如果用户是所有者，我有一个条件来检查说删除和文章。delete_articleifuser.owner?另一种方式是user.owner?&&delete_article选择它有什么好处还是它只是一种写作风格 最佳答案 性能不太可能成为该声明的问题。第一个要好得多-它更容易阅读。您future的自己和其他将开始编写代码的人会为此感谢您。 关于ruby-on-rails-如果条件与&&，是否有任何性能提升，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

如何学习ruby​​的正则表达式？(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具，因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby​​的正则表达式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1881231/

这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:HowdoIgeneratealistofnuniquerandomnumbersinRuby?我想做的事:Random.rand(0..10).timesdoputsRandom.rand(0..10)end但如果随机数已经显示过，则无法再次显示。如何最轻松地做到这一点？

按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我最近开始学习Ruby，这是我的第一门编程语言。我对语法感到满意，并且我已经完成了许多只教授相同基础知识的教程。我已经写了一些小程序(包括我自己的数组排序方法，在有人告诉我谷歌“冒泡排序”之前我认为它非常聪明)，但我觉得我需要尝试更大更难的东西来理解更多关于Ruby.关于如何执行此操作的任何想法？

当你在类中包含方法名冲突的模块时，它会使用类定义的方法。有没有办法选择我想运行的？moduleBdefself.hello"helloB"endendclassAincludeBdefself.hello"helloA"endendA.hello#=>thisprints"helloA",whatifIwant"helloB"? 最佳答案 Ben，当你在Ruby中调用一个方法(比如hello)时，会发生以下情况:如果接收者的特征类有一个名为hello的方法，它将被调用。如果不是:如果接收者的类有一个名为hello的实例方法，它将被调

在尝试解决“网格上的路径”问题时，我编写了代码defpaths(n,k)p=(1..n+k).to_ap.combination(n).to_a.sizeend代码工作正常，例如ifn==8andk==2代码返回45，这是正确的路径数。但是，当使用较大的数字时，代码非常慢，我正在努力想出如何加快这个过程。 最佳答案 与其构建组合数组只是为了计算它，不如编写function定义组合的数量。我敢肯定还有包含此功能和许多其他组合函数的gem。请注意，我使用的是gemDistribution对于Math.factorial方法，但这是另一种

我编写了一个Ruby应用程序，它可以解析来自不同格式html、xml和csv文件的源中的大量数据。我如何找出代码的哪些区域花费的时间最长？有没有关于如何提高Ruby应用程序性能的好资源？或者您是否有任何始终遵循的性能编码标准？例如，你总是用加入你的字符串吗？output=String.newoutput或者你会使用output="#{part_one}#{part_two}\n" 最佳答案 好吧，有一些众所周知的做法，例如字符串连接比“#{value}”慢得多，但是为了找出您的脚本在哪里消耗了大部分时间或比所需时间更多，您需要进行分

深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG

文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式：ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk​=Var(yt​)Cov(yt​,yt−k​)​其中分子用于求协方差矩阵，分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型，求出其滞

写在之前Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板，这三个知识点任何一个单拿出来都是一套知识体系，不能一概而论，本文章目的在于将学习和实际工作中遇见的问题进行总结，类似于网络笔记之用，方便后续回顾查看，如有以偏概全、不祥不尽之处，还望海涵。1、Shader变体先看一段代码......Properties{ [KeywordEnum(on,off)]USL_USE_COL("IsUseColorMixTex?",int)=0 [Toggle(IS_RED_ON)]_IsRed("IsRed?",int)=0}......//中间省略，后续会有完整代码 #pragmamulti_c