对闭包的理解

本文解析了闭包在抽象代数及编程领域的含义,并区分了它与匿名函数、高阶函数的区别。

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“闭包”这个概念一般用在两种毫不相干的场景中:

第一种:在抽象代数里,一集元素称为在某个运算(操作)之下封闭,如果将该运算应用于这一集合中的元素,产生出的仍然是该集合里的元素。

如Scheme语言中的cons过程具有该性质。

第二种:百度解释:闭包是可以包含自由(未绑定到特定对象)变量的代码块;这些变量不是在这个代码块内或者任何全局上下文中定义的,

而是在定义代码块的环境中定义(局部变量)...在编程领域我们可以通俗的说:子函数可以使用父函数中的局部变量,这种行为就叫做闭包!

比如Go语言中的闭包。

网上一般认为第二种说法更确切,这种观点的出发点是:第一种观点认为“闭包是符合一定条件的函数”,本人认为该观点是对第一种概念的误解,

因为第一种概念强调的是集合与运算的关系,而不是运算本身。其实两种说法没有比较的意义,根本说的就是两回事。

另外,部分观点将闭包等同于匿名函数和高阶函数,本人认为不妥,因为匿名函数和高阶函数只是闭包的一种应用。

转载于:https://www.cnblogs.com/wenjingu/p/3507619.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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