47、Scala集合架构与提取器详解

Scala集合架构与提取器详解

1. Scala集合架构

在Scala中,若要将新的集合类完全集成到框架中,需要注意以下几点:
1. 决定集合的可变性 :确定集合是可变的还是不可变的。
2. 选择合适的基础特质 :为集合挑选正确的基础特质。
3. 继承合适的实现特质 :继承正确的实现特质来实现大多数集合操作。
4. 提供隐式CanBuildFrom :如果希望 map 等操作返回自己集合类型的实例,需要在类的伴生对象中提供隐式的 CanBuildFrom

例如,给定一个前缀映射 res0 ,对其键值绑定应用一个函数,生成字符串对。如果没有 PrefixMap 中的隐式 CanBuildFrom map 操作的结果将只是一个通用的可变映射,而不是前缀映射。

2. 提取器概述

在Scala中,提取器是一种强大的工具,它可以帮助我们定义与对象内部表示无关的模式。传统上,构造器模式与 case 类相关联,但有时我们希望在不创建关联 case 类的情况下编写模式,提取器就提供了这样的能力。

3. 提取电子邮件地址示例

假设需要分析表示电子邮件地址的字符串,传统方法是使用三个辅助函数:

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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