契约、并行和异常

一直认为,契约是类型系统不可或缺的一部分,虽然现在的主流语言都缺乏它。我们知道,现在的组件都是隐藏其实现,公开其接口的。这为大型的复杂系统提供了必要的抽象机制,可是,现在的接口都是只描述了组件可以接受的消息类型(或者习惯上称作方法的签名),对于该组件在什么状态下可以接受该消息,该消息有什么要求和限制,以及组件对于该消息的响应是如何的都没有描述。这些是应该描述的。在支持契约的Eiffel语言中,它们被分别描述为 Precondition和Postcondition。契约不仅仅是一个类型安全的必要组成部分,它还是一个设计工具,可以借此理清各个组件的权利和义务等等关系。

近来突然感觉,契约这个东西可以相当完美的套在并行模型上。让我们再捋一遍。precondition,也就是说某个组件要接受某个消息必须满足的一些条件,在并行环境下,它正好可以表述为同步点,环境(或者说别的组件的状态的总和)所必须具有的状态。待到这个状态点达到了,我们拥有这个 precondition的组件就可以继续运作了。postcondition表明组件对环境的影响,也就是说,当它执行某个方法,会对环境造成的“影响”。

有了这个,我们似乎可以在此基础上证明我们的并行模型是否有问题,会不会产生死锁现象,最不济也可以让我们不需要手动同步各个组件,只要它们规定好自己的 precondition,在条件满足的时候,运行时自动选择该组件开始运行。我觉得这比现在我们采用的低级的同步原语简单的多,功能也没有丝毫降低。

异常是一个一直没有什么定论的东西。由于异常是运行时的,所以它似乎不应该从静态类型系统上借力,照此说来,Java的Checked Exception似乎不太正常,可是有时候我们也会觉得我们似乎可以估计出可能的异常,对于不能预测的异常,大家都没有什么意见,让他们throw,然后导致GameOver就行了,问题集中在我们似乎可以预测的异常上面。

我们先深入的想想,我们要异常来干什么?对付各种异常情况。可是异常情况是什么情况?为了搞清楚这个,我们先得搞清楚什么是正常情况。我们的前提是静态类型正确的程序。也就是我们上面描述的那种有契约和接口的那种程序。正常情况似乎就是,不光是静态类型正确,动态类型也是正确的,并且程序的逻辑也是正确的。上面我们可以知道,如果支持契约,那么我们可以堵住一大批程序的逻辑错误。现在我们可以这样描述异常了,所有不能保证动态类型安全和不能保证逻辑正确的情形。那么,如果程序出现逻辑错误,那就是说我们的契约规定不到的地方,也就是说,是出现了我们分析和设计阶段没有预料到的情况,那么这时候我们能怎么办?没有办法,程序是死的,它一旦被规定出来,就定型了,不能再修改了(这儿暂时不考虑lisp之类的语言),我们唯一能做的就是GameOver。至于 exception,这儿可能就一个作用,体面地退场。当然,如果我们的程序是自适应的,我们可以动态的修改我们的结构,让程序继续运行下去。这就是异常的另外的作用了,现在似乎还看不到exception被这样使用。
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练评估实例分割AI模型,用于精确识别分割室内环境中的物体,如家具、电器人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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