25、函数式编程中的关键概念:从柯里化到范畴论

函数式编程中的关键概念:从柯里化到范畴论

1. 柯里化函数与普通函数

柯里化函数每次只接受一个参数。例如 add2.call(1) 这样对柯里化函数的调用。与普通的多参数函数相比,使用柯里化的好处在于,普通函数的参数数量通常是固定的,而柯里化函数可以在不破坏接口的情况下轻松添加更多参数,这是组合编程中的强大工具,能让我们更方便地替换函数调用链中的部分,使用更易复用的函数。

同时,我们了解到 lambda 表达式是一种柯里化的匿名函数。在 Ruby 中我们看到了匿名函数和柯里化函数的定义和使用方式,虽然不同语言(如 Go)的语法有所不同,但概念是一致的。

2. 类型系统对函数式编程的重要性

2.1 类型系统的目的

类型系统的目的是通过定义程序中不同函数之间的接口,并验证这些函数能否可靠连接,从而减少程序中的错误。类型可以是简单的字符串、整数、布尔值,也可以是包含嵌入式字段和接口的复杂数据结构。类型检查可以在编译时或运行时进行。

2.2 类型系统的起源

最初的 Lambda 演算没有类型,虽然它更具表达性,但会导致不一致性。因此,Alonzo Church 引入了带类型的版本以简化计算。我们使用类型系统也是出于类似的原因,即提高确定性和防止错误。

2.3 类型系统对性能的影响

在函数式编程中,函数也是一种数据类型,因此需要为类型系统定义函数的类型。类型系统还可以提高程序的运行时性能。例如,Go 是一种静态编译语言,数据类型在编译时就已知,这使得类型擦除成为可能,因此 Go 不需要程序携带显式的类型注解。而支持泛型的语言会

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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