Kotlin 语言学习(5) - lambda 表达式和成员引用

最新推荐文章于 2024-01-11 11:55:01 发布
最新推荐文章于 2024-01-11 11:55:01 发布
阅读量464 收藏
点赞数
分类专栏： 学无止境 文章标签： Android kotlin lambda 成员引用 语法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mysimplelove/article/details/105690800
版权
本文详细探讨了Kotlin中的Lambda表达式，包括其作为函数参数的使用、与集合的操作、简化过程、成员引用的概念和应用。同时，介绍了成员引用的四种形式：方法引用、顶级函数引用、构造方法引用和扩展函数引用，展示了它们在不同场景下的用法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Kotlin 语言学习(1) - Kotlin 基础

Kotlin 语言学习(2) - 函数的定义与调用

Kotlin 语言学习(3) - 类、对象和接口

Kotlin 语言学习(4) - 数据类、类委托 及 object 关键字

Kotlin 语言学习(5) - lambda 表达式和成员引用

Kotlin 语言学习(6) - Kotlin 的可空性

Kotlin 语言学习(7) - Kotlin 的类型系统

Kotlin 语言学习(8) - 运算符重载及其他约定

Kotlin 语言学习(9) - 委托属性

Kotlin 语言学习(10) - 高阶函数：Lambda

Kotlin 语言学习(11) - 内联函数

Kotlin 语言学习(12) - 泛型类型参数

一、本文概要

二、Lambda 表达式和成员引用

Lambda表达式，本质上是可以 传递给函数的一小段代码，可以轻松地把通用的代码结构抽取成库函数，Kotlin标准库就大量地使用了它们。

2.1 Lambda 简介：作为函数参数的代码块

Lambda的应用场景有：

  • 当一个事件发生的时候运行这个事件处理器；
  • 把这个操作应用到这个数据结构中所有的元素上；

在Java中，可以用匿名内部类来实现，但是它的语法很啰嗦，下面我们演示用Lambda来实现点击监听：

button.setOnClick
最低0.47元/天 解锁文章
ElMo模型
Gavin's Blog
06-25 914
前言 说起Elmo模型，我们要从自然语言理解（NLU）说起，如果我们想通过计算机来处理自然语言（音频，文字等），首先我们需要将自然语言转换成计算机可以处理的形式，NLU就是量化自然语言。我们直接这里针对文字这种语言形式，以量化的方式表示一个单词的方式 one-hot Representation 如果只有一句话，“我 喜欢 自然 语言”’,我们可以用one-hot Representiation的...
模型-深度学习-ELMo
我要做全栈
08-06 415
一、ELMo介绍 在2018年之前，词向量表示的方法主要还是采用CBOW、skip-gram、GloVe等方法，这些方法都是采用一个固定维度的向量来表征每一个词汇或字符，虽然方法简单，但是会存在两个问题： 没有考虑词汇在不同语境的信息，比如”apple"在一些场景下可以表示水果，在另一些场景下可能表示苹果公司； 采用一个固定的向量表示词汇，没有考虑到语法和语义的信息。 因此，在2018年，Matthew等人提出了一种新的方法——ELMo（Embeddings from Language Models）
ELMO语言模型
m0_67084346的博客
12-01 2716
ELMO语言模型
语境化语言表示模型-ELMO、BERT、GPT、XLnet
最新发布
qq_37977007的博客
01-11 1317
简答介绍关于语境化的向量表示方法，相关模型后续会继续补充。
Elmo原文翻译
u014475479的博客
03-17 2798
原文链接 #Deep contextualized word representations ##1.Introduction 什么是一个好的词向量 能够反映出语义和语法的复杂特征. 能够准确的对不同上下文进行反应. deep contextualized 词向量的特点 使用理念方面:在原先的词向量模型中, 每个词对应着一个向量, 但是这个模型是根据一个句子赋予每个词汇向量. 因此对...
【PTM】ELMo：通过预训练语言模型生成词向量
阿泽的学习笔记
05-20 1871
今天学习的是 AllenNLP 和华盛顿大学 2018 年的论文《Deep contextualized word representations》，是 NAACL 2018 best paper。 这篇论文提出的 ELMo 模型是 2013 年以来 Embedding 领域非常精彩的转折点，并在 2018 年及以后的很长一段时间里掀起了迁移学习在 NLP 领域的风潮。 ELMo 是一种基于语境的深度词表示模型（Word Representation Model），它可以捕获单词的复杂特征（词性句法），也可
[ELMo]Deep contextualized word representations记录
black_shuang的博客
03-24 962
Deep contextualized word representations是2018年NAACL的BestPaper,提出ELMo模型，突破了word2vec glove等传统词向量的限制，所以找了个时间阅读并尝试翻译了一下这篇Paper，水平有限，仅供参考，也欢迎一起学习交流！ 深度语境化词表征 摘要 文章推出了一种新型的深度语境化词表征模型，该模型可以对复杂的词特征（句法、语义）以...
NLP之一文搞懂word2vec、Elmo、Bert演变
anapple00的博客
05-28 2689
导读 自然语言处理本质是解决文本相关的问题，我们可以把它的任务分为大致两部分：预训练产生词向量以及对词向量进行操作（下游NLP具体任务）。在自然语言处理中有词向量模型word2vec、Elmo以及Bert等，也有RNN，LSTM等下游encoding模型，初学者很容易搞混，下面就分别介绍这几个模型之间的区别和联系，以及NLP技术的发展之路。 word2vec 1.原理 word2vec是一种编码方式，于2013年由google实验室提出，它的特点是将所有词表示成低位稠密向量，它解决了one-hot词袋编码的
原创 | 从ULMFiT、Transformer、BERT等经典模型看NLP 发展趋势
数据派THU
10-28 1479
自然语言处理（Natural Language Process，简称NLP）是计算机科学、信息工程以及人工智能的子领域，专注于人机语言交互，探讨如何处理和运用自然语言。自然语言处理的研究...
用万字长文聊一聊 Embedding 技术
腾讯技术工程
11-18 5877
作者：qfan，腾讯 WXG 应用研究员随着深度学习在工业届不断火热，Embedding 技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding 作为深度...
allennlp能实现的功能
07-18
对allennlp能实现的功能做了一个总结，还有实例demo的截图。
Embeddings from Language Models（ELMo）
null的专栏
04-05 2061
1. 概述 随着深度学习在NLP领域的发展，产生很多深度网络模型用于求解各类的NLP问题，在这众多的网络模型中，无疑都会使用到词向量的概念，这就不得不提及word2vec[1]词向量生成工具。从word2vec词向量工具的提出后，预训练的词向量成了众多NLP深度模型中的重要组成部分。然而传统的word2vec生成的词向量都是上下文无关的，其生成的词向量式固定，不会随着上下文的改变而改变，这种固定的词向量无法解决一词多义的问题。比如“bank”这个词，既可以表示“河岸”，也可以表示“银行”。Embedding
【论文笔记】ELMo：Deep contextualized word representations
changreal的博客
11-04 775
Abstract 介绍一种新型的深度语境化(deep contextualized)词表示： 模拟了复杂的词特征的使用(例如，语法和语义) 模拟了词在不同语境中的使用（use vary across linguistic contexts） 其他要点： 这个词向量是一个深度双向语言模型(biLM)内部状态的学习函数(vectors are learned functions of the i...
文本深度表示模型—word2vec&doc2vec词向量模型
qq_34420188的博客
03-21 1135
深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法，那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢？ 引用三年前一位网友的话来讲： “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量，发现有44篇，而naacl则有
[Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型
weixin_33826268的博客
04-24 631
　　深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法，那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢？ 　　引用三年前一位网友的话来讲： 　　“Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量，发现有44篇，而naacl则有0篇。有一种说法是，语言...
ELMo预训练模型使用
jokerxsy的博客
11-16 1867
文章目录前言导入预训练模型后续使用拓展 前言 并没有了解很多相关，依旧是基于现在在看的这份代码。 代码中的ELMo是用allennlp库导入的。 导入预训练模型 首先设定weights路径和options路径。比如: weigthts https://s3-us-west-2.amazonaws.com/allennlp/models/elmo/2x4096_512_2048cnn_2xhighway/elmo_2x4096_512_2048cnn_2xhighway_weights.hdf5 optio
ELMo论文笔记+源码分析
小白的专栏
11-29 4637
ELMo论文笔记+源码分析1. 论文精读1.1 阶段1：预训练过程1.2 阶段2：应用到下游NLP task1.3 ELMo优势2. 源码分析2.1 使用elmo能得到什么2.2 elmo内部执行流程3. ELMo应用到文本分类4. 参考 1. 论文精读 1.1 阶段1：预训练过程 ELMo的预训练过程就是常见的语言模型（Language Model，简称LM）的训练过程：从句子中学习预测next word，从而学习到对语言的理解的任务。语言模型的学习通常得益于海量的无需标注的文本数据。 ELMo是双向语言
流水账︱Elmo词向量中文训练过程杂记
热门推荐
素质云笔记
08-21 2万+
1 elmo是什么？ 参考：《文本嵌入的经典模型与最新进展》 人们已经提出了大量可能的词嵌入方法。最常用的模型是 word2vec 和 GloVe，它们都是基于分布假设的无监督学习方法（在相同上下文中的单词往往具有相似的含义）。 虽然有些人通过结合语义或句法知识的有监督来增强这些无监督的方法，但纯粹的无监督方法在 2017-2018 中发展非常有趣，最著名的是 FastText（word2v...
AllenNLP系列文章之七：ELMO
大数据挖掘SparkExpert的博客
04-27 1万+
　　在AllenNLP的主页上有个单独的菜单（http://allennlp.org/elmo），一直不太了解为何将它单列出来，主要在AllenNLP的许多任务中如文本蕴含里面等已经用到了这个模型所产生的词向量。　　1、论文原理　　从其主页上的介绍可知，该论文来自NAACL2018的论文。IntroductionELMo is a deep contextualized word represen...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值