首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

clojure读取字符串分数/比率令人惊讶地工作

Clojure是一种基于JVM的函数式编程语言,它具有强大的数据处理和并发编程能力。在Clojure中,读取字符串分数/比率是一项令人惊讶地容易的任务。

在Clojure中,可以使用read-string函数来读取字符串并将其转换为Clojure的数据类型。对于分数/比率,Clojure提供了ratio函数来创建一个Clojure的比率对象。

下面是一个示例代码,演示了如何读取字符串分数/比率:

代码语言:txt
复制
(defn read-fraction [s]
  (let [parsed (read-string s)]
    (if (ratio? parsed)
      parsed
      (throw (IllegalArgumentException. "Invalid fraction format.")))))

;; 使用示例
(println (read-fraction "1/2"))  ;; 输出 1/2
(println (read-fraction "3/4"))  ;; 输出 3/4
(println (read-fraction "2"))    ;; 抛出异常,无效的分数格式

在上面的代码中,read-fraction函数接受一个字符串参数s,并使用read-string函数将其解析为Clojure的数据类型。然后,通过检查解析结果是否为比率对象,可以确定字符串是否表示一个有效的分数/比率。如果是比率对象,则返回该对象;否则,抛出一个无效的分数格式异常。

Clojure的分数/比率功能非常适合处理需要精确表示的分数值,例如金融计算、精确测量等。它可以确保避免浮点数精度问题,并提供了方便的算术操作和比较方法。

腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,其中与Clojure开发相关的产品包括云服务器、云数据库、云存储等。您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Java与Scala如何编译Lambda表达式?

基于JVM的语言(如Scala,Groovy和Clojure)已将它们集成为语言的关键部分,Java自然也不甘落后。...由语言及其编译器的制造商在这些约束下工作以创建更新,更高级的语言元素。 我们一起来看看Scala和Java编译器如何实现Lambda表达式会很有趣。结果非常令人惊讶。...为了实现这一目标,我采用了一个简单的Lambda表达式,将一个字符串列表转换为它们的长度列表。...Java——一种新的解决方案 01 编译后的代码 这里的字节码有点短,但确实令人惊讶。它开始很简单,只需加载names变量,并调用它的.stream()方法,但它会做一些相当优雅的事情。...总结 看到现代语言中最“严格”的Java如何使用动态链接为其新的Lambda表达式提供动力,这真是令人着迷。

1.4K10

Clojure 学习入门(18)—— 数据类型

Clojure还支持直接使用/符号输入比率常量。例如,5 / 8或3 / 4。用比率输入的常量将会自动简化。如果你输入4 / 2,将被简单的存储为2。 你能够以基数+r+值的形式输入任何整型常量。...除法运算总是返回一个比率,除非其中一项是个十进制数,结果会被转换成浮点数。 数字没有最大值的限制。Clojure会自动转换为最合适的内部表示形式来表示越来越大的数字,处理任何数字都没有问题。...(re-pattern " [a-zA-Z]*") -> #"[a-zA-Z]*" 也可以使用读取宏来直接用文本的方式输入正则表达式:在字符串前使用#符号。...首先,Clojure读取程序将它作为一个列表来解析,然后将其第一个元素(在这里是println)作为函数来对它求值,然后将剩余的部分 ("Hello World!")作为参数传递给它。...读取列表的第一个元素或者在列表头添加一个元素的操作都可以在常量时间内完成,然而访问列表的第N个元素却需要N次操作。因为这个原因,在很多情况下,向量是个更好选择。

2.3K10
  • JVM并不是那么重量级

    假期的时候观看了一些关于Clojure的讨论后发现演讲者们又一次又一次提到了这个反对意见。 关于这一点,我在Slack中做过一段说明。现在,我为了更广泛的讨论而把它记录下来。...这是令人羞愧的,真正令人谦卑的。在这个世界上,我感觉自己像一个陌生人,我已经参与了这么长时间。 回到JVM的声明重。 你怎么衡量它? 当你下载JVM时,下载文件的大小就是JDK的大小吗?...我可以很自信说我肯定不是唯一的一个。 哦,但是class paths和其他疯狂的东西呢?由于Clojure提供了伟大工具,没有必要去管这些。...幸运的是,使用了Clojure令人惊讶的交互式解释器以后,我发现只需要奇迹般的重启一个JVM实例就可以了,除非后面由于操作导致出现问题需要重启以外。但这也是一种无能的表现。...如果妮不能切换到JVM进行工作,至少要考虑一下可以做些什么来帮助消除来自于自己膨胀。 谢谢你花这么多时间阅读我的文章。现在去学习一些Clojure,体验什么是Simple Made Easy。

    1.7K50

    量子杂志:数学家成功解答了关于奇图的旧问题

    论文地址:https://arxiv.org/pdf/2009.05495.pdf 「至少对我来说,这是一个令人惊讶的发现,这种巧妙但基本的论点组合就足够了,」来自海法大学数学家 Yair Caro 说道...但是多年来,没有人能找到如此具体的比率。20 世纪 90 年代初,Caro 发现了并非恒定而是随图的大小而波动的比率。...Ferber 表示,90 年代的工作使稀疏图和密集图都很好理解,最困难的部分是了解「中间」图。...最后是常数分数。 目前至少有两条路可以走。首先是尝试提高分数,连接数必须为奇数的顶点的比例很可能大于 1/10,000。第二个问题涉及一系列相关的问题,这些问题在这项工作之后焕发了新的生机。...目前还不清楚这些情况是否也可以用简单分数来表征,但令人鼓舞的是,奇数度顶点的比例可以。 Scott 表示:「证据表明,你也应该期待一个不错的答案。」

    40340

    Storm创始人Nathan Marz:反馈即一切

    我在计算器上写出的头一个有趣的程序是款射箭游戏——玩家向移动的目标发射箭头,命中的目标越多,或任务完成得越快,都能得到更多分数。几年后,当我毕业时,就在TI-89上写程序了。...我为他们提供了一些自己的经验,而他们的执行力也令人印象深刻。 《程序员》:你贡献了多个开源项目,什么原因让你信仰开源? Nathan:开源能令许多人以不同方式受益。...《程序员》:你为何选择用Clojure实现Storm?哪些特性是你最青睐的?假如Clojure不存在,会有哪些不同? Nathan:Clojure是我迄今用过最好的语言。...它允许我轻松使用不可变性及函数式编程等技术,令我的效率大幅提高。基于Lisp的动态特性,使我总能将Clojure塑造成符合最佳抽象的状态。...Nathan:我之所以使用Emacs,是因为它是最理想的Clojure编程环境(它们都有Lisp的渊源)。我惊讶于一款工具在提供如此强大功能的同时,还能如此灵活随心定制。

    91440

    如何评估机器学习模型的性能

    这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标,并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。 为什么需要评估? 让我从一个非常简单的例子开始。 罗宾和山姆都开始为工科大学准备入学考试。...令人惊讶的是,罗宾清除了,但萨姆没有清除。当被问到时,我们知道他们的准备策略有一个区别,即“测试系列”。...但是山姆很有信心,他只是不断训练自己。 以相同的方式,如上所述,可以使用许多参数和新技术对机器学习模型进行广泛的训练,但是只要您跳过它的评估,就不能相信它。...ROC和AUC 接收器工作特性曲线(ROC): 它是 通过从模型给出的概率得分的反向排序列表中获取多个阈值而计算出的TPR(真正率)和FPR(假正率)之间的关系图。 ?...现在,以概率分数的降序对所有值进行排序,并以等于所有概率分数的阈值一一取值。然后,我们将获得阈值= [0.96,0.94,0.92,0.14,0.11,0.08]。

    1.1K20

    数据包络分析教程

    当我五六年前第一次遇到这个方法的时候,我对这个算法的独创性、简单性和它所使用的思想的巧妙性感到惊讶。...所以DEA的中心思想可以概括如下:“根据每条记录的特点,找到我们能够达到最佳比率分数的理想情况。然后计算每个记录的理想比率,并用它来比较它们的有效性“。...现在我们已经直观了解了DEA的工作原理,现在是时候深挖数学了。...由于每个记录的有效性比率使用的权重是不同的,努力去解释每个分数是如何被计算或为何被计算是没有意义的。一般我们都把重点放在记录的排名上,而不是效率分数的实际值。...还要注意的是,极值的存在会导致分数的值非常低。 请记住,DEA使用特征的线性组合来估计比率值。因此,如果把不能把他们在我们的应用中线性组合起来,我们必须对这些特征值进行变换,并使它们可以被线性组合。

    3.6K71

    资深架构师谈Java——最牛逼的编程语言

    他们很惊讶:“什么?Java!” 所以我现在来解释一下。 Java超越了所有咒骂它的“动态语言” 也许是因为年轻人的逆反心理,人们都不把自己的入门语言当回事。...静态类型的缺乏,也导致了Python不可能有很好的IDE支持,你不能完全可靠“跳转到定义”,不可能完全可靠重构(refactor)Python代码。...我看不出来JavaScript社区开那些会议,到底有什么意义,仿佛只是为了拉关系找工作。 Python凑合可以用在不重要的地方,Ruby是垃圾,JavaScript是垃圾中的垃圾。...可是开始接触Scala没多久,我就很惊讶的发现,有些非常基本的东西,Scala都设计错了。这就是为什么我几度试图采用Scala,最后都不了了之。...它也许缺少一些方便的特性,然而长久以来用Java进行教学,用Java工作,用Java开发PySonar,RubySonar,Yin语言,…… 我发现Java其实并不像很多人传说的那么可恶。

    1.4K70

    资深架构师谈Java——最牛逼的编程语言Java超越了所有咒骂它的“动态语言”Java的“继承人”没能超越它Java没有特别讨厌的地方结论程序员进阶方法

    他们很惊讶:“什么?Java!” 所以我现在来解释一下。 Java超越了所有咒骂它的“动态语言” 也许是因为年轻人的逆反心理,人们都不把自己的入门语言当回事。...静态类型的缺乏,也导致了Python不可能有很好的IDE支持,你不能完全可靠“跳转到定义”,不可能完全可靠重构(refactor)Python代码。...PyCharm对于早期的Python编程环境,是一个很大的改进,然而理论决定了,它不可能完全可靠进行“变量换名”等基本的重构操作。就算是比PyCharm强大很多的PySonar,对此也无能为力。...可是开始接触Scala没多久,我就很惊讶的发现,有些非常基本的东西,Scala都设计错了。这就是为什么我几度试图采用Scala,最后都不了了之。...3、不管你是没有工作经验,但基础非常扎实,对java工作机制,常用设计思想,常用java开发框架掌握熟练的,可以学。(小白就不要学了,先学好基础) 4、不管你是觉得自己很牛B,一般需求都能搞定。

    85440

    给JAVA,说句公道话

    他们很惊讶:“什么?Java!” 所以我现在来解释一下。 Java超越了所有咒骂它的“动态语言” 也许是因为年轻人的逆反心理,人们都不把自己的入门语言当回事。...静态类型的缺乏,也导致了Python不可能有很好的IDE支持,你不能完全可靠“跳转到定义”,不可能完全可靠重构(refactor)Python代码。...我看不出来JavaScript社区开那些会议,到底有什么意义,仿佛只是为了拉关系找工作。 Python凑合可以用在不重要的地方,Ruby是垃圾,JavaScript是垃圾中的垃圾。...可是开始接触Scala没多久,我就很惊讶的发现,有些非常基本的东西,Scala都设计错了。这就是为什么我几度试图采用Scala,最后都不了了之。...它也许缺少一些方便的特性,然而长久以来用Java进行教学,用Java工作,用Java开发PySonar,RubySonar,Yin语言,…… 我发现Java其实并不像很多人传说的那么可恶。

    80050

    Clojure与LispClojure与Lisp

    1958年夏天,来自麻省理工学院的人工智能研究先驱约翰·麦卡锡(John McCarthy)参与IBM资讯研究部的工作,研究符号运算及应用需求。...开展一个表处理软件系统来实现McCarthy提出建议采纳者程序的工作,尔后推动了表处理语言LISP的诞生。...7 符号(symbol)类型 符号实际上是一种指针,指向储存在哈希表中的字符串。...你可以在读取期编译或运行代码;也可以在编译期读取或运行代码;还可以在运行期读取或者编译代码。...在读取期运行代码,使得用户可以重新调整(reprogram)Lisp的语法; 在编译期运行代码,则是Lisp宏的工作基础; 在运行期编译代码,使得Lisp可以在Emacs这样的程序中,充当扩展语言(extension

    1.9K30

    LLM辅助的从Postgres到SQLite和DuckDB的翻译

    languages = [ "C#", "C\\+\\+", "Clojure", "CSS", "Erlang", "golang| go 1.| (in...两者都不能接受字符串数组作为参数。ChatGPT 和 Claude 独立提出的解决方案是,在 HCL 层将列表转换为逗号分隔的字符串,然后在 SQL 层中以不同的方式展开它。以下是 HCL 部分。...我必须真正严格要求它以可测试的小增量工作。 进一步翻译 主页仪表盘上的其余查询以不同程度的难度移植到 SQLite 和 DuckDB。...正则表达式在三个数据库中工作方式不同,并且 LLM 可以轻松适应。日期时间类型和表达式也工作方式不同,它们提出了 本质上更困难的问题,并且在这些情况下,LLM 的帮助较小。...回想起来,这种困难本不应该令人惊讶。我主要使用 Postgres,它很流行,搜索引擎很熟悉,因此 LLM 也很熟悉。

    7510

    AI框架解释你的社交媒体订阅,提高透明度和可解释性

    分析交互图 马克斯普朗克信息学研究所的研究人员研究了一个框架——活动项目关系发现框架FAIRY,用于系统发现、排列并解释用户行为与社交媒体提要中出现的内容之间的联系。...用户的影响力(例如,跟随者与被跟随者的比率)被衡量为对其活动的补充,以及他们与各种feed项目的接触。 ? 研究人员指出,由于典型人员进行的feed交互量很大,因此图表实体关系的范围从数千到数百万。...前面提到的学习排名方法通过仅向用户呈现相关(通常用作令人满意的解释)或出乎意料(被遗忘的或未知的关系)的前几个连接使得它们更容易解析。...在一系列测试中,研究人员发现,FAIRY在预测用户认为相关和令人惊讶的解释的任务方面优于三个关系挖掘基线。...他们将其成功归功于用户影响范围和学习到排名方法的强大信息网络表示,并且他们认为该工作是朝着提高社交媒体feed透明度目标迈出的第一步。

    60230

    Python中匹配模糊的字符串

    如何使用thefuzz 库,它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外,我们将学习如何使用process 模块,该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效匹配或提取字符串。...=ST2)它将返回一个布尔值,但以一种模糊的方式,你会得到这些字符串的相似程度的百分数。FalseTrue模糊字符串匹配允许我们以模糊的方式更有效、更快速完成这项工作。...例如,我们有两个字符串,我们想确定它们的分数。...在ST2 ,我们有一些不同的词(字符串),但这并不重要,因为我们看的是部分比率或个别部分,但简单的比率并不类似。100假设我们有相似的字符串,但有不同的顺序;然后,我们使用另一个度量。...,但是我们使用token_set_ratio() 函数得到了100%的分数,因为我们有两个令牌,This 和generation 存在于两个字符串中。

    52220

    利用神经网络进行序列到序列转换的学习

    尽管拥有大量的标记训练集,DNN就能很好工作,但是它们并不能用于将序列映射到序列。在本文中,我们提出了一种通用的端到端序列学习方法,它对序列结构作出最小的假设。...DNN强大功能的一个令人惊讶的例子是,它们能够只使用2个二次大小的隐藏层来分类N比特数[27]。因此,虽然神经网络与传统的统计模型相关,但它们学习的是复杂的计算。...需要注意的是,LSTM反过来读取输入语句,因为这样做会在数据中引入许多短期依赖性,从而使优化问题变得更加容易。 这项工作的主要成果如下。...令人惊讶的是,LSTM没有在很长的句子受到影响,尽管其他研究人员最近有相关结构的经验[26]。我们能够在长句上做得很好,因为我们颠倒了源句中的单词顺序,而不是训练和测试集中的目标句。...3.7 长句子的表现 我们惊讶发现LSTM在长句上表现很好,这在图3中有定量显示。表3给出了几个长句及其翻译的例子。 3.8 模型分析 ? ?

    1.5K20

    Meta-MolNet:用于小样本药物发现的跨域元学习基准

    比率的分子/骨架比和高比率的分子/骨架之间的性能差异进一步证明,分子/骨架的高比率划分通常会导致更困难的数据移位和泛化问题。...模型的性能在具有高比率分子/骨架划分的分子数据集上进行评估,可以更好反映其克服数据移位和泛化的能力。...Attention FP 提供了令人满意但稍差的预测。CMPNN 在 ALogP 任务上给出了令人满意的预测,而 Attentive FP 在 LogD 任务上实现了最好的预测。...总的来说,Meta-GAT 提供了令人惊讶的性能,其平均性能相对于其他基线有明显的优势。 图6. 置信度曲线展示了模型在目标域中新骨架分子数据集上的RMSE或准确度随着置信度百分位的变化。...不确定性量化反映了提议的模型在看到分子时的“惊讶”程度。如果该值较低,则模型对分子的预测是确定的。对于这些不确定的样品,模型应该给出很高的不确定性,表明模型不了解分子结构。

    22010

    Nat. Mach. Intell. | 探索稀疏化学空间的化学语言模型新策略

    该文章系统评估并优化了基于循环神经网络在低数据环境中的分子生成模型。发现该模型可以从更少的例子中学习到健壮的模型。...令人惊讶的是,23 个指标的相关性表现出巨大差异(图 1e),只有少数指标与训练集的大小密切相关,大多数与这个实验的“ground truth”充其量仅仅是适度相关,其中还有两个最广泛使用的指标:Percent...图2 不同化学空间的少量数据生成模型 单独指标和 PC1 分数都表明性能随着采样分子多样性的增加而下降(图 3)。这些发现表明,从少量示例中学习 CLM在化学空间相对同质的区域中更有可能取得成功。...在 SELFIES 字符串上训练的模型确实以 100% 的比率生成了有效的化学图(图 4b)。...然而作者发现训练生成 SELFIES 字符串的模型始终比在相同分子的 SMILES 或 DeepSMILES 表示上训练的模型获得更低的 PC1 分数(图 4c )。

    80120
    领券