17、Ruby编程:模块混入与代码块迭代的实用指南

Ruby编程:模块混入与代码块迭代的实用指南

1. 模块作为混入工具

在面向对象编程中,类具有容器和工厂的双重属性,我们可以在类中编写代码并创建实例。同时,Ruby类还可以形成继承树,创建新类时选择父类是关键步骤。

有时候,我们会遇到需要在不相关的类之间共享代码的情况。例如,我们为 Document 类编写了一个 number_of_cliches 方法来统计文档中陈词滥调的数量:

class  Document
  CLICHES = [ /play fast and loose/,
              /make no mistake/,
              /does the trick/,
              /off and running/,
              /my way or the highway/ ]
  def number_of_cliches
    CLICHES.inject(0) do |count, phrase|
      count += 1 if phrase =~ content
      count
    end
  end
  # Rest of the class omitted...
end

当公司进入数字市场,引入了 ElectronicBook 类,并且大家希望这个类也能使用 number_of_cliches 方法时,该怎么办呢?一种可能的做法是创建一个公共的超类,但在很

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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