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Kotlin基础学习之lambda中return语句详解

前言 当我们爱上lambda并且大范围使用它的时候，我想大家都会被lambda中的return语句狠狠地调戏过，所以今天我们需要一起来揭开lambda中return的神秘面纱。...，最后的End不是被偷吃了，而是因为demo函数在判断条件满足的情况下提前返回了，这样的return用高端一点的语句就叫做：非局部返回。...如果我们想要return从forEach（即lambda）中返回怎么办？...这就是lambda中return语句的所有内容，很简单是不是？接下来就是尽情玩耍的时间了？...不好意思，这个调用会因为编译失败不给你运行的机会， 通过上面的讨论我们知道，非局部返回是从lambda调用点所在的函数中返回，所以这就要求我们lambda中的return语句只能出现在内联函数且该lambda

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系统设计中的泛化调用

背景 目前在学习一些中间件，里面看到了一个词是叫泛化调用， 其实这个场景在JAVA中比较常见。...我们常用的有反射，反射就是我知道类名称、类方法和参数，调用一个Object的类，但是在HTTP或者RPC远程调用过程中，我们一般会引入对方的SDK，从而引入接口规范和协议。...但是从一个中间件的角度触发，少依赖实现解耦，接入的低成本，少发布都是一个必须考虑的点。 因此本文从HTTP和DUBBO角度分析系统设计中泛化调用。...基于Cloud的泛化调用 以RocketMQ的事务消息场景为例，假设我是一个独立消息微服务，如下图所示。...泛化调用等价解耦，引入过多的SDK解决包冲突就是个坑。----

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python中的pyspark入门

Python中的PySpark入门PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。...解压Spark：将下载的Spark文件解压到您选择的目录中。...安装pyspark：在终端中运行以下命令以安装pyspark：shellCopy codepip install pyspark使用PySpark一旦您完成了PySpark的安装，现在可以开始使用它了。...最后，我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品，并将结果保存到CSV文件中。 请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。...Python与Spark生态系统集成：尽管PySpark可以与大部分Spark生态系统中的组件进行集成，但有时PySpark的集成可能不如Scala或Java那么完善。

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PySpark 中的机器学习库

把机器学习作为一个模块加入到Spark中，也是大势所趋。 为了支持Spark和Python，Apache Spark社区发布了PySpark 。...需要注意的是文本首先要用向量表示，可以用HashingTF 或者 CountVectorizer。 MinMaxScaler：最大-最小规范化，将所有特征向量线性变换到用户指定最大-最小值之间。...但注意在计算时还是一个一个特征向量分开计算的。通常将最大，最小值设置为1和0，这样就归一化到[0,1]。Spark中可以对min和max进行设置，默认就是[0,1]。...如果派生自抽象的Estimator类，则新模型必须实现.fit（…）方法，该方法给DataFrame中的数据以及一些默认或用户指定的参数泛化模型。...PySpark ML中的NaiveBayes模型支持二元和多元标签。 2、回归 PySpark ML包中有七种模型可用于回归任务。这里只介绍两种模型，如后续需要用可查阅官方手册。

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如何理解机器学习中的泛化能力？

本文用通俗的语言讲解了机器学习中的模型泛化能力，对模型的改进调优有很大帮助哦！ 1 什么是泛化能力？ 百度百科这样解释：是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。...学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。 提取几个关键词：新鲜样本、适应能力、规律、合适输出。...这种规律的掌握便是泛化能力，有的同学很聪明，考上名校，很大程度上是该同学的泛化能力好。 2 什么是欠拟合、过拟合、不收敛？...考试成绩差的同学，有这三种可能：一、泛化能力弱，做了很多题，始终掌握不了规律，不管遇到老题新题都不会做；二、泛化能力弱，做了很多题，只会死记硬背，一到考试看到新题就蒙了；三、完全不做题，考试全靠瞎蒙。...这些领域已经形成了泛化边界，即统计化描述模型根据以下因素泛化到新数据的能力： 模型的复杂程度 模型在处理训练数据方面的表现 虽然理论分析在理想化假设下可提供正式保证，但在实践中却很难应用。

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独家 | 机器学习模型的非泛化和泛化

作者：Mobarak Inuwa翻译：欧阳锦校对：赵茹萱 本文约2800字，建议阅读10分钟本文讨论了泛化在机器学习模型中的必要性。...泛化学习 两个模型可能分别从两个不同的问题领域学习，并在采用相同变量和约束行为时独立学习。 最初，泛化的结果是模型建立中的失误或仅仅是巧合。而在现在的模型中，泛化反而成为一种优势，应该被控制和最大化。...这有助于模型的训练，以达到最佳的泛化效果。在训练过程中，我们可以使用交叉验证技术，例如K-fold。即使在以泛化为目标时，这对于了解我们模型的意义也是必要的。 模型的非泛化 可以看出，模型不需要泛化。...在训练过程中，它学习数据集中的模式，并在测试过程中使用这些模式来进行预测，而预测的准确度是经过衡量的。在预测过程中，由于偏差，预测值和实际值之间的对比是错误的。一个高偏差的模型不能进行泛化。...低方差显示预测中的小偏差，而高方差显示目标函数的预测中的大偏差。 一个显示出高方差的模型在未见过的数据集上是不能泛化的。这意味着在开发能够很好地泛化的模型时，必须将方差水平处理得很低。

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学习泛化能力：用于领域泛化的元学习

领域泛化（Domain Generalization, DG）技术试图通过产生模型来缓解这一问题，通过设计将模型很好地推广到新的测试领域。提出了一种新的域泛化元学习方法。...元优化目标要求模型改进训练域性能的步骤也应该改进测试域性能。这一元学习过程训练模型具有良好的泛化能力的新领域。...与这些研究相比，我们的研究MLDG（Meta-Learning Domain Generalization）是第一个通过元学习来解决领域泛化问题的研究结果。...因此，DG将实现一个具有改进泛化能力的agent，在其操作环境发生变化的情况下，如果允许获得奖励，则对应SL中的监督领域适应（Supervised Domain Adaptation），如果不允许获得奖励则对应...MLDG-GC 让 中的第二项归一化，使得第二项的意义是最大化 和 之间的夹角： MLDG-GN 关于“相似方向”梯度的另一个观点是，一旦元训练域收敛，也不再需要更新元测试域上的参数

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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

RDD 中的每个元素提取 排序键 ; 根据 传入 sortBy 方法 的 函数参数 和 其它参数 , 将 RDD 中的元素按 升序 或 降序 进行排序 , 同时还可以指定 新的 RDD 对象的 分区数...RDD 对象 , 其中的元素是 按照指定的 排序键 进行排序的结果 ; 2、RDD#sortBy 传入的函数参数分析 RDD#sortBy 传入的函数参数 类型为 : (T) ⇒ U T 是泛型 ,...表示传入的参数类型可以是任意类型 ; U 也是泛型 , 表示 函数 返回值 的类型 可以是任意类型 ; T 类型的参数 和 U 类型的返回值 , 可以是相同的类型 , 也可以是不同的类型 ; 二、代码示例...2), ('Jerry', 3)] 按照上述二元元素的 第二个 元素 进行排序 , 对应的 lambda 表达式为 : lambda element: element[1] ascending=True...: ", rdd4.collect()) # 对 rdd4 中的数据进行排序 rdd5 = rdd4.sortBy(lambda element: element[1], ascending=True

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JDBC的泛化设计

1.ConnectionUtil在进行数据库交互的过程中，只使用数据库对象，而不进行具体对象的操作。...在ConnectionUtil中，放置一些数据库的基本对象: private Connection conn; private Statement stat; private PreparedStatement... ps; 在ConnectionUtil的构造器中，进行数据库对象的初始化和数据库的连接: public ConnectionUtil(String url){         try {             ... + ", password=" + password;     } } 3.在ClientDao层将数据库对象转换为具体对象，该处为Client类对象 在ClientDao中保存成员工具对象，类初始化的时候实例化该工具对象...在jdbc中可以将数据库对象和具体对象的操作绑定在一起，但是每多一个具体对象就需要多一个dao层的转化类。

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Python中的lambda函数

# python中的lambda函数 lambda函数相当于定义了一个匿名的函数，减少了代码量 # 代码 # Lambda表格 也是lambda函数 points = [{'x': 2, 'y': 3...}, {'x': 4, 'y': 1}] points.sort(key=lambda i: i['y']) print(points) ''' 要注意到一个 list 的 sort...方法可以获得一个 key 参数， 用以决定列表的排序方式（通常我们只知道升序与降序）。...在我们的案例中，我们希望进行一次自定义排序，为此我们需要编写一个函数， 但是又不是为函数编写一个独立的 def 块，只在这一个地方使用，因此我 们使用 Lambda 表达式来创建一个新函数。...''' # lambda函数的其他使用方法 add = lambda x, y: x + y print(add(1, 2)) # 结果为3 # 需求：将列表中的元素按照绝对值大小进行升序排列 list1

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Python中lambda的学习

在python语法中lambda是一个很单纯的用来简化编程的关键字，使用起来很简单，无非是——lambda x: x+1之类的，但是当它和for、append、list、generator等结合时，却不那么容易就可以读懂代码...1、先看第一个例子 f = lambda x: x**2 print(f(5)) # 25 结果是25，这里要说明的是lambda x: x**2是一个函数，你如果print(f)的得到的是一个函数的地址...) # IndexError: list index out of range 这儿说的是另外一种情况，程序中并没有给出匿名函数lambda的参数，在调用时才会给。...5、放在[]中、参数由for循环给出 li = [] li = [lambda :x for x in range(10)] print(li[0]()) # 9 print(li[1]()) # 9...6、lambda最常用：和map、reduce、filter等结合用 其实lambda最常用的还是和map、reduce、filter这些高级函数结合使用，不过那个时候就把它当做一个函数，而且格式相对固定

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【Python】PySpark 数据计算 ① ( RDD#map 方法 | RDD#map 语法 | 传入普通函数 | 传入 lambda 匿名函数 | 链式调用 )

同时 T 类型是 泛型 , 表示任意类型 , 也就是说 该函数的 参数 可以是任意类型的 ; 上述 函数 类型 右箭头 后面的 U , -> U 表示的是 函数 返回值类型 , (T) -> U 表示...那么返回值必须也是相同的类型 ; U 类型也是 泛型 , 表示任意类型 , 也就是说 该函数的 参数 可以是任意类型的 ; 3、RDD#map 用法 RDD#map 方法 , 接收一个 函数 作为参数..., 计算时 , 该 函数参数 会被应用于 RDD 数据中的每个元素 ; 下面的 代码 , 传入一个 lambda 匿名函数 , 将 RDD 对象中的元素都乘以 10 ; # 将 RDD 对象中的元素都乘以...操作，将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(lambda element: element * 10) 最后 , 打印新的 RDD 中的内容 ; # 打印新的 RDD 中的内容 print...(lambda element: element * 10) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop

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聊聊Kotlin中的lambda

聊聊Kotlin中的lambda 本质 kotlin中的lambda使用创建类和调用类实现。...也就是改变思路：之前我们是将表达式封装到一个类的方法中，具体调用lambda的时候调用这个类的方法 把它换成 我们直接把lambda中的方法体复制到调用方的方法体里面。...但是可以通过给调用的方法加入inline关键字，将方法复制到调用方这样就可以return了因为他就是很正常的返回，但是结果会变得不一样，因为处于同一个方法体return之后的语句不会执行，这也叫做非局部返回...可以指定returh作用的方法体 具体化参数类型refried 参数类型：可以猜到对应的就是泛型。那么具体化又是什么意思呢？...在inline修饰的方法中使用refried关键字修饰泛型去打印这个泛型的class发现确实可以获取到具体类型。

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JAVA中的泛型

的返回值类型为T，T的类型由外部指定 return key; } } 注意： 此处T可以随便写为任意标识，常见的如T、E、K、V等形式的参数常用于表示泛型 在实例化泛型类时，必须指定...在java中,泛型类的定义非常简单，但是泛型方法就比较复杂了。...尤其是我们见到的大多数泛型类中的成员方法也都使用了泛型，有的甚至泛型类中也包含着泛型方法，这样在初学者中非常容易将泛型方法理解错了。...泛型类，是在实例化类的时候指明泛型的具体类型；泛型方法，是在调用方法的时候指明泛型的具体类型 。...//由于泛型方法在声明的时候会声明泛型，因此即使在泛型类中并未声明泛型，编译器也能够正确识别泛型方法中识别的泛型。

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