【转】Clojure FP之6大规则

Clojure程序设计:函数式编程6大规则与实践
本文深入探讨了Clojure中函数式编程的六大关键规则,包括避免直接递归、合理使用recur和惰性API、细分问题以充分利用序列库等,旨在帮助开发者高效编写代码。

《Clojure程序设计》函数式编程6大规则:

1.避免直接递归。Java虚拟机无法优化递归调用,Clojure的递归程序会撑爆它们的栈空间

2.当产生的是标量(scalar values),或者体积小还数量固定的序列时,你可以使用recur。Clojure会对现实的recur进行调用优化。

3.当产生个头大,或是大小可变的序列时,让它成为惰性的,而不要用递归。这样,你的调用者就只需要为他们实际需要的那一部分买单。

4.小心不要让一个惰性序列变现的太多,多的超出你的需要。

5.熟悉序列库。这样你就总能写出完全用不着recur或者惰性API的代码了。

6.细分。把看似简单的问题也尽可能划分为更小的块。这样你就能发现蕴藏于序列库中的解决方案。于是代码更通用,可重用性也会更好。

【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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