 Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0值的用 例。幸运的是,枚举的成员都被定义为相同的枚举类型,所以当需要在 vector 中储存不同类 型值时,我们可以定义并使用一个枚举! 例如,假如我们想要从电子表格的一行中获取值,而这一行的有些列包含数字,有些包含浮点 值,还有些是字符串。我们可以定义一个枚举,其成员会存放这些不同类型的值,同时所有这 些枚举成员都会被当作相同类型:那个枚举的类型。接着可以创建一个储存该枚举值的 vector,这样最终就能够储存不同类型的值了。示例 是一个来源于 Lisp 编程语言及其方言的数据结构,它由嵌套的列表组成。它的名字来 源于 Lisp 中的 cons 函数(“construct function“ 的缩写),它利用两个参数来构造一个新的列 表。通过对一个包含值的列表和另一个值调用 cons,可以构建由递归列表组成的 cons list。 例如这里有一个包含列表 1, 2, 3 的 cons list 的伪代码表示,其每个对在一个括号中: 1 和另一个 List 值。这个 List 是另一个包含 2 的 Cons 值和下一个 List 值。接着又有另一个存放了 3 的 Cons 值和最后一个值为 Nil 的 List,非递归变体代表了列 表的结尾。 如果尝试编译示例 15-3 的代码,会得到如示例 15-4 所示的错误: $ cargo run Compiling cons-list v0.1.0 (file:///projects/cons-list)0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 25 天前3 Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0值的用 例。幸运的是,枚举的成员都被定义为相同的枚举类型,所以当需要在 vector 中储存不同类 型值时,我们可以定义并使用一个枚举! 例如,假如我们想要从电子表格的一行中获取值,而这一行的有些列包含数字,有些包含浮点 值,还有些是字符串。我们可以定义一个枚举,其成员会存放这些不同类型的值,同时所有这 些枚举成员都会被当作相同类型:那个枚举的类型。接着可以创建一个储存该枚举值的 vector,这样最终就能够储存不同类型的值了。示例 是一个来源于 Lisp 编程语言及其方言的数据结构,它由嵌套的列表组成。它的名字来 源于 Lisp 中的 cons 函数(“construct function“ 的缩写),它利用两个参数来构造一个新的列 表。通过对一个包含值的列表和另一个值调用 cons,可以构建由递归列表组成的 cons list。 例如这里有一个包含列表 1, 2, 3 的 cons list 的伪代码表示,其每个对在一个括号中: 1 和另一个 List 值。这个 List 是另一个包含 2 的 Cons 值和下一个 List 值。接着又有另一个存放了 3 的 Cons 值和最后一个值为 Nil 的 List,非递归变体代表了列 表的结尾。 如果尝试编译示例 15-3 的代码,会得到如示例 15-4 所示的错误: $ cargo run Compiling cons-list v0.1.0 (file:///projects/cons-list)0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 25 天前3
 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502无需训练自己的基座模型,直接部署在DeepSeek上,不用重复发明轮子  公开蒸馏方法,帮助其他模型提升能力,实现了模型制造模型,犹如工业母机  小模型可部署在企业内电脑或一体机上,使用成本降低,形成分布式推理网络  技术门槛降低, 可标准化、SaaS化部署,下载就能用 DeepSeek颠覆式创新——成本暴跌 35政企、创业者必读 惠及全球人民,科技平权,技术平民化  运营商、云服务可免费用,降低云服务成本 烧结矿质量预测 • 烧结烟气 S02 排放在 线预测与控制 • 构建能源消耗预测 • 智能故障诊断 • 挡板位移检测 • 皮带划痕、 撕裂、 跑偏检测预警 • 1球团皮带智能监测 • 生球粒度分布在线 识别 • 球团1颗粒粒度检测 • 球团1现场生产安全 态势感知与预警 • 皮带机预测性维护 • 建立设备健康模型 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 • 高炉料面可视化监控 • 炉顶布料效果评定 • 远程换钎 • 中间产品无人天车吊装 控制 • 废品无人天车吊装控制 • 铁水质量预报 • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 • 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • 部署工艺模型分析诊断0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502无需训练自己的基座模型,直接部署在DeepSeek上,不用重复发明轮子  公开蒸馏方法,帮助其他模型提升能力,实现了模型制造模型,犹如工业母机  小模型可部署在企业内电脑或一体机上,使用成本降低,形成分布式推理网络  技术门槛降低, 可标准化、SaaS化部署,下载就能用 DeepSeek颠覆式创新——成本暴跌 35政企、创业者必读 惠及全球人民,科技平权,技术平民化  运营商、云服务可免费用,降低云服务成本 烧结矿质量预测 • 烧结烟气 S02 排放在 线预测与控制 • 构建能源消耗预测 • 智能故障诊断 • 挡板位移检测 • 皮带划痕、 撕裂、 跑偏检测预警 • 1球团皮带智能监测 • 生球粒度分布在线 识别 • 球团1颗粒粒度检测 • 球团1现场生产安全 态势感知与预警 • 皮带机预测性维护 • 建立设备健康模型 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 • 高炉料面可视化监控 • 炉顶布料效果评定 • 远程换钎 • 中间产品无人天车吊装 控制 • 废品无人天车吊装控制 • 铁水质量预报 • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 • 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • 部署工艺模型分析诊断0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3
 人工智能安全治理框架 1.0风险。训练数据中含有虚假、偏见、 侵犯知识产权等违法有害信息,或者来源缺乏多样性,导致输出违法的、不良 的、偏激的等有害信息内容。训练数据还面临攻击者篡改、注入错误、误导数 据的“投毒”风险,“污染”模型的概率分布,进而造成准确性、可信度下降。 (c)训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中,存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题,不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性,还可能导0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3 人工智能安全治理框架 1.0风险。训练数据中含有虚假、偏见、 侵犯知识产权等违法有害信息,或者来源缺乏多样性,导致输出违法的、不良 的、偏激的等有害信息内容。训练数据还面临攻击者篡改、注入错误、误导数 据的“投毒”风险,“污染”模型的概率分布,进而造成准确性、可信度下降。 (c)训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中,存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题,不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性,还可能导0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3
共 3 条
- 1













