У меня есть ряд классов моделей и ряда алгоритмов, которые могут быть выполнены на моделях. Не все классы моделей могут выполнить все алгоритмы. Я хочу, чтобы образцовые классы смогли объявить, какие алгоритмы они могут выполнить. Алгоритмы, которые может выполнить модель, могут зависеть от ее аргументов.
Пример: Скажите, что у меня есть два алгоритма, MCMC и Важность, представленная как черты:
trait MCMC extends Model {
def propose...
}
trait Importance extends Model {
def forward...
}
У меня есть образцовый Нормальный класс, который берет средний аргумент, который является самостоятельно Моделью. Теперь, если средние реализации MCMC, я хочу Нормальный реализовать MCMC, и если средняя Важность реализаций, я хочу Нормальный реализовать Важность.
Я могу записать: Нормальный класс (средний: Модель), расширяет Модель {//, некоторый общий материал идет сюда}
class NormalMCMC(mean: MCMC) extends Normal(mean) with MCMC {
def propose...implementation goes here
}
class NormalImportance(mean: Importance) extends Normal(mean) with Importance {
def forward...implementation goes here
}
Я могу создать методы фабрики, которые удостоверяются, что довольно Нормальное право создается с данным средним. Но очевидный вопрос, что если средние реализации и MCMC и Важность? Затем я хочу Нормальный реализовать их обоих также. Но я не хочу создавать новый класс, который перереализации предлагают и передают. Если бы NormalMCMC и NormalImportance не взяли аргументы, то я мог бы сделать их чертами и смешать их в. Но здесь я хочу смешивание в зависеть от типа аргумента. Существует ли хорошее решение?
Эй, ребята, у меня вчера у меня были куча проблем с этим. Я прошел весь процесс несколько раз, запросив новый запрос на сертификат от полномочий с помощником, очищая все в портале, загрузка сертификата, создавая новый профиль и загрузка все. Нет кости.
Тем не менее, проверьте это.
Во первую очередь выясните все сертификаты на портале, чтобы начать свежие.
После создания нового запроса сертификата с помощью помощника нажмите «Показать в Finder» и дважды щелкните этот плохой мальчик. Вы должны получить всплывающее окно для помощника сертификата с отображением экрана «Пожалуйста, укажите авторитет сертификата выдачи» и т. Д. Если вы этого не сделаете, просто закройте его и дважды нажмите. Теперь просто пройдите через диалог, выбирающий «Запросить сертификат из существующего CA» - продолжить Запрос «сохранен на диск» - продолжить Сохраните его, где угодно, даже переопределите файл.
В конце вы должны увидеть Magic «Создание клавишной пары»
, перейдите к доступу для брелок, и вы увидите ваши ключи там! Загрузите этот сертификат на Portal Apple, а затем пройдите свой мастер как обычно, все должно работать здорово.
-121--539938-Использование Selfy позволяет отделить реализации моделей-алгоритма из реализаций и смешать их в:
trait Model
trait Result
trait MCMC extends Model {
def propose: Result
}
trait Importance extends Model {
def forward: Result
}
class Normal(val model: Model) extends Model
trait NormalMCMCImpl extends MCMC {
self: Normal =>
def propose: Result = { //... impl
val x = self.model // lookie here... I can use vals from Normal
}
}
trait NormalImportanceImpl extends Importance {
self: Normal =>
def forward: Result = { // ... impl
...
}
}
class NormalMCMC(mean: Model) extends Normal(mean)
with NormalMCMCImpl
class NormalImportance(mean: Model) extends Normal(mean)
with NormalImportanceImpl
class NormalImportanceMCMC(mean: Model) extends Normal(mean)
with NormalMCMCImpl
with NormalImportanceImpl
Большая часть вашей проблемы, кажется, что NormalMCMC
и NormalImportance
принять аргументы .
Вместо этого вы можете принять параметры, которые вы хотели бы показать через конструктор черта (если такая вещь существует) и сделать их абстрактными членами черта.
Члены затем реализуются, когда построена черта.
Дано:
trait Foo {
val x : String //abstract
}
Вы можете использовать его как либо из следующего:
new Bar with Foo { val x = "Hello World" }
new Bar { val x = "Hello World" } with Foo
, который возвращает эквивалентную функциональность использования конструкторов чертов.
Обратите внимание, что если тип PAR
уже имеет неапатрицей val x: string
, тогда вы можете просто использовать
new Bar with Foo
в некоторых сценариях, он также может помочь сделать X
ленивый, который может дать вам больше гибкости, если порядок инициализации должен стать проблемой.
Спасибо Кевин, Митч и Нафтоли Гугенхайм и Даниэль Собрал в списке рассылки посадочных пользователей, у меня хороший ответ. Два предыдущих ответа работают, но приводят к экспоненциальному взрыву в количестве чертов, классов и конструкторов. Тем не менее, использование следствий и оценок просмотра избегает этой проблемы. Шаги решения:
1) дают нормальный тип параметра, представляющий тип его аргумента. 2) Определить непливные, которые принимают нормальный с правильным типом аргумента к одному, который реализует соответствующий алгоритм. Например, магистрантность принимает нормальное значение [важность] и производит нормальному признаку. 3) Следует быть данным типом. Причина в том, что без границ типа, если вы попытаетесь пройти нормальному [T] к магистральному обеспечению, где t - это подтип важности, он не будет работать, потому что нормальный [T] не является подтипом нормальной [важности], потому что нормально не ковариант. 4) Эти границы типа должны быть предпринимательными границами, чтобы позволить топливам цепочки.
Вот полное решение:
class Model
trait Importance extends Model {
def forward: Int
}
trait MCMC extends Model {
def propose: String
}
class Normal[T <% Model](val arg: T) extends Model
class NormalImportance(arg: Importance) extends Normal(arg) with Importance {
def forward = arg.forward + 1
}
class NormalMCMC(arg: MCMC) extends Normal(arg) with MCMC {
def propose = arg.propose + "N"
}
object Normal {
def apply[T <% Model](a: T) = new Normal[T](a)
}
object Importance {
implicit def makeImportance[T <% Importance](n: Normal[T]): Importance =
new NormalImportance(n.arg)
}
object MCMC {
implicit def makeMCMC[T <% MCMC](n: Normal[T]): MCMC = new NormalMCMC(n.arg)
}
object Uniform extends Model with Importance with MCMC {
def forward = 4
def propose = "Uniform"
}
def main(args: Array[String]) {
val n = Normal(Normal(Uniform))
println(n.forward)
println(n.propose)
}