8、探索Clojure中的函数式编程与序列操作

探索Clojure中的函数式编程与序列操作

1. 函数式编程基础概念

函数式编程(FP)能让代码更易编写、阅读、测试和复用。以下是其核心要点:
- 纯函数 :纯函数无副作用,仅依赖输入参数,通过返回值影响外部世界。如数学函数,无论何时何地调用,结果恒定。而像 println 这类涉及程序输出的函数则是不纯的,其结果依赖外部状态。若编写纯函数,就需使用不可变数据,因为可变数据会使函数对相同输入产生不同输出。示例代码如下:

(defn mystery [input]
  (if input data-1 data-2))

mystery 为纯函数, data-1 data-2 必须是不可变的。
- 持久数据结构 :不可变数据对Clojure的FP和状态管理至关重要。但全使用不可变数据会有性能问题,比如频繁复制数据会消耗大量内存。Clojure的数据结构是持久的,通过高效的结构共享来保存旧版本。以列表为例:

(def a '(1 2))
(def b (cons 0 a))

b 复用了 a 的结构,而非创建私有副本。
- 惰性和递归 :函数式程序大量使用递归和惰性求值

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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