24、Ruby 项目的分组管理、代码组织与打包实践

Ruby 项目的分组管理、代码组织与打包实践

1. 分组管理 Gem

在 Ruby 项目中,我们可以将 Gem 分配到不同的组中,例如将 RSpec 分配到 :development :test 组。组名是任意的,但通常会尽量与环境名称相匹配。

1.1 分组方式

一种是直接指定,另一种是使用块形式:

group :development do
  gem "standardrb"
  gem "debug"
end

group :development, :test do
  gem "rspec"
end

如果有多个同名的组块,组会合并所有块的内容。在上述示例中, :development 组包含 Standard debug RSpec ,而 :test 组仅包含 RSpec

1.2 使用分组

使用分组时,需要修改 Bundle 设置,而不是使用 require "bundle/setup" 。可以这样做:

require "bundler"
Bundler.setup(:development, :test)

不属于

【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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