它列举了 27 个设计及历史的问题，其中有些问题我曾经分享过，例如为什么使用显式的 self、浮点数的问题、len(x) 而非 x.len() 等等。大部分的回答很简略精要，适合在空闲之余翻阅。...为什么不能在表达式中赋值？ 为什么Python对某些功能（例如list.index()）使用方法来实现，而其他功能（例如len(List)）使用函数实现？...它包含了 大多数 常见平台（但不是所有平台）的汇编代码，尽管它基本上是透明的，但也不是完全透明的; 要让Python使用它，需要使用补丁。)...因此， list.sort() 对列表进行了适当的排序。为了提醒您这一事实，它不会返回已排序的列表。这样，当您需要排序的副本，但也需要保留未排序的版本时，就不会意外地覆盖列表。...如果要返回新列表，请使用内置 sorted() 函数。此函数从提供的可迭代列表中创建新列表，对其进行排序并返回。
它列举了 27 个设计及历史的问题，其中有些问题我曾经分享过，例如为什么使用显式的 self、浮点数的问题、len(x) 而非 x.len() 等等。大部分的回答很简略精要，适合在空闲之余翻阅。...它包含了 大多数 常见平台（但不是所有平台）的汇编代码，尽管它基本上是透明的，但也不是完全透明的; 要让Python使用它，需要使用补丁。)...因此， list.sort() 对列表进行了适当的排序。为了提醒您这一事实，它不会返回已排序的列表。这样，当您需要排序的副本，但也需要保留未排序的版本时，就不会意外地覆盖列表。...如果要返回新列表，请使用内置 sorted() 函数。此函数从提供的可迭代列表中创建新列表，对其进行排序并返回。...另一个次要原因是冒号使带有语法突出显示的编辑器更容易工作；他们可以寻找冒号来决定何时需要增加缩进，而不必对程序文本进行更精细的解析。 为什么Python在列表和元组的末尾允许使用逗号？
在下面的代码中，我们可以使用上下文管理器暂时重写 print 函数的行为： ? 上面并不是一个推荐的方法，因为它会引起系统的不稳定。 print 函数可以加入列表解析和其它语言构建结构。 ?...Python 2 在此失败了，而 Python 3 可以如期工作（因为我在字符串中使用了俄文字母）。...Python 3 有一个单精度类型的 int，它包含了长时间的运算。 下面是查看值是否是整数的方法： ? 其他 Enums 有理论价值，但是字符串输入已广泛应用在 python 数据栈中。...数据科学特有的代码迁移问题（以及如何解决它们） 停止对嵌套参数的支持： ? 然而，它依然完美适用于不同的理解： ? 通常，理解在 Python 2 和 3 之间可以更好地「翻译」。...，为什么它不能像字符串那样被分片/级联/相乘/迭代两次（以及如何处理它）。
它包含了 大多数 常见平台（但不是所有平台）的汇编代码，尽管它基本上是透明的，但也不是完全透明的; 要让 Python 使用它，需要使用补丁。)...换句话说，应该使用 == 来比较字典键，而不是使用 is 。 使用列表作为键时进行复制。这没有用的，因为作为可变对象的列表可以包含对自身的引用，然后复制代码将进入无限循环。...在性能很重要的情况下，仅仅为了排序而复制一份列表将是一种浪费。因此， list.sort() 对列表进行了适当的排序。为了提醒您这一事实，它不会返回已排序的列表。...这样，当您需要排序的副本，但也需要保留未排序的版本时，就不会意外地覆盖列表。 如果要返回新列表，请使用内置 sorted() 函数。此函数从提供的可迭代列表中创建新列表，对其进行排序并返回。...另一个次要原因是冒号使带有语法突出显示的编辑器更容易工作；他们可以寻找冒号来决定何时需要增加缩进，而不必对程序文本进行更精细的解析。 27. 为什么 Python 在列表和元组的末尾允许使用逗号？
它包含了 大多数 常见平台（但不是所有平台）的汇编代码，尽管它基本上是透明的，但也不是完全透明的; 要让 Python 使用它，需要使用补丁。)...换句话说，应该使用 == 来比较字典键，而不是使用is 。 使用列表作为键时进行复制。这没有用的，因为作为可变对象的列表可以包含对自身的引用，然后复制代码将进入无限循环。...在性能很重要的情况下，仅仅为了排序而复制一份列表将是一种浪费。因此， list.sort() 对列表进行了适当的排序。为了提醒您这一事实，它不会返回已排序的列表。...这样，当您需要排序的副本，但也需要保留未排序的版本时，就不会意外地覆盖列表。 如果要返回新列表，请使用内置 sorted() 函数。此函数从提供的可迭代列表中创建新列表，对其进行排序并返回。...另一个次要原因是冒号使带有语法突出显示的编辑器更容易工作；他们可以寻找冒号来决定何时需要增加缩进，而不必对程序文本进行更精细的解析。 27. 为什么 Python 在列表和元组的末尾允许使用逗号？
但如果要排序的数字元素很小（例如1000万），Julia 有时会比 R 更快，即使有很多重复项。 三、为什么 R 面对大量重复值时排序这么快？...我的理解是： 数据以特定大小的页面加载到内存中(在大多数 64 位机器上，大小至少为 4 kb)。 当字节加载时，可以从同一页面内的任何位置加载，但跨页边界加载可能会导致程序崩溃。...我可以使用基数排序和其他字符串对其进行排序，但这是否是最有效的是真正的问题，还不确定。我对 MSD radixsort 的实现基于 radix 3-way 快速排序。...这可能表明我对 MSD 基数排序的实现不是最理想的。 七、为什么 R 在大量重复值的排序上比 Julia 和 Python 都快？ 许多人指出 R 使用一种字符串驻留来存储其字符串。...我对其工作原理的理解是这样的：例如，考虑 a = c("abcdefghi", "abcdefghi") 是包含相同内容的两个字符串的向量，因此 a[1] 和 a[2] 只指向“abcdefghi”的一个存储空间
答：那是被打包到一起，可以被安装到系统上的代码。 问：为什么我需要软件包？ 答：它们提供了一种一致的方法，可以将你所需的所有文件放在正确的位置。没有它们，东西很容易一团糟。...所以现在我将 generator 转化成一个列表，复制这段代码，并传入这个列表。我就做完了。 现在，我们假设产品需求是按字典顺序对这些进行排序。所以我写了一个处理二阶列表的排序函数。...但是，它不起作用。我发现permutations返回了一个元组列表，因此我返回我的排序函数，并将它改成一个处理元组列表的排序函数。...理想情况下，你应该对你团队的代码有一个层次 2 的理解，对你自己的代码有个层次 3 的理解。这种理解构建了代码如何工作的 思维模型。 我发现，代码审核对于构建这种思维模型有很大帮助。...在这个测试中，我给每个线程设定的join超时时间是 5 秒。这些测试不起作用。我尝试手动模拟，一切都会顺利运行。但是使用线程，有时候测试会失败。我想不通其中的问题。我尝试了所有我能做的随机的事情。
当你尝试排序数字列表时，通常有三个备选方案： 冒泡排序 如果你对排序一无所知，这是你最可能尝试的方式。它仅仅涉及遍历列表，并交换你找到的任何乱序偶对。...你不断遍历列表，交换偶对，直到你没有交换任何东西。很容易理解，但是特别慢。 归并排序 这种排序算法将列表分成两半，然后是四个部分，直到它不能再分割为止。...我将再次对merge_sort函数重复此过程，但是这次我想让你尝试，从归并排序的维基百科页面 上的伪代码中实现该算法，然后再查看我怎么做。...我建议你首先使用 Python 的普通列表类型实现简单的快速排序。这将有助于你更好地理解它。然后，使用简单的 Python 代码，并使其处理DoubleLinkedList（的头节点）。...不要实现任何改进，但研究你可以对这些算法执行的，各种改进方法。 查找其他排序算法并尝试实现它们。 它们还可以在SingleLinkedList上工作吗？Queue和Stack呢？它们很实用吗？
但如果要排序的数字元素很小（例如1000万），Julia 有时会比 R 更快，即使有很多重复项。 为什么 R 面对大量重复值时排序这么快？...目前解决它的方法是测试长度是否短于8个字节，然后使用较慢的加载器。 而一般出现崩溃的情况，都是发生在跨页面边界加载数据的时候。要搞清楚到底什么时候程序会崩溃，需要了解内存的加载方式。...我可以使用基数排序和其他字符串对其进行排序，但这是否是最有效的是真正的问题，我没有答案。 我对 MSD radixsort 的实现基于 radix 3-way 快速排序。...这可能表明我对 MSD 基数排序的实现不是最理想的。 为什么 R 在大量重复值的排序上比 Julia 和 Python 都快？ 许多人指出 R 使用一种字符串驻留来存储其字符串。...我对其工作原理的理解是这样的：例如，考虑 a = c("abcdefghi", "abcdefghi") 是包含相同内容的两个字符串的向量，因此 a[1] 和 a[2] 只指向“abcdefghi”的一个存储空间
，但是，对于理论研究者和实践者来说，获得对一般深度学习方法和算法的更深度的理解，是极其重要的。...下面提供 Shai Shalev-Shwartz 教授讲解“基于梯度的深度学习的局限”的ppt，对应讲课视频。 有一些简单的问题，但深度学习的标准算法不能很好地工作，甚至根本不工作。...至少目前我们可能需要重新思考对算法的监督。深度学习算法并不能解决所有问题。这个 talk 尝试解释什么时候，以及为什么深度学习算法不工作。...但它不能很好地工作。 这里你看到的蓝色是原始曲线，红色是编码和解码之后的曲线。经过500次迭代，它看起来结果很糟糕。执行更多的迭代，曲线开始变得更好。但即使在50000次迭代之后它仍然没有很准确。...分解 架构：Lenet 和 2层ReLU连接，由sigmoid 连接; 端到端的方法：在主要的目标上训练整个网络；分解方法：增强目标，具体到第一网格的损失，使用每个图像的标签 为什么端到端的训练不起作用
Java开发工具包(JDK)是完整的Java软件开发包，包含了JRE，编译器和其他的工具(比如：JavaDoc，Java调试器)，可以让开发者开发、编译、执行Java应用程序。...Java中的HashMap是以键值对(key-value)的形式存储元素的。HashMap需要一个hash函数，它使用hashCode()和equals()方法来从集合添加和检索元素。...HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序不确定的。...比如：你想对整数采用绝对值大小来排序，Integer 是不符合要求的，你不需要去修改 Integer 类（实际上你也不能这么做）去改变它的排序行为，只要使用一个实现了 Comparator 接口的对象来实现控制它的排序就行了...()可能永远不被执行，显然指望它做收尾工作是靠不住的。
我害怕 JavaScript 的原因，主要是因为很难理解为什么它会以这种方式工作。...将近一年半之后，我才有了信心了，慢慢理解JavaScript的工作方式，希望您在阅读本文后也会更加理解JavaCript。...为什么？这是因为，当我们调用不带参数的 sort 方法时，JavaScript 会将数组的元素转换为字符串，然后按字母顺序排序，疯狂吧？...由于我在 Java 中使用字符串的经验，这让我感到困惑。 06、Push 函数 我在我的代码中经常使用 push 方法。虽然我最近知道我们也可以使用 push 来合并数组。...但是您对它了解得越多，您就越了解世界第一编程语言的工作原理。 这是我与你分享的秘诀。 基本操作 > 方法 如果您想让您的代码更快，那么，尝试使用原始操作而不是进行方法调用。
下面提供 Shai Shalev-Shwartz 教授讲解“基于梯度的深度学习的局限”的ppt，对应讲课视频。 ? 有一些简单的问题，但深度学习的标准算法不能很好地工作，甚至根本不工作。...至少目前我们可能需要重新思考对算法的监督。深度学习算法并不能解决所有问题。这个 talk 尝试解释什么时候，以及为什么深度学习算法不工作。...给出一个分段线性曲线的表示，并给出分段线性曲线Y值的向量，我希望你给我求曲线的参数 a 和 θ。 ? 第一个尝试：深度自编码器（Deep AutoEncoder） 第一个尝试是使用深度自编码器。...但它不能很好地工作。 这里你看到的蓝色是原始曲线，红色是编码和解码之后的曲线。经过500次迭代，它看起来结果很糟糕。执行更多的迭代，曲线开始变得更好。但即使在50000次迭代之后它仍然没有很准确。...分解 架构：Lenet 和 2层ReLU连接，由sigmoid 连接; 端到端的方法：在主要的目标上训练整个网络；分解方法：增强目标，具体到第一网格的损失，使用每个图像的标签 为什么端到端的训练不起作用
由 Russ Cox 发布于 2023年8月14日 Go 1.21包含了新的特性以提高兼容性。在你停止阅读之前，我知道这听起来很无聊。但无聊可以是好事。在Go 1的早期，Go是令人兴奋的，充满了惊喜。...其次，我们可以添加新的API，但不能以破坏现有代码的方式添加。 文件的结尾警告说，“[它]无法保证没有任何未来的变化会破坏任何程序。”然后它列出了一些程序可能仍然会破坏的原因。...排序显然可以按照它喜欢的任何顺序返回相等的结果，这个改变使它的速度提高了10%，这是很好的。但是，期望特定输出的程序将会破坏。这是一个很好的例子，说明为什么兼容性如此困难。...首先，对于任何被Go 1兼容性允许但仍可能破坏现有程序的改变，我们做了所有我们刚刚看到的工作，以理解潜在的兼容性问题，并设计改变以保持尽可能多的现有程序的工作。...，并可以使用生产监控来理解实践中哪些工作使用了这些非默认行为。
Python 3 中引入了类型提示工具包来处理复杂的大型项目，使机器可以更好地对代码进行验证。...从类型提示(运行前)到类型检查(运行时) 默认情况下，函数的注释对于代码的运行是没有影响的，它只是帮你指出每段代码所要做的工作。 在代码运行阶段，很多时候类型提示工具是不起作用的。...如果你需要用 Python 处理表格类型的科学数据，你可以尝试 astropy 包，体验一下计量单位随意转换的方便性。...数据科学中代码迁移所会碰到的问题及解决方案 放弃对嵌套参数的支持： 然而，它依然能够完美地适用于不同的理解： 通常，理解在 Python 2 和 3 之间差异能够帮助我们更好地‘转义’代码。...这些课程的作者首先要花点时间解释 python 中什么是迭代器，为什么它不能像字符串那样被分片/级联/相乘/二次迭代（以及如何处理它）。
本文是Objective-C 中的代码气味系列文章中的一篇。 文件依赖性 .m 文件中不必要的 #imports 会造成困扰。为什么？因为它迫使你在项目中使用其他文件。...当你在一个项目中工作时，这并不是什么大问题，但当你开始一个新项目并想重复使用一些源文件时，这就会立刻带来麻烦。 但是，.h 文件中不必要的 #imports 会更糟糕：问题会呈指数级增长！...问题：隐藏的依赖关系 虽然头文件中不规范的 #imports 会影响编译时间，但不要以为实现文件就不会受到影响！依赖关系图仍然在起作用，只是作用方式不那么明显。 让我们参考同一张图，但稍作改动。...这种情况发生在: 在开始新工程时，你会习惯性地添加某些 #imports，因为它们是你常规工具包的一部分。但实际上，你从未使用过每种工具。 你可以从类中删除对象引用。...如果一个方法委托给另一个对象并返回它所得到的结果，请尝试前置声明该对象，而不是导入它。 如果包含一个模块会迫使你包含一级又一级的连续依赖关系，那么你可能有一组类想成为一个库。
这就是为什么我尝试着重于帮助开发人员掌握每个问题背后的基本模式的原因，因此他们不必担心解决数百个问题而遭受Leetcode疲劳的困扰。...Hare＆Tortoise算法，是一种指针算法，它使用两个指针以不同的速度在数组（或序列/链表）中移动。...在某些情况下，你不应该使用"两指针"方法，例如在单链列表中，你不能向后移动。何时使用快速和慢速模式的一个例子是，当你尝试确定链接列表是否是回文。...你可以尝试将数字放置在正确的索引中，但这会导致O（n ^ 2）的复杂度不是最佳的，因此是循环排序模式。 如何识别这种模式？...该模式定义了一种简单的方法，可以理解用于对一组元素进行拓扑排序的技术。
同样，如果你尝试使用comparator对无法相互比较的列表进行排序，Collections.sort(list, comparator)将抛出ClassCastException。...所有实现Comparable的类都必须遵守这些限制，因此如果您正在编写实现它的类，请阅读Comparable的文档。尝试对违反这些限制的对象列表进行排序会导致未定义的行为。...不幸的是，老板要求按资历顺序列出员工名单。这意味着我们需要做一些工作，但不多。以下程序将生成所需的列表。...您保留对支持集合的引用，但分发对包装器的引用。这样，客户端可以查看但不能修改，而您保持完全访问权限。 与同步包装器一样，每个六个核心Collection接口都有一个静态工厂方法。...快速排序通常被认为比归并排序更快，但不稳定且不能保证n log(n)性能。 稳定：它不会重新排序相等的元素。这一点对于在不同属性上重复对同一列表进行排序很重要。
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