12、函数式编程中的严格性、惰性与懒列表应用

函数式编程中的严格性、惰性与懒列表应用

1. 严格函数与非严格函数

在函数式编程里,严格性和非严格性是函数的重要特性。严格函数会始终对其参数进行求值,而大多数编程语言中的函数默认都是严格函数。例如在 Scala 中,以下的 square 函数就是严格函数:

def square(x: Double): Double = x * x

当调用 square(41.0 + 1.0) 时, square 函数接收到的是已经求值后的 42.0 。若调用 square(sys.error("failure")) ,会先抛出异常,因为 sys.error("failure") 会在进入 square 函数体之前就被求值。

非严格函数则可以选择不对一个或多个参数进行求值。像 Scala 中的短路布尔函数 && || 就是非严格函数。 && 函数只有在第一个参数为 true 时才会对第二个参数求值:

scala> false && { println("!!"); true } // 不会打印任何内容
res0: Boolean = fals
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线优化问题转化为线方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线约束系统。通过求解该线系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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