Scala学习笔记一

以下笔记只是对Scala的语法和使用做简单记录


1、在线Scala编译器Scalakata.com,也可自行安装IDE开发工具并配置开发环境


2、Scala 定义了两种类型的变量 val 和 var ,val 类似于Java中的final 变量,一旦初始化之后,不可以重新赋值(我们可以称它为常变量)。而var 类似于一般的非final变量。可以任意重新赋值。


3、函数:Scala既是面向对象的编程语言,也是面向函数的编程语言。

Scala函数以def定义,然后是函数的名称(如max),然后是以逗号分隔的参数。Scala中变量类型是放在参数和变量的后面,以“:”隔开。这种做的一个好处是便与”type inference”。同样如果函数需要返回值,它的类型也是定义在参数的后面(实际上每个Scala函数都有返回值,只是有些返回值类型为Unit,类似为void类型)。
此外每个Scala表达式都有返回结果(这一点和Java,C#等语言不同),比如Scala的 if else 语句也是有返回值的,因此函数返回结果无需使用return语句。实际上在Scala代码应当尽量避免使用return语句。函数的最后一个表达式的值就可以作为函数的结果作为返回值

demo 函数:

 def max(x:Int, y:Int):Int= {
    if(x>y) x
    else y
  }


4、Scala不支持 ++i,i++ 运算符,因此需要使用i+=1 来加一


5、Scala访问数组的语法是使用()而非[]

var i=0
  var args = new Array[String](3)
  args(0) = "I"
  args(1) = "like"
  args(2) = "the World"
  while(i<args.length) {
    println(args(i))
    i+=1;
  }
 println(max(1,2))

  def max(x:Int, y:Int):Int= {
    if(x>y) x
    else y
  }


6、使用 foreach和 for 来实现迭代

1)args.foreach(arg => println(arg))


2)args.foreach( println)


3)for (arg <-args)

println(arg)


以上内容基于http://blog.youkuaiyun.com/mapdigit/article/details/21878083整理笔记

AI 代码审查Review工具 是个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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