8、Ruby 中的块与枚举:深入探索

Ruby 中的块与枚举:深入探索

在 Ruby 编程中,块与枚举是极为强大且有趣的特性,它们能让代码更加简洁、灵活和高效。下面将详细探讨这些特性及其应用。

1. 词频统计示例

在早期,我们可能会自定义 count_frequency 方法来统计词频,还会编写一系列测试用例来验证其功能,例如:

def test_single_word
  assert_equal({"cat" => 1}, count_frequency(["cat"]))
end
def test_two_different_words
  assert_equal({"cat" => 1, "sat" => 1}, count_frequency(["cat", "sat"]))
end
# 其他测试用例...

不过,随着 Ruby 标准库的发展, Array 类现在有了 tally 方法,它能实现和 count_frequency 相同的功能。下面是一个使用 tally 方法进行词频统计的示例:

require_relative "words_from_string"
raw_text = "The problem breaks down into two parts. First, given some text as a string, return a list o
【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;随后结合机学习分类(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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