type-inference

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    我不明白嵌套函数的F#类型推理系统。当我使用类型的简单类型,如int,字符串,外面看起来特别坏... 这里是一些代码的小例子打印一些反射信息 let inferenceTest() = let t = int.GetType() let methods = t.GetMethods() |> Seq.map(fun m -> m.Name) printfn "%s"

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    我有以下功能: //method takes 2 or more template parameters template <class A1, class A2, class ...Ax> Value<FooMany> getValue() { //note, FooAll's ctor takes std::string and std::initializer_list<s

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    如何使此代码有效? 据我所知,Scala没有动态调度(类似于Java)。是否有可能以某种方式模拟动态调度? 或者什么是最好的解决方案? object Tezt { case class SuperClazz() case class SubClazz1() extends SuperClazz case class SubClazz2() extends Super

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    下面我有一个正在处理的库的简化版本。我在scala集合库的CanBuildFrom特性之后对此进行了建模,因为我的需求是相似的。但是,我无法完全推断出所有情况下使用正确的生成器。在下面的示例中,如果我明确指定了要使用的构建器,但所有方法都能正常工作,但是当我没有指定构建器时,虽然看起来orderedMultiSignalBuilder应该是更严格的,但我得到了“模棱两可的隐式值”的编译错误具体比m

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    我正在写一个基于(基于堆栈)的VM,它在存储变量时不包括类型元数据,无论是在堆栈中还是实际的字节码。另外,所有的数据都作为无符号存储(如果适用的话)(所有整数和字符都作为无符号存储) 考虑到我想保持内存非常小(以下是bool的8位,短小的16位等等),并且不想膨胀代码或工作记忆太多。 //Type info. enum TypeInfo { TYPE_INT8, //=0

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    考虑下面的代码:(见下文,需要解决的实际代码) def applyAll[T,S, U <: Seq[T => S]](l : U, x: T) = l.map(f => f(x)) val u = List((i: Int) => i + 1, (i: Int) => i + 2) println(applyAll(u,1)) (给出的T => S一个Seq和价值,我们期望得到funti

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    我发现这个neat trick计算的平均值和标准差在一遍数据。我想要这个工作float32和float。 Again,我很努力地用通用数字来解决这个问题。 module Seq = let inline private avgVarianceReducer toFloat (count, oldM, oldS) x = if count = 1 then 2,

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    前提:我认为管道操作员只是语法糖,因此x |> f应该与f(x)完全一样。 类似,我认为f (fun x -> foo)相当于let g = fun x -> foo; f g 但显然有一些我不明白的差异。 实施例1: static member contents = let files = Directory.EnumerateFiles (__SOURCE_DIRECTORY__+

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    为什么Q型的Any?我想它乘以针对Float64阵列并获得“无匹配方法” qi=5000.0 b=0.9 di=0.6 mnths=600.0 t=1.0 AI=(1/b)*((1-di)^-b-1) ai=AI/12 q(t)=qi/(1+b*ai*t)^(1/b) Q=[q(t-1) for t=1:mnths]

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    这里我说的是abou this JEP。在文中,“远处的行动”被多次提及;例如: 排除没有初始化程序的本地化程序消除了“远距离行为”推理错误,并且只排除了典型程序中的一小部分本地人。 或: 同样,我们也可以推断类型时,而不仅仅是初始化所采取的所有任务考虑;虽然这会进一步增加可以利用此功能的本地人的百分比,但也会增加“远距离行动”错误的风险。 我明白大部分的JEP,但是那部分没有我。 这里的“远处的