Write Yourself a Scheme in 48 Hours(1)

本教程采用不同寻常的方法,通过创建一个Scheme解释器来教授Haskell。过程中将涉及I/O操作、状态管理、动态类型等核心概念。适合已有Lisp/Scheme基础或计算机背景浓厚的学习者。

 

PRE:Write Yourself a Scheme in 48 Hours是我觉得比较好的教程之一,我想翻译它,借此留下我学习的痕迹,并能够与大家交流,希望大家指正。

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1 、概论

大多数网络上的 Haskell 教程看起来用一种语言参考手册的方式去教学。它们告诉你语言的语法,一些语言构造,然后让你在交互式提示 (interactive prompt) 前写一些简单的函数。那些如何写一个函数式的,有用的程序的“硬石头”给留在了最后面,甚至有时候被完全忽略了。

这个教程将用一种不同的方式。你会从处理和解析命令行参数,写一个完全函数式的 Scheme 解释器开始。这个解释器将实现大部分 R5RS Scheme 。一路上,你将学习 Haskell I/O ,可变的状态,动态类型,错误处理以及解析的各种特征。当你完成这个教程的时候,你应该对 Haskell Scheme 相当熟练了:)

这个教程主要面向两大读者群:

  1. 那些已经知道 Lisp Scheme 而且想要学习 Haskell 的人

  2. 那些不懂任何编程语言,但是有大量背景知识并且对计算机非常熟悉的人

第二种读者会发现这个教程很有挑战性,因为我为了集中注意力在 Haskell 上掩藏了很多 Scheme 和一些编程的概念。一些好的图书像 SICP 或者 The Little Schemer 会对这里非常有帮助。

那些使用像 C, Java, Python 的面向过程或面向对象语言的用户需要注意了:你们要忘掉大多数你已经知道的编程知识。 Haskell 完全不同于上述的语言,并且需要一种不懂的方式来思考编程。最好用一种空白的状态来投入这个教程并且不要尝试将 Haskell 同命令式语言进行比较,因为大多数命令式语言中的概念 (classes, functions, 'return') Haskell 有完全不同的含义。

因为每一课都建立在之前完成的代码的基础上,所以最好按顺序学习这些课。

这个教程假定你用 GHC 作为你的 Haskell 编译器。你或许能用 Hugs ,但这完全没有被测试过,可能你需要下载一些附加的库。

 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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