【SICP练习】133 练习3.64

本文深入探讨了流极限(stream-limit)算法的设计与实现,这是一种用于在数值流中寻找两个连续元素,其绝对值之差小于给定容差的技术。通过递归函数定义,展示了如何使用此算法来计算平方根,直至达到指定的精度。代码示例清晰地解释了算法的工作原理。

练习3-64

原文

Exercise 3.64. Write a procedure stream-limit that takes as arguments a stream and a number (the tolerance). It should examine the stream until it finds two successive elements that differ in absolute value by less than the tolerance, and return the second of the two elements. Using this, we could compute square roots up to a given tolerance by

(define (sqrt x tolerance) (stream-limit (sqrt-stream x) tolerance))

代码

(define (stream-limit stream tolerance) (if (< (abs (- (stream-ref stream 1) (stream-ref stream 0))) tolerance) (stream-ref stream 1) (stream-limit (stream-cdr stream) tolerance)))



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内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
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