1、探索 Ruby 3.3:实用编程指南之旅

探索 Ruby 3.3:实用编程指南之旅

1. 早期赞誉

在探索 Ruby 这门强大编程语言的征程中,有许多开发者对相关的学习资源给予了高度评价。以下是几位开发者对相关学习内容的看法:
- Stefan Magnuson(软件开发人员):“学习内容广度和深度兼具,是长期学习 Ruby 的实用伙伴,对 Ruby 社区来说是一大幸事。”
- Nishant Roy(工程经理):“对于想使用 Ruby 开发软件工具和系统的人来说,是宝贵的资源。详尽的技术解释搭配演示代码示例,能让人掌握 Ruby 的所有基础构建块,释放其全部潜力。”
- Kevin Murphy(软件开发人员):“很高兴看到能启发一代 Ruby 开发者的内容得以更新,期待看到新一代读者借助它创造出的成果。”

2. 关于 Ruby 版本

Ruby 自 1993 年 2 月 24 日首次发布以来,已经走过了三十多个年头。如今,它仍在不断发展和演变。当前版本涵盖到 Ruby 3.3,新的 Ruby 版本通常在每年的 12 月 25 日发布。学习内容中的代码是基于 Ruby 3.3 预览版 2 开发的,但预计正式发布的 Ruby 3.3 版本不会有重大变化。
在学习过程中,通常不会特别指出某个新特性是在哪个 Ruby 版本中引入的。不过,可以在相关资料中找到自 Ruby 2.0 以来的主要变化列表,也可以参考 Victor Shepelev 的 Ruby Evolution 页面(https://rubyreferences.github.io/rubychanges/evolution.html)获取完整的变更列表。

3. 为何选择 Ruby
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【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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