20、Rhyme:数据为中心的多范式查询语言

Rhyme:数据为中心的多范式查询语言

1. Rhyme 的设计目标

Rhyme 是一种全新的声明式多范式查询语言,旨在查询和转换嵌套结构,如 JSON、张量等。它借鉴了多种现有方法,包括查询语言(如 GraphQL、JQ、XQuery)、逻辑编程语言(如 Datalog)以及函数逻辑编程语言(如 Verse)。Rhyme 由 JavaScript 实现,目前作为开源 Node.js 包提供。

Rhyme 的主要特点包括:
- 多范式 :支持广泛的数据处理操作(如 SQL/DataFrames)、张量表达式和可视化等。
- 函数式 :基于函数而非关系作为核心抽象,将数据表示为具体化的函数(即,将键映射到值的对象)。
- 逻辑 :使用逻辑变量和统一化来表达连接、聚合和其他形式的迭代。
- 元编程 :依赖于表达能力强的宿主语言(如 JavaScript)来组合查询片段并运行查询(使用函数式/面向对象 API,以及准引用语法)。

2. Rhyme 的多范式特性

2.1 数据处理操作

Rhyme 无缝地容纳了标准数据处理操作,如聚合、分组、连接等,同时支持超出常规数据处理操作的范式。例如,它能够表达各种类型的计算,如类似 Einops 的张量操作,以及能够声明性地表达可视化(如总结查询输出的表格)。

示例:聚合与张量计算
// 聚合操作
r
2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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