Desugar Scala(17) -- Option和for,以及脑子里发生的事情

本文介绍了Scala语言中独特的for表达式的使用方法,通过一个简单的示例展示了如何利用for表达式将多层嵌套循环简化为单层循环,提高代码的可读性和简洁性。

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Scala里的forkeyword是个非常有趣的东西。

能够用来把多层嵌套for循环写成一层。比方这样:

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for(i<-1 to 10;j<-1 to 10;k<-1 to 10) yield(s"$i $j $k") 

这行代码运行的结果是这种:

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posted @ 2017-08-15 17:24 lytwajue 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/lytwajue/p/7366262.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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