Orden de evaluación fp

Orden aplicativo frente a orden normal

¿Puedes escribir este programa en Java? Te daré una pista: Utiliza la evaluación perezosa al igual que el programa de Clojure. Así es. La función integers() devolverá tantos enteros como necesites. La función squaresOf acepta una lista «infinita» de enteros y devuelve una lista «infinita» de sus cuadrados. De hecho, la función squaresOf llama a una función llamada map que mapea los valores de una lista en valores de otra llamando a una función especificada en cada una.

Entonces, ¿cómo lo he hecho? ¿Cuál es el secreto? Si no lo has descubierto, te vas a dar una patada cuando te lo cuente; porque el truco es un truco que los programadores de java usan todos los días, y probablemente docenas de veces cada día. Es el evaluador perezoso que todos los programadores de Java conocen y aman. Es el humilde y adorable iterador.

Así es, los programadores de Java han estado haciendo evaluación perezosa de listas desde los primeros días de Java. De hecho, algunos de nosotros lo hacíamos en los viejos tiempos de C++ antes de que Java fuera siquiera un brillo en los ojos de Gosling. Verás, la evaluación perezosa es realmente todo sobre los iteradores.

Evaluación de la orden normal

La evaluación perezosa es una estrategia de evaluación que retiene la evaluación de una expresión hasta que se necesite su valor. Evita la evaluación repetida. Haskell es un buen ejemplo de un lenguaje de programación funcional cuyos fundamentos se basan en la evaluación perezosa.

El método de rango en Python sigue el concepto de evaluación perezosa. Ahorra el tiempo de ejecución para rangos más grandes y nunca requerimos todos los valores a la vez, por lo que también ahorra el consumo de memoria. Mira el siguiente ejemplo.

Evaluación perezosa en C++

La evaluación perezosa es una estrategia de evaluación que retiene la evaluación de una expresión hasta que se necesite su valor. Evita la evaluación repetida. Haskell es un buen ejemplo de un lenguaje de programación funcional cuyos fundamentos se basan en la evaluación perezosa.

El método de rango en Python sigue el concepto de evaluación perezosa. Ahorra el tiempo de ejecución para rangos más grandes y nunca requerimos todos los valores a la vez, por lo que también ahorra el consumo de memoria. Mira el siguiente ejemplo.

Evaluación de los parámetros

ResumenEl seguimiento de múltiples objetos (MOT) ha sido notoriamente difícil de evaluar. Las métricas anteriores hacen demasiado hincapié en la importancia de la detección o de la asociación. Para solucionar esto, presentamos una nueva métrica de evaluación del MOT, la precisión de seguimiento de orden superior (HOTA), que equilibra explícitamente el efecto de realizar una detección, asociación y localización precisas en una única métrica unificada para comparar rastreadores. HOTA se descompone en una familia de submétricas capaces de evaluar cada uno de los cinco tipos de error básicos por separado, lo que permite un análisis claro del rendimiento del seguimiento. Evaluamos la eficacia de HOTA en la prueba de referencia MOTChallenge y demostramos que es capaz de captar aspectos importantes del rendimiento de MOT que no habían sido tenidos en cuenta anteriormente por las métricas establecidas. Además, demostramos que las puntuaciones de HOTA se ajustan mejor a la evaluación visual humana del rendimiento del seguimiento.

Al integrar el valor de HOTA/DetRe en un rango de puntuaciones DetRe, obtenemos una formulación que se reduce a la puntuación HOTA original cuando sólo se evalúan las detecciones por encima de un umbral determinado. En este caso, la puntuación HOTA sería la misma para todos los valores de detección desde 0 hasta DetRe y sería cero después. Nótese que esta formulación es la misma que la adaptación de MOTA a sAMOTA en Weng et al. (2020).Análisis de las métricas de evaluación anteriores

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