抱歉，我不确定如何解释才能解释这个。下面两段代码之间有什么区别(如果有的话)？classFoodefinitalizeendendclassFoodefself.newallocateendend此外，下面两种初始化类的方式有什么区别:Foo.newFoo.allocate 最佳答案 allocate为Foo的实例分配内存，但不初始化它。initialize在已分配的对象上调用以初始化(设置初始值)Foo的实例。new的默认实现调用了这两个:classFoodefself.new(*args,&blk)obj=allocateobj

型号:classProject查找项目的语句:@projects=Project.includes(:user_roles)所以你可以看到，我告诉它在查询中包含用户角色关联。但是，我仍然看到n+1查询问题:它为每个项目找到一次角色。如果我从回调中删除self.user_roles的使用并查看日志，我可以看到它在2个查询中找到项目及其用户角色-一个用于项目，一个用于项目对于使用project_idin(1,2,3,4,5...,n)的角色。有没有办法解决这个问题？让我稍微澄清一下:虽然我愿意根据需要解决我的具体情况，但我更喜欢侧重于如何解决一般问题的答案。我能够编写一个kludge来获取

初始化方法是Ruby中的内置方法吗？为什么我们在创建一个新对象时必须传递参数，为什么它直接进入初始化方法？而且，我们可以创建一个没有初始化方法的类吗？ 最佳答案 你可以考虑Class#new方法和每个类的#initialize方法之间的关系，或多或少是这样实现的:classClassdefnewinstance=allocate()instance.initializereturninstanceendendclassFoodefinitialize#Donothingendend您可以在不显式定义#initialize方法的情况下

为什么Foo.val在调用Foo.set之前返回nil而不是"foo"？是否有任何机制可以在类评估时初始化@val？@val="foo"存储在哪个范围内？classFooclass 最佳答案 您可以像这样在Foo中初始化@val:classFoo@val="foo"class"foo"Foo.set("bar")pFoo.val#=>"bar"您的代码不是在Foo上而是在Foo的元类上初始化@val 关于Ruby元编程:Initializesingleton_classvariable，

有没有办法重写下面的流程，目前使用find_or_initialize_by，使用joins方法？对于上下文-我有users(员工)在系统中记录他们的attendances(user有很多attendances，考勤记录属于用户)。Attendance.find_or_initialize_by(user:User.find_by(name:'Bob'),date:Time.zone.today).update(...)#Updatesomecolumnsafterthis我正在尝试使用.joins重写它，如下所示:Attendance.joins(:user).where(users

我理解Ruby的#initializemethodisprivate.然而，让我感到困惑的是Ruby是如何将方法设为私有(private)的。我们通常这样定义类:classCatdefinitialize(name)@name=nameenddefsay_nameputs@nameendend其中#initialize似乎与#say_name一起公开定义。Ruby如何在类定义后使#initialize私有(private)化？ 最佳答案 YukihiroMatsumoto(theinventorofRuby)hassaid:#ini

什么是numpy.newaxis我应该什么时候使用它？在一维数组x上使用它会产生:>>>xarray([0,1,2,3])>>>x[np.newaxis,:]array([[0,1,2,3]])>>>x[:,np.newaxis]array([[0],[1],[2],[3]]) 最佳答案 简单地说，numpy.newaxis当使用一次时，用于将现有数组的维度增加一个维度。因此，1D数组将变为2D数组2D数组将变为3D数组3D数组会变成4D数组4D数组会变成5D数组等等..这是一个视觉插图，描述了提升一维数组到二维数组。场景一:np.

什么是numpy.newaxis我应该什么时候使用它？在一维数组x上使用它会产生:>>>xarray([0,1,2,3])>>>x[np.newaxis,:]array([[0,1,2,3]])>>>x[:,np.newaxis]array([[0],[1],[2],[3]]) 最佳答案 简单地说，numpy.newaxis当使用一次时，用于将现有数组的维度增加一个维度。因此，1D数组将变为2D数组2D数组将变为3D数组3D数组会变成4D数组4D数组会变成5D数组等等..这是一个视觉插图，描述了提升一维数组到二维数组。场景一:np.

我注意到了In[30]:np.mean([1,2,3])Out[30]:2.0In[31]:np.average([1,2,3])Out[31]:2.0但是，应该有一些区别，因为它们毕竟是两个不同的功能。它们之间有什么区别？ 最佳答案 np.average采用可选的权重参数。如果未提供，则它们是等效的。看一下源码:Mean,Averagenp.mean:try:mean=a.meanexceptAttributeError:return_wrapit(a,'mean',axis,dtype,out)returnmean(axis,d

我注意到了In[30]:np.mean([1,2,3])Out[30]:2.0In[31]:np.average([1,2,3])Out[31]:2.0但是，应该有一些区别，因为它们毕竟是两个不同的功能。它们之间有什么区别？ 最佳答案 np.average采用可选的权重参数。如果未提供，则它们是等效的。看一下源码:Mean,Averagenp.mean:try:mean=a.meanexceptAttributeError:return_wrapit(a,'mean',axis,dtype,out)returnmean(axis,d