学习erlang之一

最新推荐文章于 2025-07-18 11:29:07 发布
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#Erlang

本文探讨了Erlang程序设计中的高阶函数应用，将使用fun的行为比喻为多维方程组的变量代换过程，并对元组在函数调用中的角色进行了形象化的解释。

《erlang程序设计》看到了第三章的第五节简单列表处理，对于fun和元组有了自己的想法。

使用fun的高阶函数就像是为多维方程组在作变量代换。

元组，作为函数的参数作用更类似铸造工艺中使用的模（mu），而再调用函数时使用的元组更类似铸造工艺中的型。

Erlang语言的学习路线
2401_90032291的博客
01-12 886
Erlang的学习之旅可能会很艰苦，但随着知识的不断积累与实践的深入，掌握这一语言的丰富特性会为开发高并发、高可用性的系统提供强有力的支持。希望每位学习者都能在Erlang的学习中获得乐趣，进而推动自己在编程领域的成长。
erlang学习资料
09-24
理解函数式编程的核心概念，如不可变数据、高阶函数和模式匹配，是学习Erlang的基础。 2. **过程与并发**：Erlang中的并发是通过轻量级进程（Lightweight Processes, LWP）实现的，每个进程有自己的堆栈和消息队列...
Erlang之ETS学习03
qq_56440330的博客
09-10 1091
这意味着匹配描述总是含有一个以上元组元素的列表（含有三个参数的元组元素），元组的第一个元素应是 ets:match/2 的文档中所描述的模式，第二个元素应是含 0 个或多个断言测试的列表，第三个元素应是包含关于实际返回值的描述的列表，通常是一个对返回值全描述的列表，即返回匹配对象的所有项目。当一个表被锁定，一序列的 ets:first/1 和 ets:next/2 的调用都会保证成功执行，并且表里的每一个对象数据只返回一次，即使在遍历的过程中，对象数据被删除或插入。对表操作的性能也会显著降低。
Erlang之ETS学习01
qq_56440330的博客
09-03 929
说到ETS那不得不提到DETS,ets和dets是两个系统模块，可以用来高效存储海量的Erlang数据。ETS是Erlang Term Storage（Erlang数据存储）的缩写，DETS则是Disk ETS（磁盘ETS）的缩写。
Erlang之ETS学习02
qq_56440330的博客
09-04 545
{}keypos,N}参数的效果。
Erlang学习之ETS表
Onlylong1的博客
07-06 1414
ETS表是一种用于存储和检索Erlang数据的内存数据库。采用键值（key-value）结构的存储方式
erlang学习笔记之ets
keyzx的博客
09-24 427
ETS和DETS都是两个系统模块，可以用来储存海量的数据，ETS的全称是Erlang Term Storage(erlang 数据储存)，Dets就是加了个Disk,磁盘ETS，他们的任务相同，提供大型的KV(Key-Value)查询表，ETS比DETS高效，它储存在内存中。
Erlang 学习笔记
虾球
07-22 649
Erlang编译器和运行时系统会正确推断出如何在收到消息时运行适当的代码。这是模式匹配带来的乐趣之一，会为你节省大量工作。请注意Erlang的变量以大写字母开头。所以X、This和A_long_name都是变量。Erlang的变量只能绑定一次。绑定变量的意思是给变量一个值，一旦这个值被绑定，以后就不能改动了。开头的名称（比如monday或friday）不是变量，而是符号常量，它们被称为原子（atom）。=不是一个赋值操作符，它实际上是一个模式匹配操作符。第一台机器上运行的客户端和第二台机器上运行的服务器。
【编程语言】Erlang学习
大雨的博客
07-18 661
通过这篇教程，我们深入探索了 Erlang 的世界。从它独特的优势，如高并发处理、分布式系统支持和强大的容错机制，到搭建开发环境、学习基础语法、流程控制、函数与模块以及并发编程，我们逐步揭开了 Erlang 的神秘面纱。同时，还为大家推荐了丰富的学习资源，助力大家在学习 Erlang 的道路上不断前行。
Erlang OTP 学习笔记
Onlylong1的博客
06-25 788
Erlang的巨大优势一部分来自于其并发和分布式特性，还有一部分来自其错误处理能力，那么OTP框架则是第三部分。OTP(Open Telecom Platform) 是一套用于构建可伸缩、容错和并发应用程序的开发框架和方法论。它是 Erlang 语言的一个重要组成部分，由爱立信公司（Ericsson）开发并开源。Erlang/OTP 提供了一些预定义的原语，开发者可以基于这些原语构建自定义的进程模型，从而遵循一致的设计模式和最佳实践。
Erlang学习02
baidu_41612355的博客
07-21 236
-import(lists,[map/2,sum/1]).声明的意思是map/2函数是从lists模块里导入的，后面的也一样。[F(X)||X
Erlang_Practice：学习如何在Erlang中编码
02-17
在“Erlang_Practice”项目中，我们可以深入学习Erlang编程的基础和高级概念。这个项目可能包含了一系列的练习、示例代码和教程，旨在帮助开发者掌握Erlang的核心特性。 1. **并发编程**：Erlang的进程模型是其并发...
Erlang23_3.zip
03-31
Linux是Erlang广泛应用的平台之一，因为其开源特性和对并发处理的良好支持与Erlang的理念相契合。 在实际使用Erlang时，开发者会遇到诸如OTP（Open Telecom Platform）这样的核心组件，它提供了一套标准库和框架，...
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）
01-01
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了加权多尺度字典学习模型（WMSDL）在轴承故障诊断中的应用，并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术，能够有效提取轴承振动信号中的故障特征，提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤，展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时，文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集，包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础，从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法；②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断；③结合实际工程数据复现算法，提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节，同时可参考文中提到的其他相关技术（如VMD、CNN、BILSTM等）进行对比实验与算法优化。
MoviePilot-V2企微通知教程[可运行源码]
01-01
本文详细介绍了如何配置MoviePilot-V2（简称mpv2）的企业微信（企微）通知服务。教程从准备工作开始，包括云服务器和NAS的选择，接着详细讲解了群晖安装frpc客户端、服务器端安装frps和nginx的步骤，并提供了具体的配置示例。此外，文章还涵盖了企微相关的配置，包括API设置和mpv2后台的配置，确保用户能够顺利完成通知服务的搭建。最后，作者提醒了一些注意事项，如端口开放和配置细节，以确保服务的正常运行。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
01-01
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的电力系统负荷预测与电价预测方法，并提供了完整的Matlab代码实现方案。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力负荷和市场价格进行建模与预测，涵盖数据预处理、模型构建、训练优化及结果分析等关键步骤。该方法适用于处理非线性、时变性强的电力系统数据，能够有效提升预测精度，为电网调度、能源管理和市场运营提供决策支持。此外，文档还展示了多个相关研究方向和技术应用案例，突出神经网络在智能电网领域的广泛适用性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源预测、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统短期/中期负荷与电价预测任务；②作为科研项目或毕业论文的技术参考，复现并改进预测模型；③结合实际数据开展预测算法优化研究，提升预测准确性与鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注神经网络结构设计、参数调优与预测性能评估部分，同时可参考文档中列出的其他AI技术应用案例拓展研究思路。
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01-01
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【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究（Matlab代码实现）
01-01
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开，旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法，探讨可再生能源（如风电、光伏）与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型，涵盖从场景生成、数学建模到求解算法（如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等）的全过程，帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标：①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型；②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证；③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议：建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码，按照目录顺序逐步学习各模块实现，重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节，并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
基于C#的仓库管理系统设计与实现（含源码、数据库及详细配置说明）
最新发布
01-01
本系统设计以用户交互为核心，采用直观友好的图形界面，支持灵活高效的信息检索功能，并确保数据存储的稳定与安全。在进货管理方面，系统实现了对采购流程的全面监控与记录，有效提升物资管控的规范性。针对用户输入环节，系统内置多重数据校验机制，通过格式审查与逻辑验证大幅降低操作失误的可能性。销售管理模块能够完整追踪商品交易过程，实时更新销售状态并生成对应统计报表。库存管理功能可精确记录各类商品的存储数量、位置及流动情况，支持动态盘点与预警提示。系统整体架构注重可维护性与操作性，采用模块化设计以简化后期升级与日常维护流程。附带的配置文档提供了详尽的环境部署与参数设置指引，适用于学术研究、课程实践或毕业设计等场景参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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