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lambda 缩写推演
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从匿名方法到 Lambda 表达式的推演过程
Lambda 表达式是一种可用于创建委托或表达式目录树类型的匿名函数. 通过使用 lambda 表达式,可以写入可作为参数传递或作为函数调用值返回的本地函数. 以上是msdn官网对Lambda 表达式的描述.实质上Lambda 表达式可以说是从匿名方法推演而来,微软程序员为了提高我们广大程序员的生产效率推出了Lambda 表达式,它的出现无疑是极具影响力的. Lambda 表达式使用Lambda 运算符=>,我们一般读作“goes to”,当然这并不是说它跟C#中的goto有相同的含义,只是都有
Scala Learning(4): Currying柯里化的推演
本文展示加法和乘法的两个例子,最后使用MapReduce的思想把两者统一成一个带Currying的表达形式. 从high-order functions推演到Currying 原始方法 def sum(f: Int => Int, a: Int, b: Int): Int = if (a > b) 0 else f(a) + sum(f, a + 1, b) 表示从a到b,把每个int做一次f处理,把所有结果累加起来. 对应"加法"."立方"."
从下往上看--新皮层资料的读后感 第三部分 NN-ANN 70年前的逆向推演
第三部分 NN-ANN 70年前的逆向推演 从这部分开始,调整一下视角主要学习神经网络算法,将其与生物神经网络进行横向的比较,以窥探一二. 现在基于NN的AI应用几乎是满地都是,效果也不错,这种貌似神奇的玩意怎么想出来的.个人不禁好奇,随后一通乱找.想理出来个线头,谁知一挖发现这线后面的故事太丰富,这里特意分享出来. 其实对神经元的认知是比较早的,在机制和功能方面多是偏向生物学解释,在这个领域最前面的自然是神经学和生物学家.在生物学框架下成果在二战前后推进速度飞快(二战期间德国和英美科研投入特别
高等数学的偏微分推演
最近被电子设计竞赛的事搞得头晕脑胀,回头看了一眼高数,尼玛,这是什么蝌蚪文啊.下午到图书馆疯狂补课,结果第一题就把老子给难住了.我赶紧把书翻到首页去,又从首页开始复习(没错,我是复习,不是预习). 其实遇到的问题仔细想想是不太难懂的,不过我还是要对它做一个详细的理解:偏微分. 我遇到的是一个曲面方程:S:1 z=f(x,y)->2 F(x,y,z)=0: 首先对方程做一个详解:什么是方程呢?:就是某个量相对于其他因素的一些变化.那么曲面是如何表示这个关系的呢?我们不妨把曲面当做A Kind Of
C语言 数组做函数参数退化为指针的技术推演
//数组做函数参数退化为指针的技术推演 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> //一维数组做函数参数退化为指针的技术推演 void printfA(char * strarr[3]); //计算机中,数组都是线性存储,二维数组元素也是一个个的排列的 //例如: 1,2,3,4,5,6,7,8,9 像这组数据 我们可以认为是一维数组 int a[9]={1,2,3,4,5,6,7,8,9}; //也
2星|郎咸平《马克思中观经济学》:用数学公式推演资本论,疑似郎的博士生代笔
全书是用数学公式推演<资本论>第2.3卷.郎咸平本人在序言中说这是本学术著作,并且学术地位很高. 书名中的“中观”是跟“宏观”“微观”相对而言的.郎咸平认为马克思的资本论是中观经济学. 全书从第二章开始就是数学公式密布,确实不是面向普通读者的. 郎在序言中说主要的数学公式是他的博士生在他的指导下推演的. 我读后对本书有两个疑问:1:既然是学术著作,相关内容有没有在学术界发表?学术界评价如何?这一点在书中完全没有提及.2:这本书整体风格跟郎咸平的演讲与图书的风格差异比较大,书中的数学公式需要耗费
快速排序--QuickSort,看完五分彩开奖网平台搭建自己就能写出来的快排思路推演
快速五分彩开奖网平台搭建论坛:haozbbs.com Q1446595067排序(QuickSort)介绍首先发明者竟然敢给自己发明的算法叫做QuickSort,这个名字闪不闪亮?好比别的武功叫做六脉神剑.降龙十八掌,我这个叫做"天下无敌神功".别的排序算法都是按照特点来起的,你这个不是应该叫分块递归排序法吗?或者和希尔一样,叫做霍尔排序也可以啊,这么高调是要干啥啊?我给了他一次机会,特意去查了一下,这个名字并不是江湖朋友抬爱给的,就是发明者自己起的,社会社会...不过看完这篇博客,理
【转】- 从FM推演各深度CTR预估模型(附代码)
从FM推演各深度CTR预估模型(附代码) 2018年07月13日 15:04:34 阅读数:584 作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2018年7月 出处: 龙心尘 寒小阳 原文地址:https://www.cnblogs.com/suanec/p/9328336.html
机器不学习:基于知识图谱推理的关系推演
对于知识图谱的关注可以分为两个方面:知识图谱的构建和基于知识图谱数据结构的应用.知识图谱的构建主要关注如何整合结构化.非结构化的数据,实现用统一的语义数据结构如三元组RDF形式的数据存储.基于知识图谱的应用主要关注如何从这种语义数据结构中挖掘.发现.推演出相关的隐藏知识或新知识或者实现更上层的应用如搜索.问答.决策.推荐等,具体可以参考<三个角度理解知识图谱>.本文主要讲一下基于知识图谱推理的关系推演(或者叫做关系预测),主要包括如下几个方面: 1.知识图谱推理的主要作用: 2.知识图谱推理的