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C# 中的函数编程：实用部分

让我们来看看今天就能在C#项目中使用的五种实用模式。高阶函数高阶函数可以接收其他函数作为参数或将函数作为结果返回。它们让你能够编写更灵活和可组合的代码，因为你可以像传递数据一样传递行为。...高阶函数的常见例子是LINQ中的Where和Select，它们接收用于转换数据的函数。...每个验证规则都是一个简单的函数，我们可以将它们组合起来。...将错误作为值 C#中的错误处理通常是这样的： public classUserService { publicUserCreateUser(string email,string password...纯函数纯函数是可预测的：它们只依赖于输入，不会改变系统中的任何东西。没有数据库调用，没有API请求，没有全局状态。这种约束使它们更容易理解、测试和调试。

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python中的list函数（部分截取）

本文在Python3.5中进行，python3.5中的list是一个列表函数。其中有几个命令需要注意：index del count。...除此之外基础的append与extend不在叙述 index获得第一次出现的value（值的编号）示例：index a = [1,2,3,4,5,6,7,6,1] eg1 = a.index(3)...print(eg1) 示例：count与del # count计数，del删除最先选定的索引对应的值 a = [1,2,3,4,5,6,7,6,1] eg1 = a.count(6) print

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javascript 操作 url 中 search 部分方法函数

javascript 操作 url 中 search 部分方法函数前言首先,我们需要知道什么是 search , search 是 window.location 的一个属性.举个例子: 首先,我们这里有一个...我们访问访问这个地址,打开控制台,输入window.location,会得到如下图的结果如上,我们要操作的就是上图中方框框出来的这个部分. 为什么要操作这个?...name 的值(整合上一段别人的方法) funcUrl(name,value) 将search中name的值设置为value,并返回完整url 返回内容如 http://www.a.com/list/...url中传来的参数.但是发现中文在获取之后是乱码.经过查询,从 w3school JavaScript unescape() 函数得到以下内容: 注释：ECMAScript v3 已从标准中删除了 unescape...因此,替换为了decodeURI()函数,就正常了.

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函数部分的详细讲解

函数主要内容函数是什么库函数与自定义函数形参与实参传值调用与传址调用函数的嵌套调用与链式访问函数声明与定义函数递归函数是什么在数学里，我们经常接触并且为之头疼的就是函数，但是越头疼，反而用到的越多...，数学中不开函数。...库函数与自定义函数所谓库函数，就是存放在C语言函数库中供人使用的函数，使用库函数，必须要包含相对应的头文件，像我们早期遇到的printf（）、scanf（）输出输入，都是库函数，在使用的时候都要包含<...形参形式参数是指函数名后括号中的变量，因为形式参数只有在函数被调用的过程中才实例化（分配内存单元），所以叫形式参数。形式参数当函数调用完成之后就自动销毁了。...函数声明与定义大家如果细心观察的话，就会发现我上面调用函数时，被调用的函数都放在了main函数上面，而我们书本中很多都是放在main函数下面。

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函数依赖关系的例子_部分函数依赖

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。完全函数依赖、部分函数依赖和传递函数依赖举例完全函数依赖、部分函数依赖和传递函数依赖举例 1. 完全依赖： 2....部分函数依赖： 3.传递函数依赖： 4.平凡函数依赖 5.非平凡函数依赖完全函数依赖、部分函数依赖和传递函数依赖举例 1....部分函数依赖：通过{学生学号，课程号}可以得到{该生姓名}，而通过单独的{学生学号}已经能够得到{该生姓名}，则说明{该生姓名}部分依赖于{学生学号，课程号}；又比如，通过{学生学号，课程号}可以得到...例如：在学生表(学号,姓名,年级)中,(学号,姓名)可以推出学号和姓名其中的任何一个,这就是平凡函数依赖. 直白点说，就是只要Y是X的子集，Y就依赖于X。...例如：在学生表(学号,姓名,年级)中,通过(学号,姓名)可以推出这个学生所在的年级,但年级不是（学号，姓名）的子集，这是非平凡函数依赖.((学号,姓名)就是一个x,年级就是一个y’)。

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线性回归代价函数的推导

今天讨论群里有小伙伴指出来这个问题，特地去重新推导了一遍，在推导的时候应该乘以一个-1，但是之前我给忘了，在此更正！希望大家之后可以继续给指出错误！ image.png

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Makefile中部分函数的使用

notdir 把展开的文件的路径去掉，只显示文件名而不包含其路径信息，例如： FILES =(notdir (SOURCES)) 这行的作用是把上面以 .c 结尾的文件的文件列表中附带的路径去掉，只显示符合条件的文件名...patsubst （ patten substitude, 匹配替换的缩写）函数。它需要3个参数：第一个是一个需要匹配的式样，第二个表示用什么来替换它，第三个是一个需要被处理的由空格分隔的字列。...参考文献 Makefile中foreach函数使用方法：https://blog.csdn.net/yanlaifan/article/details/71402771 Makefile中wildcard...、notdir、patsubst函数的用法：https://blog.csdn.net/zqj6893/article/details/9066225 Makefile中的wildcard用法：Makefile...: Frytea Title: Makefile中部分函数的使用 Link: https://blog.frytea.com/archives/466/ Copyright: This work

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使用MindSpore的线性神经网络拟合非线性函数

技术背景在前面的几篇博客中，我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案、MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案...这里我们在线性拟合的基础上，再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案。...非线性函数拟合在前面这篇博客中我们所拟合的是一个简单的线性函数： \[y=ax+b \] 那么在这里我们先考虑一个最简单的非线性函数的场景： \[y=ax^2+b \] 同样的还是两个参数，需要注意的是...，如果要用线性神经网络来拟合非线性的函数，那么在给出参数的时候就要给出非线性的入参，以下是完整的代码（如果需要展示结果更好看的话可以参考上面提到的线性函数拟合的博客，这里我们为了提速，删除了很多非比要的模块...多变量函数拟合不论是前面提到的线性函数拟合的场景，或者是上一个章节中单变量非线性函数的拟合，其实都只有1个输入参数，本章节介绍的场景有2个入参，这里我们要拟合的函数模型是： \[z(x,y)=ax^2

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线性筛求积性函数的模板

ACM常用模板合集 void sieve() { tot = 1; memset(vis, 0, sizeof(vis)); low[1] = 1; G[1] = 函数G...(n) n=1时的定义 for (int i = 2; i <= mxn; i++) { if (!...vis[i]) { pri[tot++] = i; low[i] = i; G[i] = 函数G(n) n=质数时的直接定义

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字符函数，字符串函数及部分函数的模拟实现

以下是我所了解到的部分字符函数，及其cplusplus官网中这些函数的链接：函数若其参数是符合下列条件则返回真 iscntrl 任何控制字符 isspace 空白字符:空格‘’,换页 '\f,换行...，则不仅会将引号中的值赋给数组，最终还会在字符串的末尾自动添加一个'\0' ；而其最终的结果又会是什么呢？...但这个结果并不是固定不变的，由于内存中存放的数是随机的，故当我们重新生成一个程序之后，其结果会变为另外一个随机值; 模拟实现：方法1：我们知道strlen函数遇到'\0'就会停止，故我们可以使用一个循环...使用该函数，源字符串必须包含'\0' ，同时'\0'也会被拷贝到目标字符串中； 2. 使用该函数，必须保证目标空间要足够大，能够放得下需要拷贝的数据； 3....() { char ch1[] = "abcdefg"; char ch2[20]; printf("%s", my_strcpy(ch2, ch1)); } 该代码目前可以简单实现strcpy函数的部分基本功能

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pytorch中的线性回归

pytorch中的线性回归简介：线性回归是一种基本的机器学习模型，用于建立输入特征与连续输出之间的关系。...它假设输入特征与输出之间的关系是线性的，并且尝试找到最佳的线性拟合，以最小化预测值与真实值之间的差距。...线性回归原理在线性回归中，我们假设输入特征 X 与输出 Y 之间的关系可以表示为： Y = WX + b 其中， W 是特征的权重（系数）， b 是偏置项，用于调整输出值。...通常使用最小化均方误差（Mean Squared Error，MSE）来衡量预测值与真实值之间的差距。实现线性回归在 PyTorch 中，我们可以利用自动求导功能和优化器来实现线性回归模型。...下面是一个简单的线性回归示例代码：我们的目的是：预测输入特征X与对应的真实标签Y之间的关系。

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多分类问题线性层和训练部分代码的构建

如下图网络是一个十个输出（十分类问题）首先建立三个线性层 import torch import torch.nn.functional as F # 先建立三个线性层 784=>200=>200...torch.randn(200, 784, requires_grad=True), \ torch.randn(200, requires_grad=True) # randn内的参数分别为...没有经过sigmoid和softmax 上面完成了tensor和forward的建立，下面介绍train的部分 # 训练过程首先要建立一个优化器，引入相关工具包 import torch.optim as...optim import torch.nn as nn lr = 1e-3 # learning_rate # 优化器优化的目标是三个全连接层的变量 optimizer = optim.SGD([...，后续需会讲解数据读取、结果验证等其他部分代码下面给出全部代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as

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使用MATLAB的fitlm函数进行线性回归

今天在做《数理统计》关于线性回归的作业，本来用R已经做出来了，但是由于最近使用matlab很多，所以也想看看用matlab怎么做。...matlab中有很多函数可以做各种各样的回归，也有cftool工具箱可以可视化的做回归，很方便。...这里选用fitlm做回归，由于多元回归和一元回归基本思想是差不多的，操作也只是参数个数的问题，所以这里用一元线性回归做例子，记录下来以备后用。...数据选用R中的自带数据：cars数据集，是一个关于汽车速度和距离的数据，50*2的矩阵。 ? 采用一元线性回归模型进行回归，公式这里就不说了，dist为因变量，speed为自变量。...(x, y, 'VariableNames', {'speed', 'dist'}); model = fitlm(tb, 'dist~speed'); plot(model); model里含有模型的各种参数

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浅谈积性函数的线性筛法

前置知识数论函数及相关基本定义素数的线性筛线性筛线性筛可以在严格$O(n)$的时间内筛出积性函数的值，它有常见的套路假设$n = p_1^{a_1} p_2^{a_2} \dots p_k^...$的指数常见的有以下几种线性筛素数比较简单，这也是筛其他积性函数的基础 #include const int MAXN = 1e4 + 10; int N, prime[MAXN]...我在以前的文章中也详细的讲过，这里只放一下代码 #include const int MAXN = 1e4 + 10; int N, prime[MAXN], vis[MAXN], phi...很多情况下我们会遇到求两个积性函数狄利克雷卷积的情况很显然，这个函数也是积性函数，我们考虑如何求得为了方便筛，我们需要把问题无限简化，设$low(i)$表示$p_1^{a_1}$ 考虑筛法中最关键的地方...线性筛约数个数和、约数和线性筛,积性函数,狄利克雷卷积,常见积性函数的筛法

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使用 MATLAB 的 fitlm 函数进行线性回归

今天在做《数理统计》关于线性回归的作业，本来用R已经做出来了，但是由于最近使用matlab很多，所以也想看看用matlab怎么做。...matlab中有很多函数可以做各种各样的回归，也有cftool工具箱可以可视化的做回归，很方便。...这里选用fitlm做回归，由于多元回归和一元回归基本思想是差不多的，操作也只是参数个数的问题，所以这里用一元线性回归做例子，记录下来以备后用。...数据选用R中的自带数据：cars数据集，是一个关于汽车速度和距离的数据，50*2的矩阵。 ? 采用一元线性回归模型进行回归，公式这里就不说了，dist为因变量，speed为自变量。...(x, y, 'VariableNames', {'speed', 'dist'}); model = fitlm(tb, 'dist~speed'); plot(model); model里含有模型的各种参数

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在函数中的局部程序（像是比局部变量还局部的部分）

我们都知道局部变量是在一个函数内部定义的变量，它只在本函数范围内有效，也就是说只有在本函数内才能使用它们，在此函数以外是不能使用这些变量的。...在一个函数内部定义的变量只在本函数范围内有效，也就是只有本函数内才能引用它们，在此函数外不能使用这些变量。...在复合语句内定义的变量只能在本复合语句范围内有效，只有本复合语句内才能引用他们，在该复合语句外不能使用这些变量。还有就是函数的形参，只在该函数内有效。...而全局变量的有效范围为从定义变量的位置开始到本源文件结束。但还有一种形式的局部变量不是以函数为限制，而是以括号为限制的，局部代码。在｛｝中的代码，输入局部变量，在括号外面不能调用。...实例： #include int main() { int a=5; //在｛｝中的代码，输入局部变量，在括号外面不能调用 { int a=1; printf("%d\n"

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机器学习中的线性回归

机器学习中的线性回归简介线性回归是机器学习领域中最简单而有效的模型之一。它用于建立自变量（输入）和因变量（输出）之间的线性关系。在实际应用中，线性回归广泛用于预测、分析和建模。...让我们深入了解线性回归的基本原理和应用。基本原理线性回归基于假设，即自变量和因变量之间存在线性关系。...下面是一些公司应用线性回归的实际场景： 1. 零售行业零售公司可以使用线性回归来预测产品销售量。...多变量线性回归前面的例子是单变量线性回归，但线性回归也适用于多个自变量的情况。...它们通过在成本函数中引入正则化项，惩罚系数过大的模型，从而提高模型的泛化能力。

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R中的线性回归分析

回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型，来预测因变量Y...的发展趋势。...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项，是回归直线在纵轴上的截距 b——回归系数，是回归直线的斜率 e——随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响...回归分析函数 lm(formula) formula：回归表达式y~x+1 lm类型的回归结果，一般使用summary函数进行查看预测函数 predic(lmModel,predictData...newData.csv', header=T, sep=',', fileEncoding = 'utf8'); fix(pData) predict(lmModel, pData, level=0.95) 多重线性回归

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图形中的线性代数

概要本篇介绍下图形学中涉及的线性代数，通过本篇的学习，可以为后续学习图形的各种变换打下坚实的基础。为了避免单纯介绍数学带来的抽象，本篇会以图形的方式来解释数学。那现在就开始吧。...特征值和特征向量矩阵A表示一个变换，可能是旋转，平移，缩放中的一个或几个，如果对某个向量按照A变换后，结果方向没变，只是进行了缩放，那么这个向量就是特征向量，对应的缩放因子就是特征值。...如果要计算奇异值，可以按照下面公式： image.png 2D线性变换缩放缩放就是针对某个维度按比例缩放 image.png 这时候的输出就是[x,y]向量进行缩放后的向量。...R，这两个向量是对应的行向量将该向量乘以矩阵R，这时候就可以将该向量旋转到标准坐标系的某个轴上执行旋转 4.乘以R的装置，就可以再旋转第一步生成的坐标系中具体公式如下，这儿是将旋转向量旋转到了...坐标系变换在图形变换中，会涉及到多个坐标系，比如基于某个物体的局部坐标系，基于整个空间的整体坐标系，还有基于Camera的观察坐标系，那某个坐标系的点在另外一个坐标系中如何表示呢？

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C语言库函数的模拟实现（部分）

• strtok函数找到str中的下⼀个标记，并将其⽤ \0 结尾，返回⼀个指向这个标记的指针。...• strtok函数的第⼀个参数不为 NULL ，函数将找到str中第⼀个标记，strtok函数将保存它在字符串中的位置。...下面我们通过一个代码来直观感受这个函数：打印结果： strerror函数 strerror函数可以把参数部分错误码对应的错误信息的字符串地址返回来。 ...errno是0，表⽰没有错误，当我们在使⽤标准库中的函数的时候发⽣了某种错误，就会将对应的错误码，存放在errno中，⽽⼀个错误码的数字是整数很难理解是什么意思，所以每⼀个错误码都是有对应的错误信息的。...perror函数打印完参数部分的字符串后，再打印⼀个冒号和⼀个空格，再打印错误信息。是的，这两个打印出来的结果是一致的。讲到这，不知你是否对这些函数有了新的理解？欢迎在评论区与我交流！

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