【Scala】函数柯里化

最新推荐文章于 2025-04-27 23:11:28 发布

zt_12138

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def abc(x: Int)(y: Int)(implicit z: Int=10)=x+y+z

def ab=abc(2) _

很强大

abc(1)(2)(3)=6

abc(1)(2)=13

implicit val a=100

abc(1)(2)=103

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【Scala函数】26、闭包和函数柯里化

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09-27

300

闭包的优点是可以实现更加通用和灵活的函数，通过捕获外部环境的变量，可以在函数体内使用这些变量，从而实现更复杂的功能。换句话说，闭包是一个函数，它在定义时捕获了其周围环境的变量，并可以在之后的调用中访问和操作这些变量，即使在定义时的环境已经不存在了。定义一个柯里化函数时，可以将一个函数的参数拆分成多个参数列表，并返回一个接受第一个参数列表的函数，然后再返回接受第二个参数列表的函数，依次类推。当函数柯里化时，我们可以将函数的不同参数作为独立的参数列表，这样可以灵活地进行参数传递和部分应用。

Scala 函数柯里化

strong_yu的博客

06-30

499

柯里化指的是将原来接受多个参数的函数变成新的接受一个参数的函数的过程, 新函数的参数接受原来的第二个参数为唯一参数, 如果有n个参数, 就是把这个函数分解成n个新函数的过程 (1)函数编程中，接受多个参数的函数都可以转化为接受单个参数的函数，这个转化过程就叫柯里化 (2)柯里化就是证明了函数只需要一个参数而已。其实我们刚才的学习过程中，已经涉及到了柯里化操作。 (3)不用设立柯里化存在的意义这样的命题。柯里化就是以函数为主体这种思想发展的必然产生的结果。(即：柯里化是面向函数思想的必然产生结果) 传统方式,

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Scala学习笔记(6)——函数柯里化&闭包

m0_56602092的博客

08-16

458

一、函数的闭包 1.闭包的概念在下面这个函数中，func和f1执行完毕后都从JVM的stack中弹出了，为什么执行f2时还能访问到func和f1中的变量值呢？与Java不同的是，在Scala中函数也是一个对象，当我们调用了一个函数时，相当于在JVM的heap中创建了一个对应的对象实例，所依赖的外部环境和局部变量都保存在这个实例里，这就是所谓的闭包保存的实体 def func(i: Int): String=>(Char=>Boolean) = { def f1(s: String)

10函数_函数参数

weixin_33713707的博客

05-03

147

函数、函数参数、参数解构python函数与其它语言不太一样；函数：数学定义，y=f(x)，y是x的函数，x是自变量；python函数，由语句块、函数名称、参数列表、若干语句构成，它是组织代码的最小单元，完成一定的功能；作用：结构化编程对代码的最基本的封装，一般按照功能组织一段代码；封装的目的为了复用，减少冗余代码；代码更加简洁美观、可读易懂（工业化要求）；分类：内建...

Scala函数柯里化

ijn321_的博客

10-16

244

柯里化(Currying)指的是将原来接受两个参数的函数变成新的接受一个参数的函数的过程。新的函数返回一个以原有第二个参数为参数的函数。不用设立柯里化存在的意义这样的命题。柯里化就是以函数为主体这种思想发展的必然产生的结果。(即：柯里化是面向函数思想的必然产生结果)柯里化就是证明了函数只需要一个参数而已。其实我们刚才的学习过程中，已经涉及到了柯里化操作。函数编程中，接受多个参数的函数都可以转化为接受单个参数的函数，这个转化过程就叫柯里化。使用函数柯里化完数成。

Scala 函数柯里化及闭包

好记性不如烂笔头

04-27

893

闭包（Closure）是能够捕获并持有其外部作用域中的变量(自由变量)的函数，即使该外部作用域已经执行完毕。

scala函数柯里化

CarveStone的博客

01-24

2328

函数编程中，接受多个参数的函数都可以转化为接受单个参数的函数，这个转化过程就叫柯里化柯里化就是证明了函数只需要一个参数而已。其实我们刚才的学习过程中，已经涉及到了柯里化操作。不用设立柯里化存在的意义这样的命题。柯里化就是以函数为主体这种思想发展的必然产生的结果。(即：柯里化是面向函数思想的必然产生结果)

scala 函数柯里化的理解

qq_42564058的博客

11-23

802

函数柯里化：本质就是一个函数有多个参数列表使用函数柯里化的好处一：简化嵌套函数的开发 //没有使用柯里化的时候，是两个函数嵌套使用 def test2() = { def fun(): Unit = { println("xxxxx") } fun _ } //调用 test2()() 结果：xxxxx //使用了函数柯里化(使用了两个参数列表) //两个参数列表，就不必再使用嵌套函数了，而且和test2 实现的结果一样。达到了简化嵌套函数的效果 def ..

第6关：Scala函数柯里化和闭包

大家一起入坑

05-14

587

第6关：Scala函数柯里化和闭包任务描述本关任务：定义一个柯里化函数，求两个参数的最大公约数。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：什么是柯里化；什么是闭包。函数柯里化 柯里化，俗称“部分求值”。一个柯里化函数首先是会接受一些参数，但是接受这些参数之后，该函数并不会立即求值，而是继续返回另一个函数，刚才传入的参数在函数形成的闭包中被保存起来。等到函数被真正需要求值的时候，之前传入的所有参数会被一次性用于求值。也就是说，柯里化是函数式编程的一种技巧，用于把接受多个参数的函数变换成

scala函数柯里化&闭包

qq_39674417的博客

12-18

278

目录函数柯里化&闭包函数柯里化&闭包闭包：函数式编程的标配 1）说明闭包：如果一个函数，访问到了它的外部（局部）变量的值，那么这个函数和他所处的环境，称为闭包函数柯里化：把一个参数列表的多个参数，变成多个参数列表。案例实操（1）闭包 object TestFunction { def main(args: Array[String]): Unit = { def f1()={ var a:Int...

Scala 函数柯里化(Currying)

01-07

柯里化(Currying)指的是将原来接受两个参数的函数变成新的接受一个参数的函数的过程。新的函数返回一个以原有第二个参数为参数的函数。实例首先我们定义一个函数: def add(x:Int,y:Int)=x+y 那么我们应用的时候，...

scala 函数柯里化

02-09

### Scala 中函数柯里化的概念在 Scala 中，函数柯里化是指将原本接收多个参数的函数转换成一系列只接收单个参数的函数的过程。这种方式允许部分应用函数，即可以先传递一部分参数并获得一个新的函数，在后续再...

scala中函数柯里化是什么

03-20

</think>### Scala函数柯里化详解 #### 1. 柯里化定义函数柯里化（Currying）是将接收多个参数的函数转换为**分步接收参数**的过程。在Scala中，通过将参数拆分为多个参数列表实现这一特性。例如： $$ \text{def ...

基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0

08-13

内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。

LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用

最新发布

08-13

将LabVIEW与YOLOv5结合，利用TensorRT进行并行推理的技术实现及其应用场景。主要内容涵盖从YOLOv5的.pt模型转换为.onnx再进一步转换为TensorRT模型(.trt)，以及如何通过C++封装DLL来支持LabVIEW环境下的多线程多任务并行推理。文中还讨论了模型转换过程中遇到的问题及解决方法，如不同显卡生成的TRT模型不通用的问题，并提供了具体的转换命令。此外，文章强调了在LabVIEW环境中调用DLL时需要注意的事项，比如内存管理和图像数据格式转换，确保了在工业检测场景中能够实现毫秒级别的视频和图片识别。适合人群：对嵌入式系统开发、机器视觉、深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将深度学习模型应用于工业自动化领域的专业人士。使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟的工业检测和其他实时视觉处理任务。目标是在保持高精度的同时，提高处理速度，减少硬件资源占用，从而优化生产效率。其他说明：文中提供的技术方案不仅解决了模型转换和跨平台兼容性的问题，还实现了高效的多模型并行推理，为工业自动化领域提供了一种可行的深度学习应用方案。

Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar

08-13

Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar

Springboot在线学习系统：管理员功能与用户体验

08-13

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护；用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化（如使用Resource对象避免内存溢出），积分排行榜的高效实现（采用Redis Sorted Set结构），敏感词过滤机制（利用DFA算法构建内存过滤树）以及视频播放的浏览器兼容性解决方案（通过FFmpeg调整MOOV原子位置）。此外，还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用，提高了系统的灵活性和易用性。适合人群：对Spring Boot有一定了解，希望深入理解其实际应用的技术人员，尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。使用场景及目标：适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案，涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面，帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。其他说明：文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路，还分享了许多实践经验教训，对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性，确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。

基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架

08-13

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5b47e985d261 基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

无线通信领域OFDM系统PAPR降低算法(MATLAB仿真)的研究与实现 PAPR

08-13

正交频分复用（OFDM）系统中存在的峰值平均功率比（PAPR）问题及其对无线通信的影响。文中重点讨论了三种降低PAPR的算法——部分传输序列（PTS）、选择映射（SLM）和C变换，并通过MATLAB仿真验证了它们的效果。仿真结果显示，PTS算法复杂度低但可能引入误码率；SLM算法能显著降低PAPR但需要额外开销；C变换算法性能良好，但参数需根据实际情况调整。最终，作者通过对不同算法的CCDF（互补累积分布函数）分析，证明了这三种算法的有效性。适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术人员，尤其是对OFDM系统和PAPR问题感兴趣的读者。使用场景及目标：适用于希望深入了解OFDM系统中PAPR问题并寻找有效解决方案的专业人士。目标是在实际项目中选择最合适的PAPR降低算法，以提升系统的性能和可靠性。阅读建议：读者可以通过阅读本文详细了解三种PAPR降低算法的工作原理和优缺点，并结合MATLAB仿真实验进一步掌握其实现方法。同时，建议读者关注不同算法的具体应用场景和参数设置，以便更好地应用于实际工作中。