再论闭包

--再论闭包 --

 

 

下面这个例子 引自 《Groovy in action》 第五章。

 

一段 Java 代码,

interface ResourceUser {
    void use(Resource resource)
}
resourceHandler.handle(new ResourceUser(){
    public void use (Resource resource) {
        resource.doSomething()
    }
});

 

下面是一段等价 Groovy 的代码。

resourceHandler.handle { resource -> resource.doSomething() }

 

惊叹吧 ?  8行JAVA代码居然被 Groovy 如此 easy 地实现了。

惊叹! 惊叹之余再来反思。。。

 

(1),为何能如此简单(Groovy):因为它在使用闭包。

        Groovy中 行为元素(函数,过程)作为一级元素。

        像resource -> resource.doSomething() 就是一个匿名函数。

        参数 为 resource,返回值 为 resource.doSomething()。

 

(2),为何如此复杂(Java):因为它在模拟闭包。

        函数咱没有,那就包装一下,模拟一下,但好像臃肿了点。。

 

(3),易理解吗?

       Groovy 资源处理器 (名词:resourceHandler)处理 (动词:handle)一个函数 (匿名函数:resource ->  

                      resource.doSomething())。

       模拟闭包的Java 资源处理器 (名词:resourceHandler)处理 (动词:handle)一个资源用户 (名词:new

                      ResourceUser(){...})。

       资源处理器应该只处理资源啊。。。

 

(4), 重新造句 (Java)

       OO的Java 资源处理器 (名词:resourceHandler)处理 (动词:handle)一个资源 (名词:resource)。

 

new ResourceHandler(){
	protected void handle(Resource resource){
		//doSomething ....
		resource.doSomething();
		//doSomething ....
	}
}.handle(request);

 

 

个人观点

 

一种功能如果可以用FP中的闭包来实现,

那它必然也可以用OO中的对象来实现, 而且更贴近于人的思维。

有必要用对象模拟闭包吗?个人感觉没必要,

用对象模拟的闭包 来实现一种功能,感觉相比上诉两种情况更复杂。

 

 

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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