那么这个 i，代码中没有显式的赋值，在循环体之外还可以用吗？ 答案是肯定的。...for i in range(10): pass print(i) 对此你可以理解成：每次循环，都做了一个 i = 的赋值。 所以，循环外的 i 会保留它在循环中最后的值。...可以用它来判断循环进行到了哪里： for i in range(10): if i * 3 > 10: break print(i) 不过直接在循环外使用循环变量也是有风险的，因为循环有可能一次都没有执行...如果确定要在循环外使用 i 的值，可以在循环之前对 i 做一次赋值。...这样既不影响循环的正常执行，也避免了未定义的错误： i = -1 for i in range(-10): pass print(i) ---- 在 #PY小贴士# 里，我们会分享 python
这个问题的简单答案是，解决方案根本不在于简单，而在于接受和尊重复杂性。谷歌等组织并没有接受简单的“快速修复”解决方案的最新主张，而是通过将网络置于其工作的核心来接受复杂性。...一个跨越信息边界并具有系统性观点的工具集可以让我们接受我们组织固有的和丰富的复杂性。 时间循环 此外，复杂性还有另一个维度。...换句话说，我们倾向于认为一件事会影响另一件事，而另一件事又会影响另一件事。就像一排多米诺骨牌，你打倒了第一张，一连串的因果关系在这条线上产生涟漪。A导致B导致C。 再一次，现实比这更微妙和复杂。...我们还可以使用反馈回路来了解社会的变化，而现代组织需要认识到目前人类社会中存在的一个基本的强化反馈回路：它介于复杂性和变化率之间。...数据湖被复杂性所淹没，它们开始变成沼泽，让人工智能依赖于它所依赖的数据。然而，如果我们停下来后退一步，我们就可以开始看到森林，而不仅仅是树木。
3.所有其他操作都是不受循环影响的常数时间操作，因此我们可以将所有这些操作作为C2的累计常量。 总运行时间f(N)=C1×N+C2，是一个与N相关的函数。 让我们把N放大。...（N²+ N），其中C是常量。因而我们可以说冒泡排序的最坏情况是时间复杂度为O（N²）。 这是一个很好的排序算法吗？我们还没有看过任何其他类似的算法来进行比较。...= 0 a = 1 b = 2 c = 0 对于Master定理来说有3种不同的情况，而c和 log_b（a）是其中的影响因素。...在本文中，我们介绍了复杂性分析的概念，它是算法设计和开发的重要部分。我们看到为什么分析算法的复杂性很重要，以及它如何直接影响我们的最终决策。...简而言之，不同算法之间不会有明确的黑白划分。 算法的属性，如它们的时间和空间复杂性，都是非常重要的考虑因素。算法使用的输入大小以及可能存在的任何其他约束也有可能产生影响。
这些证据使我们提出，微生物有一种全球性的、周期性的、空间循环性的扩散，我们称之为微生物传送带。这些扩散循环直接影响微生物的分布，无机和有机物的全球循环，从而影响地球系统的功能。...其中，扩散的过程有助于物种在新领土上的扩展，也可能促进微生物的无处不在。相反，对扩散的限制可能意味着微生物不可能无处不在，因此在地理上仍然受到限制。...通过了解微生物分散的扩展或限制，我们将能够更好地定义微生物在多大程度上是无处不在的或在地理上受到限制。 与大多数大型生物不同，微生物并不总是活跃的，他们可以休眠。...扩散将微生物群落连接到一系列其他群落，因此微生物传送带是一个复杂的元循环，由较小的部分微生物传送带的相互作用产生(图2)，其中一些类群在一些微生物群落中是稀少和休眠的，但在另一些微生物群落中是活跃和丰富的...当海洋微生物传送带与其他地球隔层(如大气[47,48]或海底岩石圈[46])连接时，其复杂性会增加。存在于深海中的陆地土壤分类群为这些联系提供了进一步的证据[79]。 海洋微生物传送带与碳循环。
给定长度为 N 的文本字符串（以特殊的文件结束符 $ 结尾，比任何其他字符都小），考虑 N×N 矩阵，其中每行包含原始文本字符串的不同循环旋转。按字典顺序对行进行排序。...复杂性类 P 是所有可以在多项式时间内解决的搜索问题的集合（在确定性图灵机上）。与以前一样，我们根据搜索问题（而不是决策问题）来定义 P。它涵盖了我们可以在实际机器上解决的大多数问题。...使用动态规划，可以将其减少到 2^N。最佳下界 = N。计算复杂性的本质 = 尝试找到匹配的上界和下界。 电路复杂性。 还有其他定义和衡量计算复杂性的方法。...因此，为了使算法在输入大小上是多项式的，它必须在 lg N 中是多项式的，而不是 N。 Q. 检查一个整数是否为合数可以在多项式时间内解决，但找到它的因子却未知（或被认为）不可解吗？ A....FACTOR 是一个候选项，但没有证据表明 FACTOR 不在 P 中，尽管普遍认为它不在 P 中。 Q. NP = EXPTIME 吗？ A. 专家们认为不是，但他们无法证明。 Q.
任何一门语言的逻辑结构无非三种：顺序结构、循环结构和分支结构，但是真正影响到时间复杂度只有循环结构，如果分支结构影响复杂度，也是因为分支内部包含了循环。 ?...情况一： for(int i = 2; i <= n; i = pow(i, k)) { // O(1) 表达式或语句 } 这种情况下，i 的取值为 ，而最后一项一定小于等于 ，即 ，也就是说循环执行了...如果程序中包含多个循环，又该如何时间复杂性？ 如果程序中存在多个连续循环时，时间复杂度为多个单循环的时间复杂度之和。...当代码太复杂而无法考虑所有 if...else 情况时，我们可以忽略 if...else 和其他复杂的控制语句来计算最坏情况下的时间复杂度。 递归算法的时间复杂度又该如何计算？...主定理对递归式 所提供的一种 “菜谱式” 的求解方法，关于主定理的证明就不在这里解释了，感兴趣可以看一下 《算法导论》4.6 节的主定理的证明。 我们这里直接 “下菜“ 即可。
有2**n个不同的程序，但是大部分都不会执行。因为每个程序占用n个内存明显机器内存不足。设想我们现在保持agent程序固定，但是我们加快机器运行速度为两倍，会影响agent函数吗？...简单反射Agent中的问题 规则构建与存储困难 规则冲突 不能存储历史信息（无限循环） 不能处理世界的随机性、变化性 缺点 ：在部分可观察环境中运转的简单反射Agent经常不可避免地陷入无限循环中。...随时更新内部状态信息要求在Agent程序中加入两种类型的知识： 知识一：世界是如何独立于Agent而发展的信息 知识二：Agent自身的行动如何影响世界 缺点 ：部分可观察环境中的Agent不能精准确定当前状态...实际实现时因为计算复杂性而不可能完美达成。 方法 Step 1：使用关于世界的模型，以及对各个世界状态的偏好程度进行度量的效用函数。 Step 2：选择可以取得最佳期望效用的行动。...Step 3：通过结果的概率来确定权值，最佳期望效用是通过计算所有可能结果状态的加权平均值得到的。 适用情况 1、当多个目标互相冲突时，只有其中一些目标可以达到时，效用函数可以在它们之间适当的折中。
1 创新之处在于API 这是有关 Kubernetes 的两部分系列中的第一篇。第一部分是一个答案：影响Kubernetes设计的关键思想是什么？Kubernetes会将它与其他平台区分开来吗？...对于用户来说，他们能够通过一种与他们实际想要的方式更接近的方式与云提供商合作：描述部署的外观，而不是精确地部署它。 对于云提供商而言，他们可以灵活地将管理软件和底层硬件的复杂性推到API的背后。...Kubernetes工具和库可以在所有类型上一致地工作，而无需为每个资源进行客户化。许多专门工作委员尽量使API系统扩大，而不是转移到其他组件上。...最初的概念来自网络路由，其中控制平面跟踪和管理网络拓扑和数据包路由规则，而数据平面则主动处理网络请求。Marc Brooker进一步概括了这一概念： 1.数据平面组件直接位于请求路径上。...这些元任务需要资源拓扑的完整视图，并与在请求路径上的组件相比可以进行亚线性扩展。由于不需要控制平面来满足系统请求，因此系统可以中断一段时间而不影响数据平面。
语法而产生的。...而作者在此基础上，提出了一种新的程序设计思想——Regularized Programming（规范化/正则程序设计），通过避免低级循环动作的迭代处理、用代数数据转换操作符丰富语言等设计，超越结构化程序设计...虽然看似微不足道，但这些选择对可理解性产生了重大影响，比如引用相等会导致关于别名关系推理的复杂性，并使其它架构的编译变得非常复杂。...其中，根据科技媒体 The Register 对 Mark 的采访，Mark 认为可变状态、循环和引用相等这三者的问题是最突出的。...而最为熟悉的循环机制也带来不小的复杂性，在 Bosque 中它被取消了，下边是一个等同于 JavaScript 中 for 循环的例子： //Functor (Bosque) var a = List
这很好，但是这些类型的优化有些脆弱，具有天然的复杂性限制，并且受到 Java 平台规范的约束（例如，浮点运算的严格排序）。...下面的代码片段包含主循环体，其中rcx和rdx寄存器保存指向第一个和第二个浮点数组的地址。...不要太担心反汇编的具体细节——提供它们是为了让人们更多地了解“幕后”发生的事情，而不是需要我们对其深入了解。事实上，上面的内容有些简化，因为实际发生的是 C2 展开循环，一次跨过 4 次迭代。...但Panama vector API 不是正在孵化吗？JDK Vector API 是在 Panama 项目中开发的，目前已经孵化了一段时间。...孵化状态并不反映其质量，而更多的是依赖 OpenJDK 中其他令人兴奋的工作（即值类型）的结果。
短时的心流体验，持续时间可以只有几毫秒，通常不超过一分钟，可以反复发生在游戏的任何一段或多段交互循环中。...并且，在游戏中没有记录或是调用到玩家在敌人视野内暴露时间的相关参数。因此，时间因素并不在游戏中使敌人发现玩家的影响因子的范畴内。游戏中，与之相关的更贴切的影响因子是玩家相对敌人的移动速度。...其中，“可选路径数、信息冗余度、信息可理解性、策略可选性、策略复杂性、应答时间、宽容度范围”是可由设计师直接进行设计的。...而“玩家在敌人视野中的尺寸、玩家相对敌人移动速度、玩家进入敌人视野范围的可能性”通常是动态变化且受到前几个因素间接影响的，设计师虽不能直接进行设计，却能通过其他参数直接调控，且这三个影响因子直接关系到玩家的游戏体验并控制着玩家进入心流状态...通过关卡给出的线索，玩家可以通过游戏种的环境叙事了解到，金多希是一位恶名满贯的发明家，他用电击刑具折磨了许多人，其中就包括了他的老师，索科洛夫。
对这些数学特性源头或基础的哲学思考可以至少追溯至毕达哥拉斯和柏拉图，而在 20 世纪初期，有影响力的数学家和哲学家将形式逻辑（用符号系统表达规则和推理步骤）作为数学的基础。...但是 60 年代出现了新想法：『让我们尝试理解可以用计算做什么』，也就在那时计算复杂性的概念出现了…… 你可以通过计算做所有事情，但并不是全部都那么容易…… 计算的效果会如何呢？」...而 Ritchie 在这个暑期提出的循环程序就是他 1968 年博士论文的核心。...在循环程序中，你可以将一个变量设置为零，给一个变量加上 1，或者将一个变量的值移动到另一个变量。就是这样。在循环程序中唯一可用的控制是一种简单循环，指令序列在其中重复一定次数。...重要的是，循环可以「嵌套」，即循环套循环。
随着构建和维护内部开发者平台的复杂性，还有其他人觉得钟摆即将落下吗？ 译自 What Comes after Internal Developer Platforms?...事物往往是循环发展的。我们总是在一个极端和另一个极端之间摇摆，对之前发生的事情做出反应——并与之区分开来。从广义的历史意义和发展来看，这是正确的。...你可以将开发工具的历史改写为集中化和分散化的循环——不断平衡标准化和自主性、可扩展性和速度的斗争。就在我们似乎已经找到解决方案的时候，钟摆又摆向了另一个方向。...但这种集中化真的有效吗？为你的开发者提供一个中央平台会带来巨大的风险。 过度工程 分析师说，“去构建一个平台。”但像这样的建议的问题在于，它们是针对像 Netflix 这样的公司提出的。...我们相信，接下来将出现处理复杂性而不是将其抽象化或将其踢给其他团队的工具。
C++语言已经有了30多年的历史。作为一门影响广泛的编程语言，它所受到的关注和争论恐怕是任何一门其他的语言所不能比拟的。...一是对C的完全兼容，而是静态类型检查，三是最高性能。而其中最高性能又是这三大原则中的重点。既要发展新的特性，同时又要保持最高的性能，这是C++语言复杂性的根本原因。...向上，C++语言是4中子语言的而结合体，它所能支持的特性的丰富程度也是其他语言所难以企及的。...其数量之大，应用之广，影响之深，也是首屈一指。有兴趣的读者可以光临Bjarne Stroustrup教授的主页，了解一下C++语言在业界创造的辉煌战绩。...但是C++的复杂性导致了开发效率的降低只是一种表象，它是没有对复杂性进行有效控制而产生的后果。换句话说，问题不在于C++的复杂性，而在于使用C++的人有没有有效控制这种复杂性。
用户可以可视化和控制数据和模型中的变化。学习变成一种沉浸式的、有趣的体验。 你已经在Jupyter上编写了代码，它是一个无处不在的笔记本平台，用于编写和测试几乎所有主要的编程语言。...但是你想要更多的控制，你想要在鼠标的简单滑动中改变变量，而不是通过写入for循环来改变。你应该做什么呢? 你可以使用IPython widget。 Python widget是什么?...毫无疑问，它已经对数据科学家如何快速地测试和原型化他们的想法并将其展示给同行和开源社区产生了最大的影响。...然而，当用户能够交互式地控制模型的参数并查看实时的效果时，学习和试验数据就会变得真正的沉浸在其中。Jupyter中的大多数常见呈现都是静态的。...请注意，测试和训练分数如何动态更新，以显示在模型复杂性变化时，过度拟合或不适应的趋势。我们可以回到数据生成控制，并增加降低噪声的大小，以观察其对拟合质量和偏差/方差的影响。
一个动作首先向代理提供奖励（注意，根据问题的适应度函数，奖励可以是正的也可以是负的），基于此奖励，代理内部的策略（ML 模型）适应/学习其次，它会影响环境并改变它的状态，这意味着下一个循环的输入会发生变化...GAs是一种自学习算法，可以应用于任何优化问题，其中你可以编码解决方案，定义一个适应度函数来比较解决方案，你可以随机地改变这些解决方案。从本质上讲，GAs可以应用于几乎任何优化问题。...考虑到这一点, 由于明显的原因，当没有其他解决方案适合这种模式时，GA是最受欢迎的。...当我们有中等程度的复杂性和高可用数据时，RL是首选。 对于具有更高复杂性的问题，GA和RL都需要花费大量时间，需要复杂的表示，或者受到需要处理的维数的限制。...然而，在学习过程中，学习算法参数值的选择会显著影响整个学习过程。
实际上，问题不在于分布式协议难以实施，而是因为分布式协议可以减缓或停止分布式服务中的计算。这些协议的延迟很高，大约为10ms-100ms。...为了识别这种分布式死锁，每台计算机与其他计算机交换其边的副本，以积累有关全局有向图的更多信息。任何时候，一台机器在接收到的信息中观察到一个循环，它就可以在该循环上的事务中声明一个死锁。...机器可能有一个本地对象，但不知道该对象是否连接到根，同样，每台机器与其他机器交换图中边的副本，以积累关于图的更多信息。 本地收集器能够自主地判断并回收垃圾吗？在这里确实需要分布式协议来协调的！...如果应用具有程序一致性，则在内存或存储级别上的任何此类异常都不会影响应用程序的结果。 对于分布式系统来说，程序一致性是一个强大而宽松的正确性标准。...简单地说，关系型转换器是一个事件驱动的服务器，内存是关系数据库，每个转换器运行一个顺序事件的循环: 提取并处理一批无序的请求，以在本地关系中插入和删除记录，而请求可能来自其他机器或特殊的输入关系。
那么，我今天的问题是：可以把自己生成的Element类型值传给链表吗？ 我们在这里用到了List的四种方法。...链表会接受它吗？ 这里，给出一个典型回答：不会接受，这些方法将不会对链表做出任何改动。因为我们自己生成的Element值并不在链表中，所以也就谈不上“在链表中移动元素”。...这个链表持有的根元素也将会是一个空壳，其中只会包含缺省的内容。那这样的链表我们可以直接拿来使用吗？ 答案是，可以的。这被称为“开箱即用”。Go 语言标准库中很多结构体类型的程序实体都做到了开箱即用。...它的根元素永远不会持有任何实际的元素值，而该元素的存在就是为了连接这个循环链表的首尾两端。 所以也可以说，List的零值是一个只包含了根元素，但不包含任何实际元素值的空链表。...Ring值的Len方法的算法复杂度是 O(N) 的，而List值的Len方法的算法复杂度则是 O(1) 的。这是两者在性能方面最显而易见的差别。 其他的不同基本上都是方法方面的了。
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