我使用python或octave进行数学计算，因为手头有非常好的函数和库。但最近我对ruby​​产生了兴趣，我想知道Ruby中是否有与Python中的numpy、scipy等价的用于科学编程的东西。具体来说，我正在寻找可以像在matplotlib中那样绘制绘图并像在numpy和scipy中那样快速进行数学代数计算的东西。 最佳答案 SciRuby正在研究这个。NMatrix和Statsample分别是线性代数和统计最有用的SciRubygem，尽管您可能还会发现这些有用:distribution,minimization,和inte

我正在学习MichaelHartl的RoR教程，它涵盖了密码加密的基础知识。这是当前的用户模型:classUsertrue,:length=>{:maximum=>50}validates:email,:presence=>true,:format=>{:with=>email_regex},:uniqueness=>{:case_sensitive=>false}validates:password,:presence=>true,:length=>{:maximum=>20,:minimum=>6},:confirmation=>truebefore_save:encrypt_pa

我目前正在尝试使用Ruby和Rails，我已经阅读了有关元编程的教程和书籍中的几个部分。许多人提到它是Ruby的重要组成部分，但他们并没有真正深入到细节。就好像元编程是Ruby程序员的最后边界。我有.NET背景，很难理解为什么它被认为如此有用。使用元编程有什么好处？什么是特征类，它与单例有何不同？在什么情况下使用元编程很常见？使用代码修改其他代码(尤其是非您自己的代码)的行为有哪些伦理含义？ 最佳答案 使用元编程有什么好处？您可以创建比没有它更具表现力的API(例如，ActiveRecord使用元编程根据表的列名定义访问器方法，因此

如果array=[1,2,3,4,5,6,7,8,9],我想从数组中删除一系列元素。例如:我想从该数组中删除索引在2..5范围内的所有元素，结果应该是[1,2,7,8,9]提前致谢。 最佳答案 使用slice!:Deletestheelement(s)givenby[...]arange.array=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]array.slice!(2..5)array#=>[1,2,7,8,9] 关于ruby-如何从数组中删除一系列值？，我们在StackOverflow上

1)我有一个数据包如下:"zookeeper":{"server1":"111.111.111.111","server2":"222.222.222.222"},2)在我的Recipe中，我得到的散列如下。data_bag("mydb")db=data_bag_item("mydb","rtb")ZOOKEEPER=db['zookeeper']3)在我的Recipe中还有一个模板如下:template"/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg"dopath"/etc/zookeeper/conf/"source"zoo.cfg.erb"owner"root"group

我希望我的模块的一部分能够扩展String类。这行不通moduleMyModuleclassStringdefexclaimselfNoMethodError但这样做moduleMyModuledefexclaimself"thisisastring!!!!!"我不希望MyModule的所有其他功能都被String束缚。在最高级别再次包含它似乎很丑陋。当然有更简洁的方法来做到这一点？ 最佳答案 exclaim第一个示例中的方法是在一个名为MyModule::String的类中定义的，与标准无关String类(class)。在您的模块

最近我们部署了一个新版本的应用程序，从那时起我们就发现ActiveRecord存在一些非常奇怪的问题。例如，这是它每天生成数百次的查询片段，通常是正确的:`entries`.`style`ASt1_r25,`entries`.`pdf_visibility`AS,`entries`.`web_visibility`ASt1_r27这不是打字错误，t1_r26不见了，虽然它应该在的地方有一个空格。但只有那一次。这也不是手写SQL，而是ActiveRecord编写查询并决定所有占位符变量。它同样拙劣地破坏了其他查询，将不应该留空(甚至不应该留空)的东西留空，但只是偶尔留空一次。大多数时候都

我写了一个简单的Cacheable模块，它使得在父模型中缓存聚合字段变得简单。该模块要求父对象为需要在父级缓存的每个字段实现cacheable方法和calc_方法。moduleCacheabledefcache!(fields,*objects)objects.eachdo|object|ifobject.cacheable?calc(fields,objects)save!(objects)endendenddefcalc(fields,objects)fields.each{|field|objects.each(&:"calc_#{field}")}enddefsave!(obj

目录文章信息写在前面Background&MotivationMethodDCNV2DCNV3模型架构Experiment分类检测文章信息Title：InternImage:ExploringLarge-ScaleVisionFoundationModelswithDeformableConvolutionsPaperLink：https://arxiv.org/abs/2211.05778CodeLink：https://github.com/OpenGVLab/InternImage写在前面拿到文章之后先看了一眼在ImageNet1k上的结果，确实很高，超越了同等大小下的VAN、RepLK

Anaconda+PyCharm+PyTorch（GPU）+虚拟环境声明一、安装Anaconda二、安装PyCharm三、创建虚拟环境并安装PyTorch四、关联虚拟环境五、致谢声明感谢姜小敏同学对我的支持、鼓励和鞭策！默认你的电脑上已经装有GPU，如果没有GPU，可以正常的进行各种下载安装操作，但是最终结果会有所不同。一、安装Anaconda首先，进入Anaconda官网，单击Download按钮，稍微等待即可下载安装包。下载好之后，双击打开安装包，进行一系列安装操作。建议安装路径全英文，并且一定要记住安装地址。此处不勾选第二项，因此之后需要人为配置环境变量。没啥用，不用勾选，就是跳出两个打