2、Erlang编程入门指南

Erlang编程入门指南

1. 学习阶段概述

掌握Erlang编程需要经历多个阶段,以下为你详细介绍各阶段的学习内容:

1.1 新手阶段:迷茫探索期

作为初学者,你需要掌握以下基础内容:
- 确保计算机上安装了可正常运行的Erlang系统。
- 学会启动和停止Erlang shell。
- 了解如何在shell中输入表达式、计算结果并理解输出。
- 掌握使用文本编辑器创建和修改程序的方法。
- 尝试在shell中编译和运行自己编写的程序。

1.2 熟悉阶段:渐入佳境

当你对Erlang有了基本的了解后,就可以进入更有趣的学习内容:
- 学习shell的高级用法,例如使用Ctrl + P和Ctrl + N回忆和编辑之前输入的表达式。
- 开始学习Erlang的库(模块),常用的有lists、io、file、dict和gen_tcp。
- 随着程序规模的增大,学习使用make工具自动化编译和运行程序,并掌握编写makefile的方法。
- 了解OTP(Open Telecom Platform),学习其主要行为,尤其是gen_server。
- 开始尝试编写分布式程序,从相关示例入手并进行扩展。

1.3 可选拓展阶段:深入探索

Erlang是一种并发编程语言,适合编写分布式程序和为多核、SMP计算机编程。在这个阶段,你可以了解并发编程范式(COP),将问题分解并识别解决方案中的自然并发。

1.4 大师阶段:炉火纯青

要达到真正的大师水平,还需要学习以下

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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