麦卡锡的非确定运算符amb几乎和Lisp一样古老,尽管现在它已经从Lisp中消失了。amb接受一个或多个表达式,并在它们中进行一次“非确定”(或者叫“模糊”)选择,这个选择会让程序趋向于有意义。现在我们来探索一下Scheme内置的amb过程,该过程会对模糊的选项进行深度优先选择,并使用Scheme的控制操作符call/cc来回溯其他的选项。结果是一个优雅的回溯机制,该机制可用于在Scheme中对问
一个有用的Scheme程序经常需要与底层操作系统进行交互。 11.1 检查和删除文件 file-exists?会检查它的参数字符串是否是一个文件。delete-file接受一个文件名字符串作为参数并删除相应的文件。这些程序并不是Scheme标准的一部分,但是在大多数Scheme实现中都能找到它们。用这些过程操作目录(而不是文件)并不是很可靠。(用它们操作目录的结果与具体的Scheme实现有关。)
在本章里,我们将使用 Lisp 来自己实现面向对象语言。这样子的程序称为嵌入式语言 (embedded language)。嵌入一个面向对象语言到 Lisp 里是一个绝佳的例子。同時作为一个 Lisp 的典型用途,並演示了面向对象的抽象是如何多自然地在 Lisp 基本的抽象上构建出来。 17.1 继承 (Inheritance) 11.10 小节解释过通用函数与消息传递的差别。 在消息传递模型里,
接下来三章提供了大量的 Lisp 程序例子。选择这些例子来说明那些较长的程序所采取的形式,和 Lisp 所擅长解决的问题类型。 在这一章中我们将要写一个基于一组 if-then 规则的推论程序。这是一个经典的例子 —— 不仅在于其经常出现在教科书上,还因为它反映了 Lisp 作为一个“符号计算”语言的本意。这个例子散发着很多早期 Lisp 程序的气息。 15.1 目标 (The Aim) 在这个程
本章是选择性阅读的。本章描述了 Common Lisp 里一些更深奥的特性。Common Lisp 像是一个冰山:大部分的功能对于那些永远不需要他们的多数用户是看不见的。你或许永远不需要自己定义包 (Package)或读取宏 (read-macros),但当你需要时,有些例子可以让你参考是很有用的。 14.1 类型标识符 (Type Specifiers) 类型在 Common Lisp 里不是对
你可以认为OCaml分成了两部分:一个是核心语言,聚焦于值和类型,一个是模块语言,聚焦于模块和模块签名。这些子语言是分层的,模块中可以包含类型和值,但是普通的值不能包含模块或模块类型。这意味着你不能定义一个值为模块的变量,或一个接收一个模块作为参数的函数。 围绕这种层次,OCaml以 第一类模块的形式提供一种方法。第一类模块是普通的值,可以从普通模块创建,也可以转回普通模块。 第一类模块是一种复杂
我们经常收集许多可能与监督预测任务相关的特征,但我们不知道它们中的哪一个实际上是预测性的。 为了提高可解释性,有时还提高泛化表现,我们可以使用自动特征选择来选择原始特征的子集。 有几种可用的特征选择方法,我们将按照复杂性的升序来解释。 对于给定的监督模型,最佳特征选择策略是尝试每个可能的特征子集,并使用该子集评估泛化表现。 但是,特征子集是指数级,因此这种详尽的搜索通常是不可行的。 下面讨论的策略
线性模型在可用的数据很少时非常有用,或者对于文本分类中的非常大的特征空间很有用。 此外,它们是正则化的良好研究案例。 用于回归的线性模型 用于回归的所有线性模型学习系数参数coef_和偏移intercept_,来使用线性特征组合做出预测: y_pred = x_test[0] * coef_[0] + ... + x_test[n_features-1] * coef_[n_features-1]
在本节中,我们将研究如何链接不同的估计器。 简单示例:估计器之前的特征提取和选择 特征提取:向量化器 对于某些类型的数据,例如文本数据,必须应用特征提取步骤将其转换为数值特征。 为了说明,我们加载我们之前使用的 SMS 垃圾邮件数据集。 import os with open(os.path.join("datasets", "smsspam", "SMSSpamCollection")) as
在许多任务中,例如在经典的垃圾邮件检测中,你的输入数据是文本。 长度变化的自由文本与我们需要使用 scikit-learn 来做机器学习所需的,长度固定的数值表示相差甚远。 但是,有一种简单有效的方法,使用所谓的词袋模型将文本数据转换为数字表示,该模型提供了与 scikit-learn 中的机器学习算法兼容的数据结构。 假设数据集中的每个样本都表示为一个字符串,可以只是句子,电子邮件或整篇新闻文章
7.21测评:性格测试 7.23一面: 自我介绍 讲讲第一个项目及遇到最大的挑战 为什么来合肥 对38所了解吗 怎么不投南京研究所 反问问题 7.28二面: 自我介绍 是否保研 代码能力强吗?用什么语言写的? 发表的文章是根据项目来的吗? 深挖第一个项目 你的执行力如何? 社团具体的经历,你做了什么? 有没有期望的城市或者工作?南京的研究所投了吗? 有兄弟姐妹吗?有男朋友吗? 了解过38所吗? 对
本文向大家介绍从三个链表中查找一个三元组,其总和等于C ++中的给定数字,包括了从三个链表中查找一个三元组,其总和等于C ++中的给定数字的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在本教程中,我们将编写一个程序,该程序在链表中查找三元组,其总和等于给定的数字。 让我们看看解决问题的步骤。 为链表创建一个struct节点。 用伪数据创建链接列表。 为三个元素编写三个内部循环,这些循环将迭代直到链接列
面试公司:cvte 面试岗位:电商运营 个人情况:双非本 跨专业 唯一亮点可能就是实习经历丰富(但没有电商相关实习经验) 面试情况:网传的CVTE工作强度大,在我二面时体现的淋漓尽致... 二面最初和我约的面试时间是: 周 日 晚上的 十 点 半 ! 一看到这个面试时间我整个人都绷不住了,然后协调修改时间,最后将时间协调到了周一晚上八点半... 面试问题很常规,自我介绍、投递公司及岗位意向原因、后
下面是我的代码:
面试二十分钟,八点四十到九点 两个面试官,无编程 自我介绍, 项目介绍 C++常规八股 c与c++区别 hashmap实现原理 static 反问 交易系统如何挖掘单机性能的? 答:技术问题时间有限,以后有机会再聊吧! 结束! 多少上海c++岗二面的?欢迎留言😂 #校招#