Learning Erlang

要开始高调学习Erlang了,先来报个到! 8)


-module(tut).
-author(ecloud).
-export([fac/1, del/2]).

-include_lib("eunit/include/eunit.hrl").

%% @spec fac(integer()) -> integer().
-spec fac(integer()) -> integer().

fac(0) -> 1;
fac(N) -> N * fac(N-1).

-spec del(any(), list()) -> list().

del(Term, [Term|T] -> T;
del(Term, [H|T]) -> [H|del(Term, T)];
del(_Term, []) -> [].

register(tut, spawn(cp1@uss, fun() -> receive stop -> void end end)).

%% -------------------------------------------------------
%% Test
%% -------------------------------------------------------
fac_test_() ->
[
?_assertEqual(fac(3), 6)
].




几点想起来的原因如次:
[list]
[*] Erlang能方便地进行应用开发
[*] 很好的学习分布式和并行算法的平台
[*] VM的实现
[/list]
神经网络超参数快速启动协议:学习率与batch size协同设定指南 神经网络超参数是模型训练的底层控制变量,其设定直接影响收敛性、泛化能力与工程效率。学习率决定参数更新步长,需匹配损失曲率与任务规模;batch size则牵动显存占用、训练速度与隐式正则效果,二者通过线性缩放律紧密耦合。科学设定不仅能规避loss不降、梯度爆炸等基础故障,更能为CV、NLP及多模态任务提供可复现的启动基线。本文聚焦‘快速启动’场景,基于实证经验提炼出适配主流架构(ResNet/ViT/BERT)的学习率基准锚点、batch size决策树及动态校准方法,强调在前100步loss轨迹中完成首轮 阅读详情

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