end
end

此代码先让用户为小龙命名,接着进入一个循环,提示用户输入命令,根据用户输入调用小龙对象对应的方法,输入“ exit ”则退出程序。同时,代码会检查输入的命令是否为小龙对象特有的方法,若不是则提示用户重新输入。

22、使用开放问答数据库的 API 获取问答问题,然后向用户提问。统计用户答对的数量,并在最后告知用户的答题情况。(确保你不会忽略 API 返回的响应代码。)

以下是一个 Ruby 代码示例来实现这个功能:

require "net/http"
require "json"

# 可轻松调整问题数量
num_questions = 1
url = URI("https://opentdb.com/api.php?amount=#{num_questions}")
response = JSON.parse(Net::HTTP.get(url))

# 检查响应代码
if response["response_code"] != 0 
  puts "从服务器获取问题失败。"
  puts "(响应代码: #{response["response_code"]})"
  exit
end

def ask_for_choice(answers)
  idx = 1
  answers.each do |a|
    puts "#{idx}. #{a}"
    idx = idx + 1
  end
  while true
    choice = gets.chomp.to_i
    if (choice >= 1 && choice <= answers.length)
      return choice
    else
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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