rubymotion 用ruby写iOS

除了用obj-c来写iOS外,苹果公司几周前在开发者大会上发布了一个新语言swift。一时响应非凡,大家都觉得已经没有必要再去接触obj-c那种繁复的语法和冗长的函数名了。

其实,几年前就有一款付费的ruby for iOS 了,那就是rubymotion。

ruby语言是个很有人味的语言,不在那么死板,是一款通人性的语言,而且一直的宗旨就是用最少的代码做更多的事,同时也让代码不在重复。接触ruby已经有七八个月了,之前一直用ruby的框架padrino来写服务器端。近一个多月开始用rubymotion做iOS。发现rubymotion 让我们写app更ruby了。简单快捷。我想在国内还不那么热门的原因应该就是要收费吧,从而导致社区发展不起来。

学rubymotion也是需要有obj-c开发iOS基础,至少那些常用组件要了解。

rubymotion前几个星期也表示下个版本将支持开发安卓应用,喜讯啊。以后开发app用动态弱类型就好了,让你更加快速入门,快速开发。

rubymotion API :http://www.rubymotion.com/developer-center/api/UIView.html

rubymotion 用ruby写iOS

时间: 2025-01-06 23:43:18

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用ruby写的wikipedia上的维特比算法

维特比算法可以解决隐马尔科夫模型的最可能状态序列问题. wikipedia上关于维特比算法,提供了一个python的例子,原文地址如下 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%B4%E7%89%B9%E6%AF%94%E7%AE%97%E6%B3%95 鉴于最近正在学习ruby,就把这个算法从python迁移到ruby,这两个语言的语法很接近,所以,前移过去没有什么难度,希望使用代码之前先了解一下维特比算法的基础理论. # #encoding:utf-8 puts

Ruby写的向前算法

隐马尔科夫模型中有三个问题: 1) 估计问题:给定一个观察序列O=O1O2...OT和模型u = (A, B, π), 如何快速地计算出给定模型u情况下,观察序列O的概率,即P(O|u) 2) 序列问题: 给定观察序列O=O1O2...OT和模型u = (A, B, π), 如何快速有效地选择在一定意义下“最优”的状态序列Q=q1q2...qT,使得该状态序列“最好地解释”观察序列? 3) 训练问题或参数估计:给定一个观察序列O=O1O2...OT,如何根据最大似然估计来求模型的参数值?即如何调

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ruby写一个文件内容相似性比较的代码

1.相似度定义 我们定义,则,我们设,则,|C|=s,则相似度p=,p(0,1) 2.相似度检测算法设计 算法设计: 定义4个字符为一个字符串,将T1,T2分割成若干字符串,若剩余字符不足4个,则以空格补全.将分割后的T1T2计数,记下|T1|=n,|T2|=m,s=0:在T1中取出第一字符串,检测是否在T2中,若存在,则s+1,并删除与被检测字符串相同的字符串,循环到T2检测,直到T2中不存在被检测的字符串,循环到T1,提出下一个被检测字符串,到T2中检测:如此循环检测,直到T1中的所有字符串

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