clojure-学习资料汇总

本文汇总了Clojure编程语言的官方及社区资源,包括中文与英文教程、文档及一系列针对Clojure的开源工具箱,涵盖了Web开发、数据库操作、图形处理等多个方面。

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官方文档:
[url]http://clojure.org/documentation[/url]

中文资料(强烈推荐):
1.clojure入门教程
[url]http://xumingming.sinaapp.com/302/clojure-functional-programming-for-the-jvm-clojure-tutorial/[/url]
2.clojure文档翻译
[url]http://code.google.com/p/clojure-doc-en2ch/w/list[/url]
3.clojure手册(低版本)
[url]http://qiujj.com/static/clojure-handbook.html[/url]
4.clojure中文社区:
[url]http://blog.clojure.cn/[/url]

英文资料(强烈推荐):
[url]http://clojure-doc.org/articles/content.html[/url]

以下是各种针对clojure的开源工具:
clojure工具箱汇总:
[url]http://www.clojure-toolbox.com/[/url]
ring server:
[url]https://github.com/ring-clojure/ring/wiki[/url]
compojure:
[url]https://github.com/weavejester/compojure/wiki[/url]
noir web框架:
[url]http://www.webnoir.org[/url]
sandbar session框架:
[url]https://github.com/brentonashworth/sandbar/wiki[/url]
clojureQL连接数据库:
[url]http://www.clojureql.org/[/url]
datomic数据库:
[url]http://www.datomic.com/[/url]
fleetdb数据库:
[url]http://fleetdb.org/[/url]
[url]https://github.com/mmcgrana/fleetdb-client[/url]
pdf处理:
[url]https://github.com/yogthos/clj-pdf[/url]
csv处理:
[url]https://github.com/clojure/data.csv[/url]
json库:
[url]https://github.com/dakrone/cheshire[/url]
[url]https://github.com/mmcgrana/clj-json[/url]
mail库:
[url]https://github.com/clojurewerkz/mailer[/url]
[url]https://github.com/MayDaniel/clj-mail[/url]
图形处理库:
[url]https://github.com/mikera/clisk[/url]
[url]https://github.com/ztellman/penumbra/wiki/Applications[/url]
[url]https://github.com/quil/quil[/url]
音频处理库:
[url]https://github.com/overtone/overtone[/url]
报表工具库:
[url]http://incanter.org/[/url]
定时任务框架:
[url]http://clojurequartz.info[/url]
webservices
[url]http://clojure-liberator.github.com[/url]
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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