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我想学习这个概念，以便能够理解和使用机器等库。

我尝试关注Rúnar Bjarnason 关于机器的演讲，但信息太少，基本上只是一堆数据类型。k我什至无法理解里面有什么

或者是什么t以及为什么要量化。或者，类似管道的库和机器之间的概念区别是什么？

我正在玩 Edward Kmett 的机器模块，我在这里和那里有点困惑。我认为提出问题的最佳方式是提供一个玩具用例。如下面所描述的。

一号和二号机器位于 Wye 的两个叉子上。

机器一将整数列表作为参数，并将其推送到下游。机器二将字符列表作为参数，并将其推送到下游。

机器 3 保持内部状态，从 开始mempty，然后mappends在某些条件下它从 Wye 的任一机器接收到的元素（所以不是两者）。然后机器三获取当前状态并将其推送到下游。

机器四将它收到的元素打印到控制台。

到目前为止，我有这个：

但我不确定如何组合 y1 和 y2；或滚动隐藏状态的任意进程，而不是使用 Process.hs 导出的库存组合器之一。

根据建议，机器包的链接：http: //hackage.haskell.org/package/machines

还有一个 pdf 对其功能进行了非常高级的描述：https ://dl.dropboxusercontent.com/u/4588997/Machines.pdf

我认为这个问题最好用一个例子来说明。

包装非确定性函数的类型：

一个例子ND：

备注：请注意 nd 如何输出一个元组列表，每个元组包含计算结果和一个新的ND（实际上与原始相同，但我们暂时忽略它）。

现在构建一个从源接收输入并为所有输入运行 nd 的进程。

错误Process：

备注：上面这个过程是错误的，因为只取了第一个计算结果。理想情况下，该过程应分支为多个并行过程，每个过程产生一个输出 b，并使用其自己的版本递归n'。最终结果应该是可能结果的列表

用例：

假设我有一个修改底层状态的过程Int：

另一个修改底层状态是[Int]：

我想这样组合它们：

并像这样运行它们：

但我得到这个错误：

建议 p1 和 p2 应该具有相同类型的基础状态。事实上，一个小实验表明 p1 和 p2 实际上正在修改相同的底层状态。我怎么能回避这个？

介绍

我在许多项目中使用Scalaz 7的迭代器，主要用于处理大型文件。我想开始切换到 Scalaz流，它旨在替换 iteratee 包（坦率地说，它缺少很多部分并且使用起来有点痛苦）。

流基于机器（迭代思想的另一种变体），它也已在 Haskell 中实现。我使用了一点 Haskell 机器库，但是机器和流之间的关系并不完全明显（至少对我而言），流库的文档仍然有点稀疏。

这个问题是关于一个简单的解析任务，我希望看到使用流而不是迭代器来实现。如果没有其他人超过我，我会自己回答这个问题，但我确信我不是唯一一个正在进行（或至少考虑）这种转变的人，因为无论如何我都需要完成这个练习，我想我还不如在公共场合做。

任务

假设我有一个文件，其中包含已标记化并用词性标记的句子：

每行有一个标记，单词和词性由一个空格分隔，空行表示句子边界。我想解析这个文件并返回一个句子列表，我们不妨将其表示为字符串元组的列表：

像往常一样，如果我们遇到无效输入或文件读取异常，我们希望优雅地失败，我们不想担心手动关闭资源等。

一个迭代的解决方案

首先是一些通用的文件读取内容（它确实应该是 iteratee 包的一部分，它目前不提供任何远程这个高级别的东西）：

然后我们的句子阅读器：

最后是我们的解析动作：

我们可以证明它有效：

我们完成了。

我想要的是

或多或少是使用 Scalaz 流而不是迭代器实现的相同程序。

我有一个家庭作业问题：

构造一个 Moore 机器，它将一个由 a's b's 和 c's 组成的字符串作为输入，并在每个子字符串 abc 的末尾输出一个包含 1 并且在所有其他位置包含 0 的字符串。例如输入，aabcb 产生输出，000010

我尝试构建，但我走到了死胡同。这是我的尝试：

如您所见，我无法创建字符串 cccb，而 'abc' 可以输出 0。我觉得我把这个简单的问题复杂化了。

编辑：休息一下，重新做。我认为这是对的，除非有人可以告诉我：

Paul Chiusano和Rúnar Óli写了一本很棒的书《Scala 函数式编程》。在其中，他们提到了 Scala 社区中一个很少被引用的概念——Transducers。

在 Clojure 社区中，Transducers得到了更多的 关注 。

我的问题是： Scala Transducers **（来自《Scala 中的函数式编程》一书）和 Clojure Transducers之间有什么异同？**

假设：

我知道

1. 换能器是电气工程概念中的常见说法

2. 计算机科学中有一个预先存在的概念，称为有限状态传感器

3. 生物学和心理学有先例采用转导一词

4. 其他技术书籍（如SICP）已经采用Transducers这个词的历史。

我正在尝试变形分析包含 txt 文件的完整文件夹。

使用https://code.google.com/archive/p/foma/

这是我编写的代码。我将每个单词传递给 python 中的 foma fst，但是在运行 1900 个文件中的 143 个文件后，循环被无限期卡住了。我尝试在循环中评论 foma 调用 applyup并且文件被写入新文件夹（非根形式），没有任何问题。

有没有人遇到过类似的问题？foma fst 是否对初始化后可以调用的次数有一些限制？

我正在尝试在 Python3 中实现 Mihov 和 Maurel ( http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.24.3698 ) 描述的最小有限状态转换器。我的程序正在运行但需要很多时间，所以我决定使用 cProfile 来确定耗时的部分。结果是这样的：

所以耗时的部分似乎是以下函数（代表 Mihov & Maurel 中的引理 3）：

if 条件的以下部分似乎是导致效率低下的原因：

所以我现在的问题是我如何才能更有效地寻找等效状态......

我正在尝试使用适用于 Python 的赫尔辛基有限状态技术 (HFST) 设置有限状态传感器。

我希望如果单词的第一个字符是“o”，则输出为“正”，并且如果在同一个单词中有字符，则使用正则表达式为每个字符输出空。
但我不只接受“o”。

到目前为止，我从 HFST 教程中得到了什么：