经过了一段时间的学习，我们了解了一系列泛函数据类型。我们知道，在所有编程语言中，数据类型是支持软件编程的基础。同样，泛函数据类型Foldable,Monoid,Functor,Applicat
中间插播了几篇scalaz数据类型，现在又要回到Monad专题。因为FP的特征就是Monad式编程（Monadic programming），所以必须充分理解认识Monad、熟练掌握Monad运用。
刚完成了9月份深圳scala-meetup，趁刮台风有空，把我在meetup里的分享在这里发表一下。我这次的分享主要分三个主题：“Monadic编程风格“、”Future vs Task and ReaderMonad应用方法“及”using heterogeneous monads in for-comprehension with MonadTransformer“。这篇想先介绍一下Monadic编程风格。
在上一节我们介绍了Monad。我们知道Monad是一个高度概括的抽象模型。好像创造Monad的目的是为了抽取各种数据类型的共性组件函数汇集成一套组件库从而避免重复编码。这些能对什么是Monad
本文探讨了函数式编程在软件工程领域中的应用，包括函数式编程的优缺点，与面向对象编程的区别，以及如何在实践中应用函数式编程。作者还探讨了函数式编程和形式方法的关系，并介绍了一些函数式编程的工具和语言。
该文是关于Scala实现函数式编程的概述。通过使用Scalaz库，可以定义类型安全的函数式编程抽象。通过使用这些抽象，可以避免“副作用”并实现依赖编程。
在前面的几篇讨论里我们初步对FP有了些少了解：FP嘛，不就是F[A]吗？也是，FP就是在F[]壳子（context）内对程序的状态进行更改，也就是在F壳子（context）内施用一些函数。再直白一
scala标准库提供了一个Either类型，它可以说是Option的升级版。与Option相同，Either也有两种状态：Left和Right，分别对应Option的None和Some，不同的是L
前面提到了scalaz是个函数式编程（FP）工具库。它提供了许多新的数据类型、拓展的标准类型及完整的一套typeclass来支持scala语言的函数式编程模式。我们知道：对于任何类型，我们只需
函数式编程模式强调纯代码（pure code），主要实现方式是使用不可变数据结构，目的是函数组合（composability）最终实现函数组件的重复使用。但是，如果我们在一个函数p内部使用了可
在过程式的编程中，例如使用 C 语言，我们的工作是不断地以副作用的形式对状态进行修改，然后产生结果。例如我们可能会先令 int x = 0，然后进行一系列操作，将 x 修改以记录这些操作的过程和产生的效果，最后再产生结果。但是，如果一个语言建议一个值不可变（例如 Scala）或是强制要求一个值不可变（例如 Haskell）那又该怎么办？
说道FP,我们马上会联想到Monad。我们说过Monad的代表函数flatMap可以把两个运算F[A],F[B]连续起来，这样就可以从程序的意义上形成一种串型的流程（workflow）。更直白的讲
在上节我们介绍了Free Monad的基本情况。可以说Free Monad又是一个以数据结构替换程序堆栈的实例。实际上Free Monad的功能绝对不止如此，以heap换stack必须成为Fr
在前面的几篇关于Free编程的讨论示范中我们均使用了基础类型的运算结果。但在实际应用中因为需要考虑运算中出现异常的情况，常常会需要到更高阶复杂的运算结果类型如Option、Xor等。因为Mona
Monad typeclass不是一种类型，而是一种程序设计模式（design pattern），是泛函编程中最重要的编程概念，因而很多行内人把FP又称为Monadic Programming
scala中的Option类型是个很好用的数据结构，用None来替代java的null可以大大降低代码的复杂性，它还是一个更容易解释的状态表达形式，比如在读取数据时我们用Some(Row)来代表读取的数据行Row，用None来代表没有读到任何数据，免去了null判断。由此我们可以对数据库操作的结果有一种很直观的理解。同样，我们又可以用Either的Right(Row)来代表成功运算获取了结果Row，用Left(Err)代表运算产生了异常Err。对于数据库编程我还是选择了Task[Either[E,Option[A]]]这种类型作为数据库操作运算的统一类型。可以看到这是一个复合类型：首先Task是一个non-blocking的运算结果类型，Either[E,Option[A]]则同时可以处理发生异常、获取运算结果、无法获取结果几种状态。我觉着这样已经足够代表数据库操作状态了。
在编程的时候，常常会遇到需要并行处理一些代码，最原始的做法就是创建不同的线程进行处理，但是线程之间的同步处理非常麻烦而且容易出错，如果要同时得到几个线程的结果并且通过这些结果进行进一步的计算，则需要共享变量或者进行线程间通信，无论如何都非常难以处理。另外，直接使用线程也使得代码灵活性不高，比如在双核机器上可能只希望使用两个线程执行代码，到了四核机器上就希望最多能有四个线程了。Future 能够提供一个高层的抽象，将计算任务的并发化和计算最终的执行方式分离，使得这类处理更为方便。Future 作为一个代理对象代表一个可能完成也可能未完成的值 1，通过对 future 进行操作，能够获取内部的计算是否已经完成，是否出现异常，计算结果是什么等信息。
本文介绍了如何使用函数式编程的方式处理IO，并使用Scalaz的IO Monad实现了一个简单的程序。通过这个例子，展示了函数式编程在处理异步逻辑中的优势。
经过了一段时间的泛函编程讨论，始终没能实实在在的明确到底泛函编程有什么区别和特点；我是指在现实编程的情况下所谓的泛函编程到底如何特别。我们已经习惯了传统的行令式编程（imperative pr
词法分析（lexical analysis）1 和语法分析（syntactic analysis，又称为 parsing）2，同属于编译器的前端部分。词法分析器（lexer）将输入拆分为一个个的 token，然后语法分析器根据特定的语法规则将输入的 token 解析为一个结构化的表示，一般为抽象语法树（abstract syntax tree），供之后的语义分析器使用。
通过前面的几篇讨论我们了解到F[T]就是FP中运算的表达形式（representation of computation）。在这里F[]不仅仅是一种高阶类型，它还代表了一种运算协议（computa
Null 值由来已久，它最早是由 Tony Hoare 图方便而创造的，后来被证明这是个错误，而他本人也对此进行了道歉，并称之为「十亿美金错误」1。
这个循环就是每次从表[3,4.4,'life'] 中取出一个元素（回忆：表是一种序列），然后将这个元素赋值给a，之后执行隶属于for的操作(print)。
在上节我们介绍了Trampoline。它主要是为了解决堆栈溢出（StackOverflow）错误而设计的。Trampoline类型是一种数据结构，它的设计思路是以heap换stack：对应传统
初接触泛函状态觉着很不习惯。主要是在使用State数据类型时很难理解其中的原理，特别是泛函状态变迁机制（state transition mechanism）：怎么状态就起了变化，实在难以跟踪
在前面几次讨论中我们介绍了Free是个产生Monad的最基本结构。它的原理是把一段程序（AST）一连串的运算指令（ADT）转化成数据结构存放在内存里，这个过程是个独立的功能描述过程。然后另一个独
泛函编程的核心模式就是函数组合（compositionality）。实现函数组合的必要条件之一就是参与组合的各方程序都必须是纯代码的（pure code）。所谓纯代码就是程序中的所有表达式都必
我们经常提到函数式编程就是F[T]。这个F可以被视为一种运算模式。我们是在F运算模式的壳子内对T进行计算。理论上来讲，函数式程序的运行状态也应该是在这个运算模式壳子内的，也是在F[]内更新的。那么
采用 for 循环，加条件判断，很轻松就可以实现。但有没有更简洁的实现方式？列表推导式（List Comprehension）。对比看看两者的效果。
scalaz还提供了个type class叫Validation。乍看起来跟\/没什么分别。实际上这个Validation是在\/的基础上增加了Applicative功能，就是实现了ap函数。通过
List是一种最普通的泛函数据结构，比较直观，有良好的示范基础。List就像一个管子，里面可以装载一长条任何类型的东西。如需要对管子里的东西进行处理，则必须在管子内按直线顺序一个一个的来
解析（Comprehension，或翻译为“推导”）是一种典型的 Python 语法，可以在列表、字典、元组、集合上使用（注意，Python 2 只有列表解析），解析式可以针对任何可迭代对象，通过一行代码，完成循环语句中多行代码的任务。
我们在前面花了几期时间讨论Free Monad，那是因为FP既是Monadic programming，Free Monad是FP模式编程的主要方式。对我们来说，Free Monad代表着fp从学
概述 在上一篇博客中，我们介绍了Python进阶教程(一)，还有一些新的技巧没有翻译完，我们下面来继续我们的翻译。 Intermediate Python 中译(二) Decorators Decorators装饰器是Pytho非常重要的特性，相当于Java注解功能。装饰器是修饰函数的一种语法特性，可以使其功能发生一些改变。在Python函数也是第一等公民，可以直接赋值对象和使用。 def hi(name="brian"): return "hi,"+name print(hi()) #输出 hi
在Python中，除了常规函数，你应该也会在代码中见到一些“非常规”函数，它们往往很简短，就一行，并且有个很酷炫的名字——lambda，没错，这就是匿名函数。
while语句非常灵活。它可以用来在任何条件为真的情况下重复执行一个代码块。一般情况下这样就够用了，但是有些时候还得量体裁衣。比如要为一个集合(序列和其他可迭代对象)的每个元素都执行一个代码块。这个时候可以使用for语句:
我在上期讨论里已经成功的创建了一个简单的Slick项目，然后又尝试使用了一些最基本的功能。Slick是一个FRM（Functional Relational Mapper）,是为fp编程提供的sc
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的，并且常用于编程中，以加速整体数据转换，其中简单的数学变化通过可迭代对象（例如列表）执行。未受到重视的是，把有一定规模的代码模块，如条件循环，进行矢量化，也能带来一些好处。
Haskell是一种纯函数式语言（purely functional programming language），其函数式特性的纯度没有争议
使⽤了yield关键字的函数不再是函数，⽽是⽣成器。（使⽤了yield的函数就是⽣成器）
本篇为Python进阶干货系列第四篇，主要为大家详细介绍了Python条件判断、循环语句、循环控制、迭代器和生成器以及异常
Python 是一种极其多样化和强大的编程语言！当需要解决一个问题时，它有着不同的方法。在本文中，将会展示列表解析式（List Comprehension）。我们将讨论如何使用它？什么时候该或不该使用它？
scala中没有三目运算符，因为根本不需要。scala中if else表达式是有返回值的，如果if或者else返回的类型不一样，就返回Any类型（所有类型的公共超类型）。 例如：if else返回类型一样
逻辑很简单，对于一个数 n，只有从 2 到 n 做个循环，来检查 n 是不是被每个数能整除，如果是，那么 n 不是质数；如果不是，n 是质数。简单明了，代码如下。
AI 研习社消息，Facebook AI 研究院于近日开源了 C++ 库及数学语言 Tensor Comprehensions，它能有效填补研究人员于数学运算领域的沟通鸿沟，并基于各种硬件后端上大规模运行工程模型。它的最大亮点在于，它采用了 Just-In-Time 的编译自动生成机器学习社区所需的高性能代码。 也就是说，通过 Tensor Comprehensions，研究人员能够以数学符号的方式进行编写，系统能够根据需求进行编译调整，并输出专业的代码。 数量级增长 传统意义上，如果要从零创造一个具有
循环语句在 Python 中是控制程序重复执行特定代码块的重要工具。Python 提供了两种主要的循环语句：for 循环和 while 循环。
Facebook AI Research今天发布了张量理解（Tensor Comprehension），这是一个C ++库，也是一种数学语言，它能够自动、按需地及时编译出机器学习所需的高性能代码。 简
这段代码涉及到了Python的基础语法、内置函数和一些常用的数据类型和操作符。下面我们来逐个解释：
由于 ' 和 " 会引起歧义，因此，我们在它前面插入一个\表示这是一个普通字符，不代表字符串的起始，因此，这个字符串又可以表示为
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