在#haskell@freenode中使用lambdabot

IRC可不只是闲聊的地方,她是你随时可用的好工具。IRC中有很多Bot可以随时为你服务。这里只收集了在#haskell@freenode中使用的lambdabot。(为了不影响别人,你最好发私信: /msg lambdabot ...)

查hoogle:

ERC> @hoogle applicative

<lambdabot> Control.Applicative class Functor f => Applicative f
<lambdabot> Control.Applicative module Control.Applicative
<lambdabot> package applicative-extras


查类型:

ERC> @type (<*>)

<lambdabot> Applicative f => f (a -> b) -> f a -> f b


运算:

ERC> > map ((&&) <$> (>3) <*> (<5)) [1..9]

<lambdabot> [False,False,False,True,False,False,False,False,False]


ERC> @let a...b = [a..b]
<lambdabot> Defined.
> 1...20
<lambdabot> [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]


大家知道do是语法糖,可用@undo还原:

ERC> @undo do { Just y <- x; z }

<lambdabot> x >>= \ a -> case a of { Just y -> z; _ -> fail ""}


查实例:

@instances Monad
<lambdabot> ArrowMonad a, ContT r m, ErrorT e m, IO, Maybe, RWST r w s m,
ReaderT r m, ST s, StateT s m, WriterT w m, []


查源码:

ERC> @src (<$>)

<lambdabot> f <$> a = fmap f a

ERC> @src foldr
<lambdabot> foldr f z [] = z
<lambdabot> foldr f z (x:xs) = f x (foldr f z xs)

ERC> @src foldl
<lambdabot> foldl f z [] = z
<lambdabot> foldl f z (x:xs) = foldl f (f z x) xs

ERC> @src Monad
<lambdabot> class Monad m where
<lambdabot> (>>=) :: forall a b. m a -> (a -> m b) -> m b
<lambdabot> (>>) :: forall a b. m a -> m b -> m b
<lambdabot> return :: a -> m a
<lambdabot> fail :: String -> m a

ERC> @source Data.List
<lambdabot> http://darcs.haskell.org/packages/base/Data/List.hs


看看是否有现成函数:
ERC> @pl fn op g k a = g a `op` k a
<lambdabot> fn = liftM2

fn 其实就是 liftM2 。 liftM2 是专门用来把二元函数提升到 Monad 中去的,而 ((->) a) 正是 Monad 的实例。


Djinn通过type signature构造函数: 

@djinn (a, b) -> c -> (b, c) ==> f (_, a) b = (a, b) 


查一个monad transformer包装的类型:

@unmtl StateT s IO a ==> s -> IO (a, s)


查网址:

ERC> @where lyah
<lambdabot> http://www.learnyouahaskell.com/

ERC> @where rwh
<lambdabot> http://www.realworldhaskell.org/blog/
  http://book.realworldhaskell.org/read/

ERC> @where wikibook
<lambdabot> http://en.wikibooks.org/wiki/Haskell

ERC> @where hackage
<lambdabot> <http://hackage.haskell.org/package/>

ERC> @where hackage-mirror
<lambdabot> remote-repo:
    hdiff.luite.com:http://hdiff.luite.com/packages/archive/

ERC> @where xmonad

<lambdabot> http://xmonad.org/


查软件包:

@hackage repa
<lambdabot> http://hackage.haskell.org/package/repa


查单词:

ERC> @wn applicative

<lambdabot> *** "applicative" wn "WordNet (r) 3.0 (2006)" [13:46]
<lambdabot> applicative
<lambdabot> adj 1: readily applicable or practical [syn: {applicative},
<lambdabot> {applicatory}]


内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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