18、Ruby编程入门与回顾

Ruby编程入门与回顾

1. 基础介绍

1.1 Ruby定义与概念

Ruby是由松本行弘等人创建并维护的开源、面向对象编程语言。它的语法和风格受到了Perl、LISP、Smalltalk和Python等语言的启发,具有跨平台性,虽以x86架构的Linux为“主场”,但也能在多种架构上运行。

Ruby具备自动垃圾回收功能,易于移植,支持使用自身线程系统进行协作式多任务处理,拥有庞大的标准库,还支持闭包、迭代器、异常处理、重载和反射等动态语言特性。它是一种解释型语言,代码会被编译成与平台无关的字节码,由虚拟机运行,这与Python、Java和C#类似,但它们的虚拟机实现和执行特性有所不同。

以下是几种流行编程语言的特性对比表格:
| 语言 | 面向对象? | 反射性? | 动态类型? | 解释型? |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Ruby | 是 | 是 | 是 | 是 |
| C | 否 | 否 | 否 | 否 |
| C++ | 是 | 否 | 否 | 否 |
| C# | 是 | 是 | 是 | 是(通过虚拟机) |
| Perl | 部分 | 部分 | 是 | 是 |
| Java | 大多是 | 一般不 | 否 | 是(通过虚拟机) |
| Python | 是 | 是 | 是 | 是 |

Ruby遵循“最少意外原则”,是一种“有多种实现方式”的语言,这与Perl类似,但与Python等语言的哲学不同,Python更强调用一种清晰的流程来完成任务。

在Ruby中,几乎一切都

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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