Scala之旅(TOUR OF SCALA)——多重参数列表(柯里化)(MULTIPLE PARAMETER LISTS(CURRYING))

Android平台实现Airplay的方法及源代码 Airplay是由苹果公司推出的一项无线音视频传输技术,它允许用户将音频、视频和照片从iOS设备(如iPhone、iPad)或Mac电脑无线传输到支持Airplay的设备(如Apple TV、智能音箱等)。具体的解码和播放方式取决于你选择的库和技术。当Android设备启动AirplayService服务后,它将监听来自iOS设备的连接请求,并在建立连接后接收、解码和播放音视频数据。在AirplayService类的onStartCommand()方法中,我们需要处理Airplay的请求。 阅读详情

方法可以定义多重参数列表。当一个方法被调用时仅传入一部分参数时将会产生一个由剩下参数列表作为参数的方法。我们通常叫它——柯里化。

这里有一个例子,在 Scala 的集合库中定义的一个可遍历化特征(Traversable trait)中的一个方法:

def foldLeft[B](z: B)(op: (B, A) => B): B

foldLeft 方法使用一个二元操作符(匿名函数) op 去操作传入的初始化值 z 和实现了这个的特征的集合中的所有元素,将每一个元素中的值与 z 进行操作,然后将结果放入 z 中,所有元素的遍历方向为从左到右。下面的例子说明了它的用法。

使用初始值 0 开始,foldLeft 方法使用匿名函数 (m, n) => m + n 去操作遍历在集合列表中的每一个元素,将它累加在之前的初始值中并返回。

val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val res = numbers.foldLeft(0)((m, n) => m + n)
print(res) // 55

多重列表列表有一个更加详细的调用语法,所以它应该被谨慎地使用。建议的使用场景包括:

单个函数参数(SINGLE FUNCTIONAL PARAMETER)

在单个函数作为参数的情况中,比如,像上面例子中的 foldLeft 方法中的 op 参数。多重参数列表在需要一个匿名函数作为参数时允许一种更简洁的语法。在没有使用多重参数列表时,代码可以像下面这样:

numbers.foldLeft(0, {(m: Int, n: Int) => m + n})

使用多重参数列表也允许我们利用 Scala 中的类型推断使代码像下面那样更加简洁,不能用在非柯里化的方法中。

numbers.foldLeft(0)(_ + _)

而且,它还允许我们首先只传入一个参数 z 然后返回一个由剩下的参数作为参数的函数,就像下面:

val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val numberFunc = numbers.foldLeft(List[Int]())_

val squares = numberFunc((xs, x) => xs:+ x*x)
print(squares.toString()) // List(1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100)

val cubes = numberFunc((xs, x) => xs:+ x*x*x)
print(cubes.toString())  // List(1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000)

隐含参数(IMPLICIT PARAMETERS)

在多重参数列表中指定某些参数为 implicit ,多重参数列表就可以像下面一样被使用 [5]:

def execute(arg: Int)(implicit ec: ExecutionContext) = ???
概念解析 | 雷达动态范围 这里存在一个动态范围的问题:强雷达发射信号和弱目标反射信号存在非常大的功率差异,比如传统的脉冲多普勒雷达动态范围可达90dB以上。随着上述技术的发展,预计未来十年雷达接收机动态范围将达到120dB以上,届时雷达的监视能力将得到极大增强。简单来说,雷达动态范围越大,表示接收机噪声越低,对强信号过载保护能力越强,就越能检测到弱信号目标。此外,部分新概念雷达对动态范围提出新的需求,如被动雷达动态范围需大于100dB。当前,随着阵列雷达和数字雷达技术的发展,对雷达接收机动态范围提出了更高要求。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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