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甚至像Java和Python这样的面向对象的编程语言也从内置于地图，过滤器和简化功能的功能性编程中采用了巨大的概念。 它们还具有声明纯内联lambda函数以及创建一等和高阶函数以将函数作为参数传递的功能。

简而言之，函数式编程需要为固定变量构建纯函数并通过其响应更改状态。 相反，其他编程语言具有通过更改程序中变量引用来更改应用程序状态的能力。 您可以在本文中了解功能编程与面向对象程序的更多区别。

由于其纯粹的性质，函数式编程对于令人垂涎的任务(如机器学习和数据分析)印象深刻。 但是，这并不意味着您应该放弃其他编程语言而完全发挥作用，因为每种编程语言都具有比其他编程语言更好的任务。 但是，至关重要的是要学习基本原理，以便在必要时可以将其应用于自己的利益。 出于这些原因，功能编程被称为未来，但也许机器学习和大数据的未来才是软件开发的全部。

考虑到这一点，让我们看看为什么软件开发人员会爱上函数式编程，使它成为未来计算机科学的组成部分。 我们还考虑一下面向对象编程的一些功能，看看功能性编程是否可以完全替代它。 剧透：两者可能会在软件开发甚至同一应用程序中共存。

纯函数的使用

纯函数会重复产生相同的结果，并且没有影响最终结果的外部值。 由于纯函数的这一特性，使用函数编程创建的算法可轻松识别和纠正错误。

纯函数通常采用数学求解方法。 例如，如果您在计算器中键入3 + 3，答案将为6。纯函数也是如此。 不涉及外部元素，因此使功能程序纯净。 一个示例是内联lambda函数，该函数将n作为输入并返回n + n。

调试对于程序员和开发人员都是一个长期的问题，这就是为什么他们转向功能编程的原因，因为它的程序由于使用纯函数而易于调试。

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引入可以简化机器学习工作流程，并标准化科学和工程角色之间转换的方法。由于IT和DevOps负责部署和管理工作负载，因此在执行不同的工作时拥有清晰的沟通渠道非常重要。适当的调度工具和对资源模板进行策略化可以改善人工智能工作负载的资源管理。

(5) 最大限度地提高利用率，减少“计算债务”

为了提高利用率，有必要将计算债务作为基础架构团队和数据科学团队的KPI。如果公司能减少计算债务并提高利用率，就可以在向人工智能的竞争中脱颖而出。

要想让基础架构团队最大限度地提高GPU/CPU的可见性和内存消耗从而提高利用率，基本上是没有万全之策。尽管业界正在迅速构建更高效的硬件和软件来解决计算债务的威胁，但仍然任重而道远。很多公司花费了几百万美元在计算上，而这些计算并未被充分利用。

通过使用现有资源并完善资源管理，公司可以使人工智能基础架构具有巨大的可扩展性。根据文章中的策略，你可以完全利用好计算资源。公司若专注于优化基础架构，将会看到辛苦付出得到更高的投资回报率，从而在竞争中获得优势。
 

此后又增加了其他功能。如今，3.9版本将各功能与整洁的新语法结合起来，以取得Python类型提示的最新发展。

现在，我们可以轻松地指定变量的预期数据类型。如果写了一些没有意义的东西(比如把字符串传递给整数)，编辑器就会提醒有错误产生。虽然不会指出错误，但在使用复杂代码库时，它可帮了大忙。

在Python中，用“+”连接两个字符串是绝对有效的。因此，“add_int”函数接收两个字符串不会引发任何错误。

（编辑：济源站长网）

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