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为什么用 if(0 == x) 不是 if(x == 0) ?

大家好,今天跟大伙分享一个编程小技巧方面的知识:标题已经给出了,为什么有的人更愿意用 if ( 0 == x)不是 if(x == 0)?...如果你养成了把常量放在==前面的习惯,那么当你意外不小心地把代码写成了 if(0 = x) 时,编译器就会报错。...坦白讲,就算是经验老道的程序员有时也会错把==写成=,大多数人会觉得记住倒转比记住输入两个=号更容易,所以大家就喜欢写成if ( 0 == x)了, 当然这个技巧只对和常量比较的情况有用。...到这儿,有人会说这样写既难看又影响注意力,为什么不让编译器对if (x = 0 ) 报警呢?...实际上,很多编译器的确会对条件式中的赋值报警,但对比于 if(0 = x),还是反转的时候更容易被发现识别,所以反转写法也成了大家比较提倡的了。

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为什么数组下标从 0 开始?不是 1?

很多小伙伴初学编程的时候都被元素下标折磨过,为什么很多编程语言要把 0 作为第一个下标索引,不是直观的 1 呢?...www.cs.utexas.edu/users/EWD/transcriptions/EWD08xx/EWD831.html,感兴趣的小伙伴可以去看下全文,下面我总结几段核心的观点: 首先来看个案例,如何用一个不等式...(或者说表达式)来表示 [2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] 这个连续的整数序列(一共 11 个数)?...那么我们能够迅速的写出如下四个符合上述连续序列的不等式: 1)2 <= i < 13 2)1 < i <= 12 3)2 <= i <= 12 4)1 < i < 13 以上四个不等式均满足要求,那是否有理由选择其中的一种不是另一种...遵循不等式 1 的规则: 当从下标 1 开始时,下标范围 1 ≤ i < N+1 当从下标 0 开始时,下标范围 0 ≤ i < N 哪个更优雅?

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STL:调用empty()不是检查size()是否为0

如果要判断一个容器是否为空,如何判断呢?...两种方式都可以,而且本质上都是判断容器的size是否为0。在日常开发中,出于个人习惯,并不会特别在意非要调用哪一种。 《Effective STL》给出的建议是,调用empty()。 为什么呢?...std::unordered_set unordered_set的emtpy()实现也是判断size()==0size()返回的是内部维护的私有变量M_element_count。...《Effective C++》这一节所强调的,正是stl中各个容器设计时关于empty()函数与别的成员函数之间的性能取舍问题。当然,如上所述,性能优劣并不是绝对的,取决于各家编译器的实现。...所以,如果在开发中遇到需要判断容器是否为空的时候,推荐大家使用empty(),不是判断size() == 0

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软件交付的是使能,不是开发者的效率

Daugherty 认为,正如DevOps寻求加快软件团队交付软件的速度一样,您应该关注软件团队的实现能力,不是个别开发者的效率。 如何衡量团队的使能? 最常见的DevOps指标并不是真正的指标。...但 Daugherty 强调,随着科技行业从“不惜一切代价追求增长”转向“注重投资回报”,如何提高开发者效率并不是应该问的正确问题。 部分原因是业务领导层和工程团队之间存在根本脱节。...这可能是在某些组织中被简化的,但这不是最有效的版本,”她说。“你就像复仇者联盟中的奇异博士,你看到更大的画面,看到事物如何汇聚和互相关联。”...Daugherty 说,她的角色是帮助团队——并通过扩展组成团队的个别开发者——找到如何交付更多不增加开发者疲劳的方法。...DevOps首先关于促进有意义的交流 DevOps关注促进正确类型的交流,以提高速度和协作——不是在过程中制造更多需要人工参与的障碍。

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数组是如何随机访问元素?数组下标为什么从0开始,不是1?

例如:二叉树,堆,图,等,是非线性表,是因为,在非线性表中,数据之间并不是简单的前后关系。 数组是如何随机访问数组元素? 数组是如何实现根据下标随机访问数组元素的吗?...例如:a[10] 数组存储了5个元素: A B C D E 我们现在需要将元素 x 插入到第 3 个位置。我们只需要将 c 放入到 a[5],将 a[2] 赋值为 x 即可。...同数组插入的原理类似 数组如何提高效率?...为什么数组要从 0 开始编号,不是1? 从偏移角度理解a[0] 0为偏移量,如果从1计数,会多出K-1。增加cpu负担。...为什么循环要写成 for(inti=0;i<3;i++)不是 for(inti=0;i<=2;i++)。

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更聪明地学习,不是苦读——《如何高效学习》

更聪明地学习,不是苦读——这是我打开 Kindle for Mac 后看到的第一句话,最近读的这本 《如何高效学习》 正是一本关于此话题的书。 关于本书 作者 Scott H....要想超出知识本身,光有热情还不够,你要寻找各种应用知识的途径(即使现在讨厌它),知识因“用”获得新的意义。 比喻就是在不熟悉的知识和熟悉的知识之间架起一座沟通的桥梁。...整体性学习的技术 作者在书中也多次提到,这些技术如果只是了解不去练习和实践,是没有什么用的。书中提供了很多「智力挑战」,具体请参考原著。...简而言之,就是假设你要给一名小白讲解这个知识点,用尽量简洁的表述让他听懂,如果有不知道如何表述的地方,那就回过头把它搞懂。 让我想起不知道在哪看的一句话:「我讲的你听懂了,代表我掌握了,不是你」。...还想起是不是华罗庚也经常用这个法子…… 超越整体性学习 一、高效秘籍 ? 二、自我教育 ?

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漫话:如何给女朋友解释为什么计算机从0开始计数,不是从1开始?

当我们想要写一个循环体,期望执行10次的时候,我们会使用以下方式: for (int i=0; i<10; i++){ } 可以看到,为了保证循环10次,我们定义了一个整数变量从0开始。...所以,他建议我们使用0作为第一个下标。...计数表示偏移量 很多人学习编程都是从C语言开始的,那么,C语言就是一个典型的0-base语言(以0作为计数的开始),其实,这一约定早在BCPL时代就是这样的了。...那么,BCPL的作者采用了0作为数组第一个元素的下标,因为他认为,数组的下标应该和指针的偏移量是相对应的。这样在使用第一个内存单元的时候,直接使用arr[0]或者*(p+0)就可以了。...因为指针*(p+0)这种表达形式中的0表示的是偏移量,所以,无论数组的下标从几开始,*(p+0)都是用于存取内存中的p+0位址的值,也就是0X0000001这块内存单元的值。

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如何成为有创意的设计师,不是艺术家?

有时设计做的很好,用户使用时很难发现设计的哪儿不对,因为他们设计的形式你只注意到如何去使用它们,不是观察他们设计得如何美观。...设计的创造性并不是为了推动事物试图突破边界,也不是为了与众不同改变事物的风格。...许多人可能会认为这些精心设计的产品“缺乏创造力”,但其他人会指出并解释这些相似性如何使设计的对象实现其预期的目标。 研究一再表明,为了改变事物改变事物是如何损害设计对象的。...这些准则和约束是为了引导我们,让我们保持专注,因为并不是所有独特的东西都是有价值的…… 2. 是什么使工作有价值? 再次强调:要设计出有创意的东西,我们不仅要为创意而设计,还要为价值而设计。...一旦你这样做了,美学和闪光是只为增加亮点,不是核心的经验。

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为什么选择XKUC5P不是XC7K325T?

但XC7K325T毕竟是K7系列,资源量还是有限,如果想找一款比XC7K325T资源大,同时价格又不会贵太多的芯片,那XKUC5P绝对是一个非常不错的选择。...首先来看看下XKUC5P和XC7K325T的资源对比: XKUC5P: XC7K325T: 可以看到,Logic Cell的数量,XKUC5P是XC7K325T的1.5倍,DSP和Memory都是2倍多...,IO数量也是1.6倍,而且XKUC5P采用的是16nm工艺,XC7K325T由于时间比较久了,采用的还是28nm工艺,很多工程师对工艺的影响没什么太大概念,我们下来总结一下: 更高的性能:16nm制程的晶体管尺寸更小...虽然XKUC5P比XC7K325T在各种方面都有很大优势,但价格却不会贵太多,有大量现货,有兴趣的朋友可以加微信,提供免费FPGA方面的技术支持:

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对话开源泰斗陆首群教授:中国开源发展应追求0到1的爆发性创新,不是00的假创新

中国开源的发展史,则由 1991、1999 年这两个里程碑时间节点组成。...立足当下,中国开源发展如何寄希望于创新?与国外相比有哪些优势与不足?展望未来,如何让中国开源发展得更好?开源软件商业化路径有哪些探索方向?...陆首群教授:中国作为一个创新国家,要追求真正的创新,即 0 到 1 的爆发性的创新,不是 00“八宝粥”式的假创新。...ChatGPT 原来决定于 2023 年5月15日实行开源,最近奥特曼在答复张宏江提问时对是否引进开源的问题,奧特曼回答说:开源目前不是最佳路径。...国外一些大师也有争议:他们认为,为了保障 ChatGPT 的安全,不致为黑客利用危害人类,应将 ChatGPT 所有环节都实行透明开源不是限制开源!

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如何差异化您的物联网产品:提供见解不是数据

因为公司在构建物联网产品时面临的最大挑战之一是制定数据战略 - 如何从数据中获取价值的计划。 数据策略超越了数据的收集和管理。...始终用数据策略来引领 我们应该更好地理解客户的最终目标,不是仅仅交付他们在这个定制解决方案中所要求的东西。 别误会,从我公司的角度来看,这次部署是成功的。...这个故事不是一次性的。事实上,当我与世界各地的产品人员交谈时,我看到这种情况一次又一次地发生。公司太过关注于解决问题的症状,不是深入了解客户真正想要实现的目标。...更常见的情况是,我们把重点放在提供数据上,不是提供真知灼见。 我很幸运,凯文非常信任我的公司,让我们回来帮助他们完成项目的第二阶段,解决数据过多的问题。...总结:提供见解 如今,许多物联网产品关注的是生成数据,不是真知灼见。这将导致失望的客户无法利用解决方案的价值,并被迫做额外的工作来从数据中提取有用的信息。

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去解决更多的问题,不是如何最好地解决一个问题

如果这样,不是所有人都走上巅峰了吗?没有人开始不努力,为什么后来不努力,因为努力没有效果。"...人生不是走斜坡,你持续走就可以走到巅峰;人生像走阶梯,每一阶有每一阶的难点,学物理有物理的难点,学漫画有漫画的难点,你没有克服难点,再怎么努力都是原地跳。所以当你克服难点,你跳上去就不会下来了。...成功的人生是台阶式向上,不是一条水平线。努力只是说明你拼命在走,跟你能不能向上走,关系不大。那些努力却没有结果的人,根本原因就在于,他一直走在平面上,没有走到更高的台阶。...对你更重要的是,要去解决更多的问题,不是如何最好地解决一个问题。 只有通过解决更多的问题,人生才能摆脱水平运动,进入上升运动。

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观点 | DOTA 5v5 AI 的亮点不是如何「学」的,而是如何「教」的

AI 科技评论按:我们都已经知道了,OpenAI 的 5v5 DOTA AI 「OpenAI Five」再次完胜人类。...不过除了比赛比分之外,广大强化学习研究人员和人工智能爱好者还有一个深深的疑问就是,这样的 AI 是如何训练出来的。...但同时为了避免 AI 过于关注这些偏向于短期策略的数据,OpenAI 对基于指标的反馈的设计并不是「指标数值越大越好」,而是只鼓励 AI 在这些方面做到人类玩家的平均水平。...OpenAI 并没有为 AI 之间设计显式的沟通频道,目前他们设计了一个名为「团队精神」的超参数,这个 0 到 1 之间的值会反应每个英雄关注自己单独的反馈和整个团队的反馈之间的比例。...不过同时 Roshan 也不是随时都要打的,随机血量的设定会让 AI 只有在觉得自己能打过 Roshan 的时候才会打。

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