我正在考虑为现有的REST API实现std::iter::Iterator。这个API接受skip和take的参数,只需添加到查询参数(...&skip=10&take=10)中即可。
如果我能通过发送用于迭代器skip()和take()的任何东西来利用这些参数,那就太好了。因为Rust迭代器是懒惰的,所以感觉这是可行的。但在寻找实现迭代器时,我发现的是next()方法。
示例:
let result = api.search("something").skip(5).take(10).collect();
// In my iterator impleme
如果我有A和B的特征
trait A {
def funcA(a: Int): B
}
trait B {
var bvariable: Int
def funcB(b: Int): Int
}
有没有可能做到以上几点?如果是,我可以覆盖类中的函数,但是由于我不能创建特征的实例,因此没有构造函数,我如何初始化bvariable呢?
我试过这个:
trait T {}
fn f() -> impl T {
unimplemented!();
}
fn main() {
f();
}
但是它给出了这个错误:
error[E0277]: the trait bound `!: T` is not satisfied
--> src/main.rs:3:11
|
3 | fn f() -> impl T {
| ^^^^^^ the trait `T` is not implemented for `!`
|
= note: the return typ
这是可行的
trait SomeTrait {
type T
def write2( s: String): T
}
case class C() extends SomeTrait {
type T = String
override def write2(s:String): T = s }
但这不是
trait SomeTrait {
def write2[T]( s: String): T
}
case class C() extends SomeTrait {
override def write2(s: String)
我正在尝试理解Rust中的泛型,并尝试编写一个泛型函数,该函数可以将任何具有foo属性的结构乘以10。当我使用此代码时,我得到错误no field foo on type T。 struct A {
foo: i8,
bar: String,
}
struct B {
foo: i8,
}
fn go<T>(v: T) {
v.foo * 10
}
fn main() {
let a = A {foo: 1, bar: "bar".to_string()};
let b = B {foo: 2};
println!
我有一个特质Foo。我希望强制实现者定义一个方法,如果这些实现者实现了另一个特性(本例中的Clone)。我的想法():
trait Foo {
// Note: in my real application, the trait has other methods as well,
// so I can't simply add `Clone` as super trait
fn foo(&self)
where
Self: Clone;
}
struct NoClone;
impl Foo for NoClone {}
我有两个性状,性状A是性状B的亚性状:
pub trait A {...}
pub trait B {...} //A+some methods
除了u8之外的所有东西的自画像:
pub auto trait IsNotU8 {}
impl !IsNotU8 for u8 {}
A在u8中的实现:
impl A for Vec<u8> {...}
因为对于实现A的所有类型,B中的所有其他方法都不执行任何操作,所以我对实现A的所有类型都不实现B:
impl<K: A> B for K {...} //already implemented here
对于Vec:
impl
我有以下代码:
trait Vehicle{
val speed:Int
}
case class Car(speed: Int, color: String) extends Vehicle
case class Plane(speed: Int, numberOfEngines: Int) extends Vehicle
case class Storage(vehicle: Vehicle, size:Int)
当使用特征作为case类的命名参数之一时,我失去了case类的好处,例如copy方法。
因此,如果我想像这样更新车辆速度:
val x = Storage(Car(10
假设有两个独立的特征:
trait T1 {
def x = 42
}
trait T2 {
def x = 0
}
如果我尝试定义一个混合了这两个特征的类,比如:
class C extends T1 with T2
我得到一个编译器错误:
error: overriding method x in trait T1 of type => Int;
method x in trait T2 of type => Int needs `override' modifier
class C extends T1 with T2
^
one err
我是机器学习的新手,我认为开始获得一些经验的一个好方法是尝试一些真实的数据库和python scikit库。我使用了哈伯曼的手术数据,这是一个二进制分类任务,可以在上找到。我用这些数据训练了一些感知器。在某种程度上,我决定演示过拟合的概念。因此,我将所有306个数据点(每个点有3个特征)映射到一个非常高的维度,使所有项都达到并包括11度。这是一个庞大的364个特征(比306个数据点还多)。然而,当我训练模型时,我没有实现零样本误差。我认为原因应该是有一些重合的点和不同的标签,所以我删除了重复的数据点,但同样,我无法实现零样本误差。下面是我使用scikit库的方法编写的代码中有趣的部分:
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