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Scala Try 与错误处理

一.概述 当你在尝试一门新的语言时,可能不会过于关注程序出错的问题, 但当真的去创造可用的代码时,就不能再忽视代码中的可能产生的错误和异常了。 鉴于各种各样的原因,人们往往低估了语言对错误处理支持程度的重要性。 事实会表明,Scala 能够很优雅的处理此类问题, 这一部分,我会介绍 Scala 基于 Try 的错误处理机制,以及这背后的原因。 我将使用一个在 Scala 2.10 新引入的特性,该特性向 2.9.3 兼容, 因此,请确保你的 Scala 版本不低于 2.9.3。 二.异常抛出与捕获 2.1 其他语言的错误处理机制 在介绍 Scala 错误处理的惯用法之前,我们先看看其他语言(如,Java,Ruby)的错误处理机制。 和这些语言类似,Scala 也允许你抛出异常: case class Customer(age: Int) class Cigarettes case class UnderAgeException(message: String) extends Exception(message) def buyCigarettes(customer: Customer...

Keras文本分类实战(下)

在上一节Keras文本分类实战(上),讲述了关于NLP的基本知识。这部分,将学会以不同方式将单词表示为向量。 词嵌入(word embedding)是什么 文本也被视为一种序列化的数据形式,类似于天气数据或财务数据中的时间序列数据。在之前的BOW模型中,了解了如何将整个单词序列表示为单个特征向量。下面将看到如何将每个单词表示为向量。这里有多种方法可以对文本进行向量化,比如: 每个词语(word)表示的词语(words)作为向量 每个字符(character)表示的字符(characters)作为向量 N-gram单词/字符表示为向量 在本教程中,将使用单热编码和单词嵌入将单词表示为向量,这是在神经网络中处理文本的常用方法。 独热码(one-hot encoding) 将单词表示为向量的第一种方式是创建独热码,这是通过将词汇长度的向量与语料库中的每个单词的条目组合一起来完成。通过这种方式,对于每个单词,只要它在词汇表中存在,就会将该单词在相应的位置设置为1,而向量中其它的位置设置为0。但这种方式可能为每个单词创建相当大的向量,且不会提供任何其他信息,例如单词之间的关系。假设有一个城市列表...

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