18、Elixir编程实用指南:从基础到文档生成

Elixir编程实用指南:从基础到文档生成

1. 交互式命令

在Elixir的交互式环境中,有一系列实用的命令可供使用,以下是一些常见命令及其功能:
| 命令 | 功能 |
| — | — |
| h(item) | 打印指定项的帮助信息 |
| l(Module) | 加载给定模块的代码,清除当前版本 |
| m() | 列出所有已加载的模块 |
| r(Module) | 重新编译并重新加载给定模块的源文件 |
| v() | 打印本次会话的所有命令和返回值列表 |
| v(n) | 从shell会话中检索第 n 个输出值 |
| flush() | 刷新发送到shell的所有消息 |

2. 保留字与常用返回值原子

在Elixir中,有一些保留字不能在其预期上下文之外使用,使用这些保留字作为函数名可能会导致奇怪的错误。以下是一些保留字:
after and catch do else end false fn in inbi

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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