ruby语法

Ruby 语法

让我们编写一个简单的 Ruby 程序。所有的 Ruby 文件扩展名都是 .rb。所以,把下面的源代码放在 test.rb 文件中。

#!/usr/bin/ruby -w

puts "Hello, Ruby!";

在这里,假设您的 /usr/bin 目录下已经有可用的 Ruby 解释器。现在,尝试运行这个程序,如下所示:

$ ruby test.rb

这将会产生下面的结果:

Hello, Ruby!

您已经看到了一个简单的 Ruby 程序,现在让我们看看一些 Ruby 语法相关的基本概念:

Ruby 程序中的空白

在 Ruby 代码中的空白字符,如空格和制表符一般会被忽略,除非当它们出现在字符串中时才不会被忽略。然而,有时候它们用于解释模棱两可的语句。当启用 -w 选项时,这种解释会产生警告。

实例:

a + b 被解释为 a+b (这是一个局部变量)
a  +b 被解释为 a(+b) (这是一个方法调用)

Ruby 程序中的行尾

Ruby 把分号和换行符解释为语句的结尾。但是,如果 Ruby 在行尾遇到运算符,比如 +、- 或反斜杠,它们表示一个语句的延续。

Ruby 标识符

标识符是变量、常量和方法的名称。Ruby 标识符是大小写敏感的。这意味着 Ram 和 RAM 在 Ruby 中是两个不同的标识符。

Ruby 标识符的名称可以包含字母、数字和下划线字符( _ )。




Ruby BEGIN 语句

语法

BEGIN {
   code
}

声明 code 会在程序运行之前被调用。






Ruby END 语句

语法

END {
   code
}

声明 code 会在程序的结尾被调用。




Ruby 注释

注释会对 Ruby 解释器隐藏一行,或者一行的一部分,或者若干行。您可以在行首使用字符( # ):

# 我是注释,请忽略我。

或者,注释可以跟着语句或表达式的同一行的后面:

name = "Madisetti" # 这也是注释

您可以注释多行,如下所示:

# 这是注释。
# 这也是注释。
# 这也是注释。
# 这还是注释。

下面是另一种形式。这种块注释会对解释器隐藏 =begin/=end 之间的行:

=begin
这是注释。
这也是注释。
这也是注释。
这还是注释。
=end




这是一个基于AI视觉识别与3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开与聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用与功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGL与AI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别与筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化与连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性与实用性。此外,模型具备良好的通用性与可扩展性,适用于大规模电网的风险评估与预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选与关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试与验证,以提升对模型性能与适用边界的认知。
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