【Perl】茴字的多种写法

本文介绍如何使用Perl仅用一行代码解决特定字符串连接问题,并展示了三种不同的实现方式,深入解析每种方法背后的原理。

大概的思路是从CU上面来的,转过来,再加上一些注释,仅供娱乐~~~

首先是要解决的问题:将
 12
 23
 34
 45
 56
 67

编程下面的形式:
1223
3445
5667

使用perl的一行代码来做:
下面就是第一种做法:
   perl -pe 'chomp if $. % 2' file   #如果行数是奇数的话就去掉每行最后的换行
                                     #chomp的作用去掉每行的\n
                                     #$.为Perl的内置变量,当前的行号

但是Randal(Perl hacker,教育家)给出这个方法:
  perl -pe 'chomp; $_ .= <>' file    #这个比上个的好处就是减少了模的操作
                                     #读取一行后,再通过<>符号继续读取,连接
                                     #到原字符串上面
                                     #$_为内置变量,当前操作的变量内容

后来John W.(another Perl hacker)秀了一个更smart的方法:
 perl -lpe '$\=--$|?$,:$/' file      


以下来自CU上Perl版主兰花仙子的评论:
“代码写到这样就是神仙了~~ 反正偶一时半会没看明白~~
我也读过大小骆驼呀、高级编程啥的也读过一堆呀,怎么就想不到呢?
达到这一级,除了经验外,更多的是靠冰雪玲珑心了~~

    --对,一定要有一颗玲珑的慧心~~

看看“Just another Perl hacker”有多少种写法就知道了。”

John写的代码确实是厉害,各种内置变量。

先介绍一下基本的内置变量:
$.                  记录当前处理到第几行了
$/                  改变系统默认的换行符
$\                  改变print输出后的添加符号
$"                  哈西输出符号
$,                  print @array 元素间的连接符

对于上面种还有一个变量是$|,这个变量的初始值为0, --$|后就变成了1,接着在执行
的话就变成了0,如此功能。

现在大概的意思就出来了,-l的选项的作用就是每行的读取出来的意思。

高手确实是高手呀,真是让人望其项背,自叹不如....唯有努力学习呀。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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