【SICP练习】106 练习3.7

本文介绍了一个过程make-joint,用于创建银行联合账户。该过程接受三个参数:一个受密码保护的账户、原始账户密码和新密码。通过此过程,可以使用新密码对原有账户进行操作。

练习3-7

原文

Exercise 3.7. Consider the bank account objects created by make-account, with the password modification described in exercise 3.3. Suppose that our banking system requires the ability to make joint accounts. Define a procedure make-joint that accomplishes this. Make-joint should take three arguments. The first is a password-protected account. The second argument must match the password with which the account was defined in order for the make-joint operation to proceed. The third argument is a new password. Make-joint is to create an additional access to the original account using the new password. For example, if peter-acc is a bank account with password open-sesame, then

(define paul-acc (make-joint peter-acc 'open-sesame 'rosebud))

will allow one to make transactions on peter-acc using the name paul-acc and the password rosebud. You may wish to modify your solution to exercise 3.3 to accommodate this new feature.

分析

make-joint需要有3个参数:
1.有密码保护的帐户名
2.必须与账号的密码匹配的原密码
3.新密码

而其会返回一个过程,因此在此处需要一个lambda表达式,并且其有一个参数mode和一个传入的密码参数。另外在输出错误信息的函数中也需要一个参数,即是它并不使用,只是出于兼容性的考虑,在前面的博客中我们也遇到过这种问题。

代码

(define (make-joint origin-acc old-password new-password)

  (define (display-wrong-message msg)
    (display "Incorrect password"))

  (lambda (given-password mode)
    (if (eq? given-password new-password)
        (origin-acc old-password mode)
        display-wrong-message)))
;Value: make-joint



感谢访问,希望对您有所帮助。 欢迎关注或收藏、评论或点赞。


为使本文得到斧正和提问,转载请注明出处:
http://blog.youkuaiyun.com/nomasp


版权声明:本文为 NoMasp柯于旺 原创文章,未经许可严禁转载!欢迎访问我的博客:http://blog.youkuaiyun.com/nomasp

转载于:https://my.oschina.net/nomasp/blog/503198

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值