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shapeless官方指南翻译写在前面

目录 前言 Shapeless简介 The Type Astronaut's Guide to Shapeless简介 总结 一、前言        在我的2016,感恩、乐观、努力一文中,说2017年要进行技术储备...Guide to Shapeless,很薄的一本书,100多页,于是就想能不能将其翻译下来,权当练手,贻笑大方。...三、The Type Astronaut's Guide to Shapeless简介        这本书是其官方指南,有没有中文版也不太清楚,借用一句话就是少一些功利主义,多一些不为什么的坚持。...),这些能使我们进入更高级的shapeless应用。...第六章从宏观上介绍ops类型类,并给出了一个例子,通过将几个简单操作串联,从而组成一个强大的“模式类迁移(case class migration)”工具。

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《类型编程晋级——shapeless类库使用指南》前言及第一章翻译

从年初开始进行此项工作,我和合作伙伴包亮付出了大量而艰辛的劳动。翻译中我们本着能够让所有人看明白、看懂的目的,反复修改高达五次。现基本翻译完毕,有出版意向,如果有意向欢迎联系,不甚感激!...原名:The Type Astronaut's Guide to Shapeless 中文:类型编程晋级——shapeless类库使用指南 作者:Dave Gurnell(戴夫·格内尔) 翻译:魏守峰、...感谢Dave,你为我们做了一件伟大的事情。 Miles Sabin shapeless作者 概要 此书是关于如何使用shapeless的指导,shapeless是基于Scala语言的泛型编程库。...由于shapeless包含的内容过多,所以此书只是专注于一些非常有意思的使用案例并用它们描绘出一个可用的工具和编程模式的画面。...第八章介绍shapeless中用于在类型级别表示原始数字的Nat类型。

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    从网页抓取数据的一般方法

    大家好,又见面了,我是全栈君 首先要了解对方网页的运行机制 ,这可以用httpwacth或者httplook来看一下http发送和接收的数据。这两个工具应该说是比较简单易懂的。这里就不再介绍了。...主要关注的内容是header和post的内容。...一般会包括cookie,Referer页面和其他一些乱其八糟可能看不懂的变量,还有就是正常交互的参数,比如需要post或者get的querystring所包含的东西。...这两个工具可以到我上传在csdn的资源中下载,地址为http://download.csdn.net/user/jinjazz 这里简单给出一段可以抓取数据的c#代码,比如登录某个网站,获取登录成功后的...其中header和data中的参数和值都是用httpwatch来监测后得到。

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    Scalaz(9)- typeclass:checking instance abiding the laws

    在前几篇关于Functor和Applilcative typeclass的讨论中我们自定义了一个类型Configure,Configure类型的定义是这样的: 1 case class Configure...: => Configure[A => B]): Configure[B] = cfab map {fab => fab(ca.get)} 9 } 10 } 通过定义了Configure类型的Functor...我们只要证明Configure类型的实例能遵循它所代表的typeclass操作定律就行了。Scalaz为大部分typeclass提供了测试程序(scalacheck properties)。...我们在下面试着对那个Configure类型进行Functor实例和Applicative实例的测试: 1 import scalaz._ 2 import Scalaz._ 3 import shapeless...外还必须定义Configure类型的Equal实例以及任意测试数据产生器(test data generator)configArbi[A]。

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    从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构

    而在CNN中,特征提取的工作在卷积层自动完成了,越深越宽的卷积层一般来说就会有更好的表达能力,所以CNN是一种端对端的训练,我们输入的就是原始的数据,而不是人工提取的特征....最后的输出:55*55*48*2 而剩下的层数与上述推导式相同的,我们可以逐层确定输出是什么。...2.注意推导过程中的池化操作: 在C1,C2,C5的卷积操作后,图像做了最大池化(后面会说),这会影响输出图片的尺寸。 3.C3卷积层的特殊性: ?...R2,R3很好理解,在这里主要说明下R1层: 输入图像:13*13*256 卷积核尺寸:13*13*256 个数2048*2 输出尺寸:4096(列向量) 从最开始的结构中可以看到,R1中也有通道的交互...这些数的排布其实就相当于传统神经网了里面的第一个隐藏层而已,通过R1后,后面的链接方式和ANN就没有区别了。要学习的参数也从卷积核参数变成了全连接中的权系数。

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    从AlexNet理解卷积神经网络的一般结构

    ,它为后续的CNN甚至是R-CNN等其他网络都定下了基调,所以下面我们将从AlexNet入手,理解卷积神经网络的一般结构。...,会发现边界填充的结果是小数,这显然是不对的,在这里就不做推导了。...最后的输出:55*55*48*2 而剩下的层数与上述推导式相同的,我们可以逐层确定输出是什么。...R2,R3很好理解,在这里主要说明下R1层: 输入图像:13*13*256 卷积核尺寸:13*13*256 个数2048*2 输出尺寸:4096(列向量) 从最开始的结构中可以看到,...这些数的排布其实就相当于传统神经网了里面的第一个隐藏层而已,通过R1后,后面的链接方式和ANN就没有区别了。要学习的参数也从卷积核参数变成了全连接中的权系数。

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    Python之从列表推导到zip()函数的五种技巧

    相关推荐:Python基础教程 列表推导式 如果你还不会使用列表推导式,那么快学起来吧。正如本文作者所言,「当我第一次学到这种方式时,我的整个世界都变了。」...列表推导式真的非常强大,它不仅在速度上比一般的方法快,同时直观性、可读性都非常强。如果你希望迭代列表做一些运算,那么快使用它吧。...= 0]) [6, 14, 30] 列表推导式的一般语法可以表示为 [ expression for item in list ],如果你希望加上一些布尔型条件语句,那么上面的语法可以修改为 [ expression...一般而言,Lambda 函数都比较小,它也不需要定义函数名。那么为什么需要匿名函数?简单而言,Lambda 最常执行一些直观的运算,它并不需要标准的函数定义,而且也不需要新的函数名再次调用。...-1, 0, 1, 2] 这只能默认从大到小或从小到大排序,但是借助 Lambda 表达式,我们可以实现更自由的排序标准。

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    LeetCode44,Hard,从搜索到动态规划的详细推导

    简单解释一下这两个概念,这两个概念一般出现在字符串匹配的问题当中。有些同学可能不太理解,我们打个不恰当的比方,我们可以把母串想象成锁,把模式串想象成钥匙。...在顺推思路当中,我们记录所有合法的状态,然后从合法的状态出发,通过决策进行转移,将转移得到的状态记录下来留待后续继续转移。...也就是说一个是从已知到未知,另一个是先获得未知再探索它已知的来源。 为什么在这题当中顺推不行呢?因为当*出现的时候,我们继续往下推进的状态当中仍然有*。...如果是的话,则有两种情况,一种是*匹配空,把si交给pi-1,所以可以从dp[i][j-1]转移得到。另一种是匹配si,由于*可以匹配的数量不止一个,所以这时候可以从dp[i-1][j]转移得到。...我们来看代码,从代码当中获得更多细节吧。

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    Guide哥从毕业到入职半年的感受!工作之后我学到了什么?

    大家好,我是 Guide 哥。 “很多人叫我 Guide 哥,可能和我的 JavaGuide 有关,为了方便称呼所以就用了这个名字当作昵称。”...如果大家看过我之前的介绍的话,就会知道我是 19 年毕业的几百万应届毕业生中的一员。...这篇文章主要讲了一下我入职大半年的感受,文中有很多自己的主观感受,如果你们有任何不认同的地方都可以直接在评论区说出来, Guide 哥会很尊重其他人的想法。 简单说一下自己的情况吧!...我当时是通过看书+视频+博客的方式学习的,自学过程中通过看视频自己做过两个完整的项目,一个普通的业务系统,一个是分布式的系统。...地址:https://github.com/Snailclimb/spring-security-jwt-guide 。

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    从 Java 和 JavaScript 来学习 Haskell 和 Groovy(类型系统)

    类型推导(Type Inference),类型推断是指可以在上下文中,编译器来推导实际的类型,也就是代码使用隐式类型指定。比如一个简简单单的 “var a=1”,a 就被推断成整型。...Haskell:静态类型+强类型+类型推导,这也是作为纯函数式编程语言中 “不变性” 的一个表现。...这非常容易理解,而 typeclass 则不然。...type instance(类型实例):type 的实例。 typeclass(类型类):和 Java 中的接口的概念有些类似,每一种 typeclass 都定义了某一行为,但是它并没有实现。...比如 “Show” 就是一 typeclass,类似 Java 中的 toString 方法,一般的 type 都支持这个行为。

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    Scala typeclass 设计模式

    本文的主要内容 是根据参考资料对typeclass的解释再加上自己的一点点理解,代码会借(cao)鉴(xi)资料 中的例子(不过代码会稍作修改)。...正文 typeclass定义 首先简单看看维基上对于typeclass的定义:"In computer science, a type class is a type system construct...在scala中采用typeclass模式有什么有优点呢?总的来说就是:代码易扩展;代码写得好看。 在例子中理解 typeclass 以下用到的代码均借鉴自[2] 。...然后还有给表达式赋值的和输出Json的两个object : t2.png 简单测试一下: t3.png 然后现在想添加一个功能,就是给定某个类型的对象,获得该对象的json字符串...[2] Tutorial: Typeclasses in Scala with Dan Rosen [3] The Neophyte's Guide to Scala Part 12: Type Classes

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    TensorFlow从0到1 - 10 - NN基本功:反向传播的推导

    到目前为止讨论的神经网络,都是以上一层的输出,作为下一层的输入,其中没有回路。也就是说网络中的信息总是从输入层向输出层传播,不存在反馈(Feedback)。这样的网络就是前馈神经网络。...多变量链式求导法则,来源:khanacademy.org BP1推导 BP1的另一种表达方式是分量表达式,对其进行推导。 ? BP1 对δjl的定义,运用链式求导法则: ?...那么σ'(zjL) = σ(zjL) * (1 - σ(zjL)),其中zjL是通过前馈计算获得的。 BP2推导 对BP2的分量表达式进行推导: ? BP2 BP2会稍微复杂一点。...BP2 BP3推导 BP3是求取损失C对于偏置b的偏导数,性质非常好,居然就是δjl本身: ? BP3 利用链式求导法则,引入∂C/∂zjl: ? 推导BP3:1 因为有: ? 推导BP3:2 ?...推导BP3:3 即推出BP3: ? BP3 BP4推导 BP4是求取损失C对于偏置w的偏导数: ? BP4 利用链式求导法则,引入∂C/∂zjl: ? 推导BP4:1 ? 推导BP4:2 ?

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    Haskell 自定义type与typeclass

    从Eq的typeclass的声明中可以看到a必须是一个具体的类型,而Maybe不是一个具体的类型我们不能写成这样: instance Eq Maybe where ......typeclass成为另一个typeclass的subclass。...从上面我们可以看到fmap接收一个从a类型映射到b类型的函数和一个装有a类型值的functor,返回一个装有b类型值的functor 看下学list时学到的map函数: Prelude> :t map...map :: (a -> b) -> [a] -> [b] 它接收一个从a类型映射为b类型的函数,和一个装有a类型值的List返回一个装有b类型值的List 是不是很像fmap,不错,List正是一个Functor...对于类型如何被套用到泛型上,我们看下正式的定义。 像是3,"abc"或者是takeWhile的值都有自己的类型(函数也是值的一种)。类型是一个标签,值会把它带着,这样我们就能推导出它的性质。

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    Scala typeclass 设计模式

    本文的主要内容是根据参考资料 对typeclass的解释再加上自己的一点点理解,代码会借(cao)鉴(xi)资料中的例子(不过代码会稍作修改)。...正文 typeclass定义   首先简单看看维基上对于typeclass的定义:"In computer science, a type class is a type system  construct...在scala中采用typeclass模式有什么有优点呢?总的来说就是:代码易扩展;代码写得好看。 在例子中理解 typeclass   以下用到的代码均借鉴自[2] 。...更进一步我们可以用scala中的context bound来改写代码。 ?       context bound 的表达形式是 A : B,意思是在上下文中存在隐式的 B[A] 类型的对象。...[2] Tutorial: Typeclasses in Scala with Dan Rosen [3] The Neophyte's Guide to Scala Part 12: Type Classes

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    原创 | 一个简单的推导:从相关性走向因果性

    一次偶然,我在“因果推断”的书籍里发现了一个简单的而又绝妙的推导,我不禁拍案叫绝(是真的拍,拍掉了我的煎饼果子),因为它恰好回答了这个问题。...我想通过这篇文章分享这个推导过程,希望能让各位读者也感受到“因果推断”这个领域的奇思妙想。 我尝试举个实际的例子,然后通过这个例子讲解整个推导的过程,相信我,一点都不难。...在潜在结果分析框架(Potential Outcome Framework)中学校的上网课和线下授课其实都是潜在结果(potential outcome)即可能发生的结果,而我们一般会把真实发生了的叫“...(注:简单均值差的分解此处遵照Angrist在Mostly Harmless Econometrics一书里的拆解方式展示,因为其关注点在ATT上,并且推导容易好理解。...但是我们无法拥有全知全能的上帝视角,通过推导,我们可以得出,基于相关性计算出的对照组与实验组差异其实是因果效应加上了由对照与实验组并不相同所引起的选择性偏误,如果我们能消除选择性偏误,就有可能剥离出ATT

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    利用Runtime实现简单的字典转模型

    大家在项目中一般是怎么样将服务器返回的json转化成自己定义的模型类呢? 我在项目中一般都是使用的MJExtension。 本文讲解的也基本就是解读MJExtension中的部分源码。...好了,废话不多说,直接上代码,let's go 简单字典转模型 首先,从最简单的字典开始,例如我们需要将如下的字典转化成自定义的模型。...从输出中可以看到通过property_getName()获取每一个objc_property_t的name表示成员属性的名字,通过property_getAttributes()获取每一个objc_property_t...从苹果的官方文档(Objective-C Runtime Programming Guide)可以得知,attributes是一个类型编码字符串,这个字符串以T作为开始,接上@encode类型编码和一个逗号...从图中可以看出,属于基本类型的属性打印出来的类型是null,其他的都能正确打印出对应类型。

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