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學習python 、h5、js需要會高等函數(shù)嗎？
不用
成都創(chuàng)新互聯(lián)的客戶來自各行各業(yè)，為了共同目標，我們在工作上密切配合，從創(chuàng)業(yè)型小企業(yè)到企事業(yè)單位，感謝他們對我們的要求，感謝他們從不同領域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團隊有機會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。專業(yè)領域包括成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設計、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設、電商網(wǎng)站開發(fā)、微信營銷、系統(tǒng)平臺開發(fā)。
高階函數(shù)
編輯
原理
在數(shù)學和計算機科學中，高階函數(shù)是至少滿足下列一個條件的函數(shù):
接受一個或多個函數(shù)作為輸入
輸出一個函數(shù)
在數(shù)學中它們也叫做算子(運算符)或泛函。微積分中的導數(shù)就是常見的例子，因為它映射一個函數(shù)到另一個函數(shù)。
在無類型?lambda演算，所有函數(shù)都是高階的；在有類型?lambda演算（大多數(shù)函數(shù)式編程語言都從中演化而來）中，高階函數(shù)一般是那些函數(shù)型別包含多于一個箭頭的函數(shù)。在函數(shù)式編程中，返回另一個函數(shù)的高階函數(shù)被稱為柯里化的函數(shù)。
在很多函數(shù)式編程語言中能找到的 map 函數(shù)是高階函數(shù)的一個例子。它接受一個函數(shù) f 作為參數(shù)，并返回接受一個列表并應用 f 到它的每個元素的一個函數(shù)。[1]
范例
高階函數(shù)的其他例子包括函數(shù)復合、積分和常量函數(shù) λx.λy.x。
這是一個Python的例子, 其中函式 g() 有一引數(shù)以及回傳一函數(shù). 這個例子會打印 100 ( g(f,7)= (7+3)×(7+3) ).
12345? ?def?f(x):return?x?+?3def?g(function,?x):return?function(x)?*?function(x)print?g(f,?7)? ?
python中兩個括號怎么做
#python?3.3
def?make_adder(addend):
def?adder(augend):
return?augend?+?addend
return?adder??
print(make_adder(10)(20))
參考：
Python 實現(xiàn)自定義柯里化函數(shù)類？
答案中的方法使用函數(shù)裝飾器實現(xiàn)
def currying(func, n=None):
n = n or func.__code__.co_argcount
def merge(*head):
? k = len(head)
? if k == n:
? ? ? return func(*head)
? elif k n:
? ? ? return currying(lambda *tail: func(*(head + tail)), n - k)
? elif k n:
? ? ? raise TypeError('Too many arguments:', head)
return merge
裝飾器代碼
通過對目標函數(shù)進行裝飾，實現(xiàn)目標函數(shù)柯里化，原理是對目標函數(shù)的參數(shù)進行計數(shù)，當接收參數(shù)達到指定個數(shù)時進行計算，否則保存已有的參數(shù)，其中 currying 函數(shù)的第一個參數(shù)是目標函數(shù)，第二個參數(shù)是接收的參數(shù)數(shù)量，默認值為目標函數(shù)的參數(shù)個數(shù)。
示例代碼
如上圖代碼所示，add3 函數(shù)使用 currying 函數(shù)裝飾，即可實現(xiàn)柯里化
運行結(jié)果
發(fā)現(xiàn)公司里的大數(shù)據(jù)開發(fā)掙得很多，想轉(zhuǎn)行，
轉(zhuǎn)行這個詞匯，一直是職場上此起彼伏的一個熱門話題，相信很多朋友都想過或已經(jīng)經(jīng)歷過轉(zhuǎn)行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩(wěn)定的工作，以此來改善自己的生活和實現(xiàn)自己的大大小小的夢想!但又擔心轉(zhuǎn)行后的工作待遇達不到自己的預期，顧慮重重……
不少想進入大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的零基礎學員經(jīng)常會有這樣一些疑問：大數(shù)據(jù)分析零基礎應該怎么學習?自己適合學習大數(shù)據(jù)分析嗎?人生，就是在不斷地做選擇，然后在這個選擇過程中成長，讓自己從一棵小樹苗變成參天大樹。就是我們每個對大數(shù)據(jù)充滿幻想終于下定決心行動的學員的選擇，我們給了自己4個月的時間，想要在大數(shù)據(jù)分析這個領域汲取養(yǎng)分，讓自己壯大成長。
【明確方向】
通過國家的戰(zhàn)略規(guī)劃，看到BAT的大牛們都在大數(shù)據(jù)行業(yè)布局，新聞媒體追捧這大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的項目和熱點，我想如果我還沒有能力獨立判斷的時候，跟著國家政策和互聯(lián)網(wǎng)大佬們的步調(diào)走，這應該是錯不了的。
【付諸行動】
明確了方向之后，我就整裝待發(fā)，剛開始是在網(wǎng)絡上購買了很多的視頻教程，也買了很多書籍，但是最大的問題就在于，我不知道怎么入手，沒關系，有信心有耐心肯定能戰(zhàn)勝困難，我堅持了一個月，學習的節(jié)奏越來越亂，陸陸續(xù)續(xù)出現(xiàn)了很多的問題，沒人指導，請教了幾個業(yè)內(nèi)的朋友，但對方工作繁忙，問了幾次之后就不好意思了，自學陷入了死循環(huán)。
意識到我學習效率的低下，以及無人指導的問題想想未來的康莊大道，咬咬牙告訴自己，一定好好好學，不然就浪費太多時間最后還會是一無所獲。最后找到組織(AAA教育)一起學習進步!
大數(shù)據(jù)分析零基礎學習路線，有信心能堅持學習的話，那就當下開始行動吧!
一、大數(shù)據(jù)技術基礎
1、linux操作基礎
linux系統(tǒng)簡介與安裝
linux常用命令–文件操作
linux常用命令–用戶管理與權限
linux常用命令–系統(tǒng)管理
linux常用命令–免密登陸配置與網(wǎng)絡管理
linux上常用軟件安裝
linux本地yum源配置及yum軟件安裝
linux防火墻配置
linux高級文本處理命令cut、sed、awk
linux定時任務crontab
2、shell編程
shell編程–基本語法
shell編程–流程控制
shell編程–函數(shù)
shell編程–綜合案例–自動化部署腳本
3、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫redis
redis和nosql簡介
redis客戶端連接
redis的string類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應用-對象緩存
redis的list類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應用案例-任務調(diào)度隊列
redis的hash及set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應用案例-購物車
redis的sortedset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應用案例-排行榜
4、布式協(xié)調(diào)服務zookeeper
zookeeper簡介及應用場景
zookeeper集群安裝部署
zookeeper的數(shù)據(jù)節(jié)點與命令行操作
zookeeper的java客戶端基本操作及事件監(jiān)聽
zookeeper核心機制及數(shù)據(jù)節(jié)點
zookeeper應用案例–分布式共享資源鎖
zookeeper應用案例–服務器上下線動態(tài)感知
zookeeper的數(shù)據(jù)一致性原理及l(fā)eader選舉機制
5、java高級特性增強
Java多線程基本知識
Java同步關鍵詞詳解
java并發(fā)包線程池及在開源軟件中的應用
Java并發(fā)包消息隊里及在開源軟件中的應用
Java JMS技術
Java動態(tài)代理反射
6、輕量級RPC框架開發(fā)
RPC原理學習
Nio原理學習
Netty常用API學習
輕量級RPC框架需求分析及原理分析
輕量級RPC框架開發(fā)
二、離線計算系統(tǒng)
1、hadoop快速入門
hadoop背景介紹
分布式系統(tǒng)概述
離線數(shù)據(jù)分析流程介紹
集群搭建
集群使用初步
2、HDFS增強
HDFS的概念和特性
HDFS的shell(命令行客戶端)操作
HDFS的工作機制
NAMENODE的工作機制
java的api操作
案例1：開發(fā)shell采集腳本
3、MAPREDUCE詳解
自定義hadoop的RPC框架
Mapreduce編程規(guī)范及示例編寫
Mapreduce程序運行模式及debug方法
mapreduce程序運行模式的內(nèi)在機理
mapreduce運算框架的主體工作流程
自定義對象的序列化方法
MapReduce編程案例
4、MAPREDUCE增強
Mapreduce排序
自定義partitioner
Mapreduce的combiner
mapreduce工作機制詳解
5、MAPREDUCE實戰(zhàn)
maptask并行度機制-文件切片
maptask并行度設置
倒排索引
共同好友
6、federation介紹和hive使用
Hadoop的HA機制
HA集群的安裝部署
集群運維測試之Datanode動態(tài)上下線
集群運維測試之Namenode狀態(tài)切換管理
集群運維測試之數(shù)據(jù)塊的balance
HA下HDFS-API變化
hive簡介
hive架構(gòu)
hive安裝部署
hvie初使用
7、hive增強和flume介紹
HQL-DDL基本語法
HQL-DML基本語法
HIVE的join
HIVE 參數(shù)配置
HIVE 自定義函數(shù)和Transform
HIVE 執(zhí)行HQL的實例分析
HIVE最佳實踐注意點
HIVE優(yōu)化策略
HIVE實戰(zhàn)案例
Flume介紹
Flume的安裝部署
案例：采集目錄到HDFS
案例：采集文件到HDFS
三、流式計算
1、Storm從入門到精通
Storm是什么
Storm架構(gòu)分析
Storm架構(gòu)分析
Storm編程模型、Tuple源碼、并發(fā)度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Storm集群部署實戰(zhàn)
Storm+Kafka+Redis業(yè)務指標計算
Storm源碼下載編譯
Strom集群啟動及源碼分析
Storm任務提交及源碼分析
Storm數(shù)據(jù)發(fā)送流程分析
Storm通信機制分析
Storm消息容錯機制及源碼分析
Storm多stream項目分析
編寫自己的流式任務執(zhí)行框架
2、Storm上下游及架構(gòu)集成
消息隊列是什么
Kakfa核心組件
Kafka集群部署實戰(zhàn)及常用命令
Kafka配置文件梳理
Kakfa JavaApi學習
Kafka文件存儲機制分析
Redis基礎及單機環(huán)境部署
Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及典型案例
Flume快速入門
Flume+Kafka+Storm+Redis整合
四、內(nèi)存計算體系Spark
1、scala編程
scala編程介紹
scala相關軟件安裝
scala基礎語法
scala方法和函數(shù)
scala函數(shù)式編程特點
scala數(shù)組和集合
scala編程練習(單機版WordCount)
scala面向?qū)ο?/p>
scala模式匹配
actor編程介紹
option和偏函數(shù)
實戰(zhàn)：actor的并發(fā)WordCount
柯里化
隱式轉(zhuǎn)換
2、AKKA與RPC
Akka并發(fā)編程框架
實戰(zhàn)：RPC編程實戰(zhàn)
3、Spark快速入門
spark介紹
spark環(huán)境搭建
RDD簡介
RDD的轉(zhuǎn)換和動作
實戰(zhàn)：RDD綜合練習
RDD高級算子
自定義Partitioner
實戰(zhàn)：網(wǎng)站訪問次數(shù)
廣播變量
實戰(zhàn)：根據(jù)IP計算歸屬地
自定義排序
利用JDBC RDD實現(xiàn)數(shù)據(jù)導入導出
WorldCount執(zhí)行流程詳解
4、RDD詳解
RDD依賴關系
RDD緩存機制
RDD的Checkpoint檢查點機制
Spark任務執(zhí)行過程分析
RDD的Stage劃分
5、Spark-Sql應用
Spark-SQL
Spark結(jié)合Hive
DataFrame
實戰(zhàn)：Spark-SQL和DataFrame案例
6、SparkStreaming應用實戰(zhàn)
Spark-Streaming簡介
Spark-Streaming編程
實戰(zhàn)：StageFulWordCount
Flume結(jié)合Spark Streaming
Kafka結(jié)合Spark Streaming
窗口函數(shù)
ELK技術棧介紹
ElasticSearch安裝和使用
Storm架構(gòu)分析
Storm編程模型、Tuple源碼、并發(fā)度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
7、Spark核心源碼解析
Spark源碼編譯
Spark遠程debug
Spark任務提交行流程源碼分析
Spark通信流程源碼分析
SparkContext創(chuàng)建過程源碼分析
DriverActor和ClientActor通信過程源碼分析
Worker啟動Executor過程源碼分析
Executor向DriverActor注冊過程源碼分析
Executor向Driver注冊過程源碼分析
DAGScheduler和TaskScheduler源碼分析
Shuffle過程源碼分析
Task執(zhí)行過程源碼分析
五、機器學習算法
1、python及numpy庫
機器學習簡介
機器學習與python
python語言–快速入門
python語言–數(shù)據(jù)類型詳解
python語言–流程控制語句
python語言–函數(shù)使用
python語言–模塊和包
phthon語言–面向?qū)ο?/p>
python機器學習算法庫–numpy
機器學習必備數(shù)學知識–概率論
2、常用算法實現(xiàn)
knn分類算法–算法原理
knn分類算法–代碼實現(xiàn)
knn分類算法–手寫字識別案例
lineage回歸分類算法–算法原理
lineage回歸分類算法–算法實現(xiàn)及demo
樸素貝葉斯分類算法–算法原理
樸素貝葉斯分類算法–算法實現(xiàn)
樸素貝葉斯分類算法–垃圾郵件識別應用案例
kmeans聚類算法–算法原理
kmeans聚類算法–算法實現(xiàn)
kmeans聚類算法–地理位置聚類應用
決策樹分類算法–算法原理
決策樹分類算法–算法實現(xiàn)
時下的大數(shù)據(jù)分析時代與人工智能熱潮，相信有許多對大數(shù)據(jù)分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉(zhuǎn)行的朋友，但面向整個社會，最不缺的其實就是人才，對于是否轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析行列，對于能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿志啊!畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經(jīng)轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析領域，就不要后悔，做到如何脫穎而出才是關鍵。因此本文給出一些建議，針對想要轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析行列且是零基礎轉(zhuǎn)行的小伙伴們，希望對你們有所裨益，也希望你們將來學有所成，不后悔，更不灰心!
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新聞名稱：柯里化函數(shù)python 柯里化函數(shù)的使用場景
文章路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/doiiiss.html
