评估Ruby

本文探讨了Ruby作为编程语言的潜力,特别是在Web应用开发框架Rails中的应用。通过对实际项目的分析,作者发现Ruby不仅提高了开发效率,还在多种应用场景中表现出色。然而,在项目后期及团队人员变动时可能出现的问题仍然有待观察。

原文: EvaluatingRuby    ruby        2006年5月10日            Bliki 索引

既然你读到这篇文字,我猜你已经知道人们对Ruby这门编程语言吵得不可开交了,尤其是对Rails这个Web应用开发框架更是吵得一塌糊涂。有人说它是编程的未来,前途光明;有人说它是旁门左道,危险暗淡。

我是在几年前开始用Ruby的,当时 用本主义引起了我的兴趣,Ruby很快成为我的首选脚本语言。随后,它逐渐接管了我 个人网站大量的生成与维护工作——尤其是我的 Bliki。这门语言真让我喜欢。

我自己喜欢用Ruby,我们的客户就也应该用吗——两件事距离甚远。但我们可以根据其特性评估它是否适合用来做客户的项目,这就引起对后边一堆东西好坏利弊的争论:动态类型、惯例重于配置(convention over configuration)、进程 VS 线程,等等。这些讨论有帮助,但我对此持审慎态度,因为只凭空争论无法判断的事情太多了——有些东西在高尔夫球课上听起来头头是道,但它们致使客户项目进展变慢让我们多投入的时间难道还少吗?所以,我做判断倾向于依据现实经验——要找到人们在主流环境下交付项目的跟踪记录,还有使用Ruby开发的记录。

这种记录可以从知名作者那儿获得一些,他们很多都是在别的领域造诣颇深的人,却被Ruby所吸引,因为Ruby让他们觉得如虎添翼,这些人包括“用本双雄”( PragDave//ndy)、 Justin GehtlandBruce TateDavid Geary……这个名单足以证明Ruby值得一瞧了。但也许我喜欢偏袒自家人吧,一直以来我首先要听取的是ThoughtWorker们的说法,他们做过的事我了解,他们的项目我拿来做验核也更方便。

尽管“吃螃蟹”的历史刚开始不久,我已经可以根据好几个项目的经验做分析了,到目前为之,分析结果力挺Ruby。每次我问他们:“你觉得用Ruby 比用Java或C#生产力有显著提高吗?”我听到的无一例外都是一句有力的肯定:“是的!”这已足够让我开始断言:如果你的项目 合适,应该给Ruby个机会。当然了,我没把什么算“ 合适”这个小问题说死。

这个问题要说一下,尽管一些项目(我不妨称之为典型的Web项目)用Rails做非常合适,被普遍认为是Rails绝佳的用武之地,但除此之外,Ruby的地盘还包括一些别的领土:
  • 用户通过触摸屏直接控制的亭内式设备,其UI是一个非常AJAX化的Web前端,Rails已经在那儿派上用场了。但除了UI,还包括各种通讯:硬件设备、加密、一些偏门儿的网络部件等——所有这些都基于一个类似Linux的应用。
  • 大量SQL操作的批处理——用Ruby描述清楚处理需求,得到的Ruby表达式被转换为SQL执行实际操作,再辅以少量的Rails功能实现前端——这种情况也不属于典型的Rails应用。
  • 有的项目在许多方面都与标准Web应用相似,但还包括大量其他方面的工作:从不同格式文件中提取并处理数据、(用Ploticus)绘制非常花哨的图片和表格。
参与过上述几种应用的人说,要是不选Ruby而用别的平台,他们搞定功能创造价值的速度不会那么快。听过之后我就想,如果你正在追求更快的交付速度和更强的生产力,你应该认真考查一下Ruby。

不过还有一些不确定的问题,尤其是到了项目后期强化阶段——特别出现团队人员变动的时候——会不会发生麻烦现在下结论还为时尚早。有人认为Ruby的动态特性以及工具的缺乏会导致问题,也有人认为Ruby一贯鼓励简单性,能弥补那些短处。这本来就是个无法准确预测的问题,只能等我掌握了更多材料才能告诉你。

Cedric Beust认为,尽管Ruby是一个出众的平台,但可能无法成为主流,他的 论析入木三分,我完全理解他这个观点——和许多前Smalltalk开发者一样,我老早就明白优秀高产的平台可能成不了当前主流企业应用的首选。如果对你而言,重要的是只采用主流平台,那么你还得静观其变。不过, 不囿于主流而获成功的案例也非常多。

还有许多项目,开发的生产率并不是首要的,取而代之的是政治及其他沟通上的因素。那样的话,Ruby的优势就被大大削减了。

总的来说,了解了这些来自我们值得信赖的同事们的切身经验,我对在注重速度、响应性以及生产力的严肃工作中使用Ruby持越来越肯定的态度。
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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