8.2 用于处理函数的习惯用语

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#数据结构 #设计模式

本文探讨了面向行为的应用程序设计，重点介绍了行为模式中的策略模式。通过理解不同模式如何应用于函数之间的调用，帮助开发者更好地掌握软件设计原则。

8.2 用于处理函数的习惯用语

 

    在前一章中，我们讨论了数据结构和相关的设计模式，看到结构模式的两个的示例，与设计函数式数据结构的问题相关，我们探索了行为模式，它描述了对象如何进行通信，在函数术语中，它对应于函数如何彼此调用。

    在本章中，我们将讨论面向行为的应用程序，因此，很自然地，相关的模式将是行为模式。第一个被称为策略模式。

自然语言处理之情感分析：ALBERT在中文分词与词性标注中的应用
zhubeibei168的博客
04-26 1017
ALBERT（A Lite BERT）是由Google提出的一种轻量级的预训练语言模型。ALBERT在结构上进行了优化，通过参数共享和减少嵌入维度，大大减少了模型的参数量，同时保持了与BERT相当的性能。ALBERT的这些特性使其在资源有限的环境下也能高效运行，成为NLP任务中一个非常有吸引力的选择。词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）是自然语言处理中的一项基础任务，它涉及为文本中的每个词附上一个标记，表示该词在句子中的语法功能。
华为云语音交互SIS：智能语音质检平台
AI天才研究院
06-27 1093
本文旨在全面解析华为云语音交互服务(SIS)中的智能语音质检平台，涵盖其核心技术原理、系统架构、实际应用场景以及开发实践。我们将重点关注该平台如何利用人工智能技术实现自动化语音质检，提升传统呼叫中心质检效率。本文首先介绍语音质检的背景和基本概念，然后深入解析华为云SIS的技术架构和核心算法，接着通过实际案例展示平台应用，最后讨论未来发展趋势和挑战。: 自动语音识别，将人类语音转换为文本的技术: 自然语言处理，分析和理解人类语言的技术: 华为云语音交互服务质检规则。
搜索引擎中的网络用语分词处理
专注搜索引擎技术
05-11 1012
随着互联网的快速发展，网络用语已成为现代汉语的重要组成部分。这些新兴词汇和表达方式给传统的中文分词技术带来了巨大挑战。本文旨在系统性地探讨搜索引擎如何处理网络用语的分词问题，涵盖从基础理论到实际应用的完整技术栈。本文首先介绍网络用语的特点和分词挑战，然后深入分析各种分词技术，接着通过代码示例展示实现细节，最后讨论实际应用和未来趋势。分词(Tokenization)：将连续的中文字符序列切分成有意义的词语的过程网络用语(Internet Slang)：在互联网环境中产生并广泛传播的非正式语言表达。
python函数测验题_python函数练习题
weixin_39776817的博客
11-21 2322
python函数练习题python函数练习题所练习的不仅仅是函数如何使用，还包括基础知识的运用，尽管所要实现的算法在不使用函数的情况下也都能实现，而且很多算法在前面都已经学习实践过。但对初学者而言，十分有必要通过编写函数来理解掌握函数的定义，调用，传参，返回值等概念，进而提高自己的逻辑思考能力。1. 求列表最大值1.1 题目要求def get_max(lst):"""返回列表lst的最大值:par...
python和nltk自然语言处理书评_Python和NLTK自然语言处理
weixin_39657249的博客
12-11 315
模块1　NLTK基础知识第　1章 自然语言处理简介　31.1　为什么要学习NLP　41.2　从Python的基本知识开始　71.2.1　列表　71.2.2　自助　81.2.3　正则表达式　91.2.4　词典　111.2.5　编写函数　111.3　NLTK　131.4　试一试　181.5　本章小结　18第　2章 文本的整理和清洗　192.1　文本整理　192.2　文本清洗　212.3　句子拆分器　2...
实用函数编程
心想事成
07-14 1459
《序》
有用函数编程
weixin_30245867的博客
05-19 118
《序》 感谢 关于本书 关于封面 第一部分 学习函数式思维 第一章 不同的思维 1.1 什么是函数式编程？ 1.2 通往有用函数编程之路 1.3 用函数式编程提高生产力 1.3.1 函数范式 1.3.2 声明式编程风格 1.3.3 了解程序的执行 1.3...
C语言函数
szu030606的专栏
09-16 1577
函数参数类型必须在函数参数表中或紧跟其后的部分中说明吗? 函数参数必须在参数表中说明，除非你使用的是一种过时的编译程序，在这种情况下，你应该通过#ifdef指令来同时实现两种可能的说明方式。 定义函数有两种方法。例如，以fool()和foo2()这样两个函数为例，它们都以一个字符指针作为参数，并且返回一个整型值。假设它们是按如下形式定义的：     /* old style*/
《大模型实战指南》—— 面向软件开发者的系统性入门
samsung_samsung的专栏
12-19 486
rope_scaling={"type": "theta", "theta": 10000.0 * 16} # 8K→128K，缩放16倍。prompt = "请总结以下文本的核心观点：" + " ".join(["这是测试文本"]*100) # 模拟长输入。{"role": "user", "content": "Qwen和LLaMA3的中文能力哪个强？{"role": "system", "content": "你是中文开发者助手，简洁回答问题"},
搜索领域分词的性能提升实践与探索
AI天才研究院
05-07 1189
分词是搜索引擎的核心组件之一，其性能直接影响搜索系统的响应速度和吞吐量。本文旨在系统地介绍搜索领域分词性能优化的各种方法和技术，包括但不限于算法优化、工程实现、硬件加速等方面。本文首先介绍分词的基本概念和性能瓶颈，然后深入探讨各种优化技术，最后通过实际案例展示优化效果。背景介绍核心概念与联系核心算法原理与优化数学模型与性能分析项目实战：优化案例实际应用场景工具和资源推荐总结与展望附录：常见问题解答分词(Tokenization)：将连续文本分割成有意义的词语序列的过程。
前沿技术领域大语言模型的情感分析应用
AI天才研究院
05-26 1208
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型如 GPT、BERT 等取得了显著的成果。情感分析作为自然语言处理的重要分支，旨在识别文本中所表达的情感倾向，如积极、消极或中性。本文章的目的是深入探讨大语言模型在情感分析领域的应用，涵盖其原理、算法、实际案例以及未来发展趋势等方面。我们将研究大语言模型如何提高情感分析的准确性和效率，以及在不同行业中的具体应用场景。
预训练模型在命名实体识别中的优化方法
AI天才研究院
05-30 1034
命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是自然语言处理中的一项基础任务，旨在从非结构化文本中识别出命名实体(如人名、地名、组织名等)并将其分类到预定义的类别中。近年来，预训练语言模型(如BERT、RoBERTa等)在NER任务上取得了显著的成功。然而，如何针对NER任务优化这些预训练模型仍是一个值得深入研究的问题。预训练模型的微调策略领域适应技术数据增强方法模型压缩与加速技术多任务学习框架。
常用SCSI数据结构的详细注释和用法
追赶时代的博客
01-06 232
本文介绍了SCSI协议在USB存储设备中的核心数据结构及其应用。主要内容包括：1) SCSI命令块包装器(CBW)和状态包装器(CSW)的结构与用途，用于USB存储设备的命令封装和状态返回；2) 设备信息查询(INQUIRY)、容量报告(ReadCapacity)和错误感知(SenseData)等关键数据结构；3) 通用SCSI命令表示和请求封装方法。这些数据结构构成了SCSI协议栈的核心，特别适用于光存储项目中设备通信、识别、容量计算和错误处理等场景，为激光器/DMD控制命令的封装和管理提供了完整解决方案
数据结构 b+树
似流水般平静而坚定。
12-30 344
本文实现了一个B+树数据结构，包含完整的插入、删除、查找和范围查询功能。B+树采用M阶结构（示例中M=4），具有以下特点：1) 内部节点存储索引关键字；2) 叶子节点通过链表连接便于范围查询；3) 支持数据指针存储。核心算法包括节点分裂/合并处理上溢/下溢情况，通过递归调整保持树平衡。实现提供了详细的API接口，包括初始化、插入、删除、查找、范围查询和销毁操作，并包含调试显示功能。该实现采用C语言编写，使用动态内存管理，通过断言检查参数有效性，确保数据结构的正确性和健壮性。
Matlab入门案例介绍—常用的运算符及优先级
m0_59012156的博客
01-01 589
本文介绍了MATLAB中常用的运算符及其应用。算术运算符包括基本运算（+,-,,/,^）和矩阵运算（.,./,.^）等；关系运算符（==,~=,>,<,>=,<=）用于比较数值或矩阵；逻辑运算符分为元素级（&,|,~）和短路型（&&,||）。文章详细说明了各类运算符的使用方法、应用场景和注意事项，特别强调了矩阵运算与数组运算的区别。最后总结了MATLAB运算符的优先级顺序，括号运算具有最高优先级。这些运算符是MATLAB编程的基础组成部分，广泛应用于矩阵运算、
数据结构之树与二叉树：重点梳理与拓展
最新发布
nice_lcj520的博客
01-06 650
同时，所有节点的边数之和为n-1（树的边数=节点数-1），而边数也等于n1* 1 + n2* 2（度为1的节点贡献1条边，度为2的贡献2条），联立可得n0 = n2 + 1。左孩子为5，右孩子为6（若n>6）。size()：统计节点总数：递归实现，根节点为1，加上左子树节点数和右子树节点数，即size(root) = 1 + size(root.left) + size(root.right)（空节点返回0）。比如深度为3的满二叉树，总节点数为7（1+2+4），符合“深度为k的二叉树最大节点数”的规律。
【算法通关指南：数据结构与算法篇】破局二叉树！特殊结构 + 双重存储 + 遍历算法，一文吃透所有核心
小龙报的博客
01-03 1445
本文系统讲解了二叉树的基本概念、存储方式和遍历方法。首先介绍了二叉树的定义及其两种特殊形式（满二叉树和完全二叉树），然后详细阐述了顺序存储和链式存储两种方式的特点与适用场景。在遍历部分，重点讲解了深度优先遍历（先序、中序、后序）和宽度优先遍历的实现方法，并提供了完整的C++代码示例。文章最后以励志语句作结，鼓励读者坚持学习算法。全文结构清晰，内容实用，适合算法初学者快速掌握二叉树相关知识要点。（149字）
408真题解析-2009-10-数据结构-排序
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01-04 438
摘要：本文分析2009年一道排序算法选择题，题目要求根据第二趟排序结果反推所用算法。通过排除法：冒泡和选择排序会固定极值位置（不符合），二路归并排序第二趟应有4元素有序段（不符合），最终确定是插入排序（前3个元素有序）。总结各排序算法"趟"的特征：插入排序前k+1个有序，冒泡排序末尾k个有序，选择排序前k个有序，归并排序每2^k个元素有序。答案为B（插入排序）。
mysql8.2支持函数吗
06-07
MySQL 8.2 支持所有标准 SQL 函数，这些函数广泛用于数据处理。主要包括： - **字符串函数**：如 `LOWER()`, `UPPER()`, `CONCAT()`，用于文本操作。 - **数学函数**：如 `ABS()`, `ROUND()`, `POWER()`，用于数值...
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