21、Ruby 方法的定义与使用

Ruby 方法的定义与使用

1. 定义简单方法

在 Ruby 中,方法使用 def 关键字来定义。定义方法时, def 后面跟着方法名,接着是可选的参数列表,参数列表放在括号中。方法体由 Ruby 代码构成,跟在参数列表之后,方法的结束用 end 关键字标记。参数名可以在方法体中作为变量使用,这些命名参数的值来自方法调用时的参数。

以下是一个示例方法:

# Define a method named 'factorial' with a single parameter 'n'
def factorial(n)
  if n < 1                # Test the argument value for validity
    raise "argument must be > 0"
  elsif n == 1            # If the argument is 1
    1                     # then the value of the method invocation is 1
  else                    # Otherwise, the factorial of n is n times
    n * factorial(n-1)    # the factorial of n-1
  end
end

这个代码定义了一个名为 factorial 的方法,该方法有一

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究教育: 支持计算机视觉环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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