Monad有以下特征： Monad是一种定义将函数(函子)组合起来的结构方式。 这些组合的方法都是符合结合律的。...image.png fmap的输入参数是a->b函数，在我们这个案例中是(+3)，然后定义一个函子Functor，这里是Haskell的Just 2，最后返回一个新的函子，在我们案例中，使用Haskell...image.png 那么函子、applicative和Monad三个区别是什么？ ? image.png functor: 应用一个函数到包裹的值，使用fmap/map....在验证满足结合律之前，我们引入一个bind函数来辅助将f提升成fn. f :: Number -> (Number,String) => fn :: (Number,String) -> (Number...将 F函数单独应用于C中每个函数的结果，我们就获得结果的集合的集合。 压平这两层集合，组合所有的结果。 (注意这里的组合方式将对应Monad的自然变换态射)。
在第一性原理计算中，原子电荷可以通过计算从基态到激发态的能级差来获得。基态是一个原子或分子的最稳定状态，而激发态则是一个原子或分子的能量比基态更高的状态。...这些能级差可以通过计算原子或分子的能量、电子密度和电子波函数来获得。以下是一些常用的原子电荷计算方法。...1.密度泛函理论密度泛函理论（DFT）是一种非常流行的第一性原理计算方法，用于计算材料中的电子结构。在DFT中，原子电荷可以通过计算电子密度来获得。电子密度是描述在材料中每个点的电子数的函数。...电子密度可以通过使用密度泛函来计算，这个泛函将电子密度作为输入，将电子动能和电子间相互作用的势能作为输出。原子电荷可以通过电子密度的梯度计算得到。...原子电荷可以通过计算电子波函数的梯度来获得。3.哈特里-福克方法哈特里-福克方法（HF）是一种计算分子中电子结构的方法，它假设电子的波函数可以表示为一组单电子波函数的乘积。
函数式编程中的函数指的不是编程语言里的函数，而是数学意义上的映射关系。比如 y=sin(x) 中 x 和 y 值的映射关系。 纯函数：相同的输入获得相同的输出（无副作用）。...那什么是柯里化呢？ 当函数有多个参数的时候，我们可以对函数进行改造，只接收部分参数，然后返回一个函数继续等待接收剩余参数，并且返回相应的结果。...什么是函数组合 弄明白了柯里化，我们开始函数组合了。 开发过程中，有的同学使用高阶函数和高阶组件的时候很容易写出洋葱代码。...在处理副作用之前，先聊下函子。 什么是函子？ 容器：包容值和值的变形关系（这个变形关系就是函数）。...函子：IO 函子多层嵌套 主流框架、库中的应用 在 Redux 中，要写一个中间件代码大致是这样的： const middleware = store => next => action => {
在Python中进行曲线拟合通常涉及使用科学计算库（如NumPy、SciPy）和绘图库（如Matplotlib）。...下面是一个简单的例子，演示如何使用多项式进行曲线拟合，在做项目前首先，确保你已经安装了所需的库。1、问题背景在Python中，用户想要使用曲线拟合来处理一组数据点。...这些点通常看起来像这样:蓝色曲线表示输入的数据(在本例中为4个点)，绿色曲线是使用np.polyfit和polyfit1d进行曲线拟合的结果。...2、解决方案2.1 曲线拟合用户可以使用Python中的numpy和scipy库来进行曲线拟合。...最后，我们使用Matplotlib将原始数据和拟合曲线绘制在同一个图中。我们可以根据自己的需求调整多项式的次数（degree），以及尝试不同的拟合方法和参数来获得最佳的拟合效果。
程序的本质:根据输入通过某种运算获得相应的输出,程序开发过程中会涉及很多有输入和输出的函数 x ->f(联系、映射)->y,y=f(x) 函数式编程中的函数指的不是程序中的函数(方法),而是数学中的函数即映射关系...解决了上述中要使用curry进行柯里化的问题，有一些自带的方法是先传递数据在传递回调函数的，而fp模块就是解决这种问题，将数据滞后。....map中对某个数组执行将数组元素转换为Number类型，但是结果打印却是：23 NaN 2 这是为什么呢？...run有什么用？执行了什么代码呢？是将上述的结果返回给listen吗？...Pointed 函子是实现了of静态方法的函子，of方法是为了避免使用new来创建对象，更深层的含义是of方法用来把值放到上下文Context（把值放到容器中，使用map来处理值） 其实上述将的函子都是
使用NVIDIA驱动程式API，在GPU 上手动建立CUDA 脉络及所有的必要资源，然后启动已编译CUDA C++ 程式码，并从GPU 撷取结果。...在此范例中，将资料从主机复制到设备。需要NumPy在主机上储存资料。...为求精简，省略了范例中的错误检查。在未来版本中，可能会使用Python 物件模型自动引发例外。...在以下程式码范例中，针对运算能力75或Turing 架构进行编译，并启用FMAD。如果编译失败，请使用 nvrtcGetProgramLog 撷取编译记录，以取得其他资讯。...在以下程式码范例中，int(dXclass) 会重试dXclass 的指标值，即CUdeviceptr，并使用np.array 分配记忆体大小，以储存该值。
函数表达的映射关系在类型上体现在特定类型（proper type）之间的映射。 什么是自函数（Endofunction）？...接下来，回答什么是自函子（Endofunctor）之前，我们先弄清什么是函子（Functor）？...所谓函子就是表示两个范畴的映射。 澄清了函子的含义，那么如何在程序中表达它？ 在Haskell中，函子是在其上可以map over的东西。...在验证满足结合律之前，我们引入一个bind函数来辅助将f提升成fn. f :: Number -> (Number,String) => fn :: (Number,String) -> (Number...这里f和f1代表的调用顺序产生同样的结果，说明元组自函子范畴满足结合律。
，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。...一个5×3的矩阵和一个3×2的矩阵相乘，结果是什么？...下面的脚本的结果是什么？...下面表达式的结果分别是什么？...如何获得昨天，今天和明天的日期?
NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list容器。使用NumPy可以在代码中省去很多循环语句，因此其代码比等价的Python代码更为简洁。...(a)): a[i] = i ** 2 b[i] = i ** 3 c.append(a[i] + b[i]) return c 以下是使用NumPy的代码，它同样能够解决问题：...同时，我们使用NumPy中的arange函数来创建包含0~n的整数的NumPy数组。代码中的arange函数前面有一个前缀numpy，表明该函数是从NumPy模块导入的。...显然，NumPy代码比等价的纯Python代码运行速度快得多。有一点可以肯定，即不论我们使用NumPy还是Python，得到的结果是一致的。不过，两者的输出结果在形式上有些差异。...这是为什么呢？显然，我们使用的是NumPy数组，而非Python自身的list容器。
/yingzk/100_numpy_exercises Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。...一个5×3的矩阵和一个3×2的矩阵相乘，结果是什么？...下面的脚本的结果是什么？...下面表达式的结果分别是什么？...如何获得昨天，今天和明天的日期?
态射 自函数 EndoFunction 自函数就是把类型映射到自身类型 identity :: Number -> Number identity函数就是一个自函数的例子，它接收什么就返回什么 函子...有什么办法能消除这种不兼容？结合前面所述，cube是一个自函数，元组(Number,String)在Hask范畴是一个自函子 （这个说法看起来并不准确，(?...,String) 如果输入和输出都是元组,结果会怎样呢？...fn :: (Number,String) -> (Number,String) fn . fn 这样是可行的，在验证满足结合律之前，我们引入一个liftM函数来辅助将f提升成fn liftM :: (...这里f和f1代表的结合顺序产生了相同的结果，说明元组自函子范畴满足结合律。
与其它数据类型一样，State同样需要自身的一套泛函操作函数和组合函数（combinators），我们将在以下章节中讨论有关State数据类型的设计方案。 ...在正式介绍State类型前，我们先从随意数产生器（RNG: Random Number Generator）开始，从泛函RNG的原理分析引领到State设计方案。...如果我们使用同一个RNG产生的结果是一样的r2==r3，恰恰体现了泛函风格。...，没做什么事。...我是说现在感觉编程已经变成了好像高中做数学题一样：拿到一个函数描述就开始想办法用什么其它现有的函数来解决；然后匹配一下类型，找找以前的例子，等等。。。,完全没有感觉到是在编写计算机程序。
对于计算器，结果通常是足够的，但是以下除法可能与您期望的不符： >>> 3/2 1 我们将在本书的后面几章中讨论此结果的含义。 取 2 的立方，如下所示： >>> 2 ** 3 8 刚刚发生了什么？...注意 在本章和其他章中，我们将按照约定使用以下行导入 NumPy： import numpy as np 请执行以下步骤： 单位矩阵是一个正方形矩阵，在主对角线上有一，其余部分为零。...在当前设置中，我们可以使用where()函数获得下一个最好的结果，该函数返回满足条件的数组的索引。...由于在 Python 中，整数除法与浮点除法的工作原理不同，因此我们需要使用浮点数来确保获得正确的结果。...实战时间 – 使用hanning()函数进行平滑处理 我们将使用 hanning()函数来平滑股票收益数组，如以下步骤所示： 调用hanning()函数来计算特定长度窗口的权重（在本示例中为 8），如下所示
如果你看它的背后，第 2 部分训练的 Word2Vec 模型由词汇表中每个单词的特征向量组成，存储在一个名为syn0的numpy数组中： >>> # Load the model that we created...# # Index2word 是一个列表，包含模型词汇表中的单词名称。 # 为了获得速度，将其转换为集合。...featureVec = np.add(featureVec,model[word]) # # 将结果除以单词数来获得平均值 featureVec = np.divide(featureVec...深度和非深度学习方法的比较 你可能会问：为什么词袋更好？ 最大的原因是，在我们的教程中，平均向量和使用质心会失去单词的顺序，这使得它与词袋的概念非常相似。...其次，在已发表的文献中，分布式单词向量技术已被证明优于词袋模型。在本文中，在 IMDB 数据集上使用了一种名为段落向量的算法，来生成迄今为止最先进的一些结果。
在这篇文章中，我们将通过PyTorch的张量来更深入地探讨PyTorch本身。废话不多说，我们开始吧。 ? PyTorch中的张量是我们在PyTorch中编程神经网络时会用到的数据结构。...有时候，当有多种方法可以达到相同的结果时，事情可能会变得令人困惑，所以让我们来分解一下。 我们首先使用每个选项创建一个张量，然后看看我们得到了什么。我们将从创建一些数据开始。...下一篇文章中的讨论将让我们看到这些选项中哪一个最适合创建张量。现在，让我们看看一些可用于从头创建张量的创建选项，而不需要预先获得任何数据。 无需数据的创建选项 下面是一些可用的其他创建选项。...https://pytorch.org/docs/stable/index.html 我希望现在您已经很好地理解了如何使用PyTorch通过使用数据以及不需要数据的内置函数来创建张量。...如果我们使用numpy，这个任务就很简单了。ndarrays，所以如果你已经很熟悉NumPy，那么恭喜你。
在计算机领域就体现为机器学习算法，在经济学领域就体现为博弈论的研究，在神经学领域体现在理解人类大脑如何做出决策。这一类问题本质上都是一个问题，人为什么能够并且如何做出最优决策。...强化学习是一个序列的决策问题，需要选择一系列连续的行为，在这些行为结束之后能够获得最大的收益。一开始并没有任何标签告诉算法应该怎么做，是通过这个持续动作的行为来调整之前的结果。...通过不断地持续调整，强化学习算法就能够学习到在什么样的情况下选择什么样的行为可以获得最好的结果。 与机器学习相比，泛函分析已经是数学史上一门传统而经典的学科。...泛函分析是分析学的一个分支，其研究的主要对象就是由函数构成的函数空间。它是从变分问题，积分问题，理论物理的研究过程中逐步发展起来的。那么泛函分析是怎么和机器学习中的强化学习结合到一起的呢？...文章的最后一节会介绍泛函分析的一些基本概念，并且使用泛函分析的经典定理 Banach Fixed-Point Theorem 来证明强化学习中 Value Iteration 等算法的收敛性。
在使用函数式语言进行编程后，就能够很清晰地理解为什么随着时间的推移，更主流的语言开始采用函数式语言中的一些被认为理所当然的特性。...组合类型，是将类型放到一起，使结果类型的值由每个成员类型的值组成。 代数数据类型（Algebraic Data Type，ADT） ADT是在类型系统中组合类型的方式。...在本例中，T是一个空心圆，U是一个实心圆。map()函子从H实例中拆包出T，应用函数，然后把结果放回到一个H中。...Monad 由以下三个部分组成： 一个类型构造函数（M），可以构建出一元类型 M。 一个类型转换函数（return or unit），能够把一个原始值装进 M 中。...map= 将函数作为输入的工具，将其应用于包装器中的原始值，并返回包装后的结果。
简单来说就是 我们先猜测一下,我们打算找的这个函式,它的数学式到底长什么样子。...在我们没有一个具体的函数时，我们可以先定义一个初始点，然后求该点的微分，也就是该点对应的斜率，然后根据这个斜率来判定接下来是向什么方向走才能接近图像的下方，重复这个步骤直到微分为0.显然，对于一个函数来说极值点可能不止一个...，我们可以发现预测的结果几乎就是前一天的数据。...事实上,在训练资料上的loss是0.45k,实际预测是是0.58k的误差。...[03b9765f4fcb41ad9688acb9a087ab55.png] 然后我们获得了更低的loss,是0.38k,在真实的预测时也有比较好,是0.49k。
Sprintf()是把格式化字符串输出到指定的字符串中。 Fprintf()是吧格式化字符串输出到文件中。 2、Golang 使用什么数据类型?...包 (pkg) 是 Go 工作区中包含 Go 源文件或其他包的目录。源文件中的每个函 数、变量和类型都存储在链接包中。...每个 Go 源文件都属于一个包，该包在文 件顶部使用以下命令声明: package 您可以使用以下方法导入和导出包以重用导出的函数或类型: import 什么 当一个 Goroutine(协程)获得了 Mutex 后，其他 Gorouline(协程)就只能乖 乖的等待，除非该 gorouline 释放了该 MutexRWMutex 在 读锁 占用的情况下...new 的作用是初始化一个纸箱类型的指针 new 函数是内建函数，函数定义: func new(Type) *Type 使用new函数来分配空间 传递给new函数的是一个类型，而不是一个值 返回值是指向这个新非配的地址的指针
创建随机数组 NumPy 中的random模块提供了各种函数来创建任何数据类型的随机数组。 在整本书中，我们将非常频繁地使用此模块来演示 NumPy 中函数的工作。..., False], dtype=bool) 从前面的示例中，我们可以深入了解 NumPy 的元素操作，但是使用它们的好处是什么？...首先查看在线文档，以确保获得期望的结果。...您可以在下图中看到结果： NumPy 可以从线性代数中获得许多应用，例如插值和外推，但是我们不能在本章中全部介绍它们。 我们希望本章为您使用 NumPy 解决线性或多项式问题提供一个良好的开端。...我们还介绍了numpy.linalg类，它提供了许多函数来处理ndarray的线性或多项式计算。 在本章中，我们做了很多数学运算，但同时也发现了如何使用 NumPy 帮助我们回答一些现实问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
