抄一段介绍给你:
函数式编程语言的"Hello World" 程序是阶乘函数。用纯ML表达就是:
fun fac : (fn: int ->int) 0 = 1
| fac n = n * fac (n-1)
阶乘在这里被描述成一个递归函数,它有一个终止条件。可以看出它和数学课本中对于阶乘的描述很相似。很多ML代码的语法类似数学。
递归函数第一行的一部分是可选的,描述了函数的类型。可以这么读:函数fac (fun fac) 是一个 (:) 由整数至整数的函数 (fn: int ->int)。也就是说,函数以一个整数作为参数,返回另一个整数。去掉非必要的类型声明后,这个函数如下:
fun fac 0 = 1
| fac n = n * fac(n-1)
这个函数也依赖模式匹配,ML编程的重要部分。 一个函数的参数不是在圆括号中而是由空格分开。当函数的参数值为0时返回整数1。其他情况下将会尝试第二行。这一个递归,将会再一次调用函数直到满足基准条件。
在iOS开发中,Core ML模型通常是使用Core ML Tools命令行工具来进行转换的。将Core ML模型文件夹转换为Core ML模型文件的具体步骤如下:打开终端(Terminal)应用程序
使用cd命令切换到存储Core ML模型文件夹的目录,例如:cd /Users/username/Documents/MyModel
使用以下命令将Core ML模型文件夹转换为Core ML模型文件:coremltools convert --input ./ --output ./MyModel.mlmodel
等待转换完成,转换成功后,您将在当前目录中找到名为“MyModel.mlmodel”的Core ML模型文件。
其中,--input参数用于指定输入的模型文件夹路径,--output参数用于指定输出的模型文件路径。在上述命令中,./表示当前目录。
需要注意的是,转换前需要安装Core ML Tools工具,可以通过以下命令在终端中安装:pip install -U coremltools
希望这些信息能够帮助到您,如果您需要更多的帮助,请随时提出您的问题
ML=Machine Language 机器语言
Macro Library【计】宏程序库
Material Laboratory 材料实验[研究]所
Maximum Likelihood 最大相似性
Mean Level 平均位面平均标高平均水位
Memory logic (circuit)【计】存储器逻辑(电路)
Microwave Laboratory 微波实验所
Middle Line【机】中心线
或者是比较简单的
ml
abbr.
毫升 (milliliter)
英里(mile)
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