惰性列表的使用增加了我们编程的表达能力，让我们可以更关注数据结构本身的特性，而不是浪费时间在如何去管理堆栈上面。...next() { let current = this.prev; this.prev = this.next; this.next = current + this.prev...{ done: false, value: 1 } fib.next() // => { done: false, value: 2 } // etc 到这里，我们已经可以表达一个惰性的无限数列了。...export function* fibonacci() { let prev = 1; let next = 1; while (true) { yield prev;...const temp = prev; prev = next; next = temp + prev; } } const fib = fibonacci(); // etc 这里不再去花段落介绍
首先看看它像啥（是否有现有组件可以复用） 这东西一进一出的，还扑棱扑棱的闪，好似一个轮播图。...> prev 和 next 的具体参数类型可以参考 swiper creativeEffect，比如说上面示例中 creativeEffect 的意思是： 进入动画的起始状态（prev）： translate...下面设计了一个按钮点击来控制组件进入退出的示例： index.js import React, { useState } from"react"; import { Transition } from"react-transition-group...由于上文提到氛围气泡不是常驻的，会去展示其他的组件，所以当后台反馈了新的气泡数据，会存在三种情况： 正在展示氛围气泡：将气泡数据插入到展示顺序的尾部。...队列实现 我们将气泡列表的展示顺序（index）放到 props 中维护，使之变成受控的。并在队列中维护一个定时器，定时触发 props 中的 nextBubble 方法去更新 index。
value属性表示当前的内部状态的值，是yield语句后面那个表达式的值；done属性是一个布尔值，表示是否遍历结束。...() // { value: 0, done: false } g.next() // { value: 1, done: false } g.next(true) // { value: 0, done..., curr] = [0, 1]; while (true) { [prev, curr] = [curr, prev + curr]; yield curr; } } for...: false} g.next(); // {value: 3, done: false} g.next(); // {value: 4, done: false} g.next(); // {value...: undefined, done: true} 判断是否为Generator函数 function isGenerator(fn){ // 生成器示例必带@@toStringTag属性 if(
简述promise promise就是callback的另一种写法，避免了毁掉地狱，从横向改为纵向，大大提升了可读性和美观。...是否为true，否则继续执行，将_next和_throw作为resolve和reject传入即可。...promise，回到这节的问题上，答案就是： return new Promise(function (resolve, reject) {}); 没错，就是返回一个Promise，内部会根据状态及决定是否继续执行下一个...如果async函数内有很多其他操作的代码，那么while会跟着变化，利用prev和next来管理执行顺序。...这里就不具体分析了，自己写个例子就明白了~ 可以通过babel在线转换，给自己一个具象的感知，更利于理解。 为什么下面这种函数外的console不会等待，函数内的会等待？
表示是否到已经获取完成。...)，而g.next(data)返回的是{ value: thunk函数, done: ... }，value是一个thunk函数，done表示是否结束 如果done: true，那就直接return了，...，中间件按照传入的顺序排列，顺序不能乱 每个中间件内部，next表示下一个中间件。...yield next就是先将程序暂停，先去执行下一个中间件，等next被执行完之后，再回过头来执行当前代码的下一行。因此，koa 的中间件执行顺序是一种洋葱圈模型，不过这里看不懂也没问题。...，才使得中间件里面的 next 指向下一个中间件 prev = middlewares[i].call(ctx, prev); }
具体来说，一个迭代器对象需要实现一个next()方法，该方法返回一个对象，包含两个属性：value和done。...value属性包含当前迭代的元素的值，而done属性则是一个布尔值，表示是否已经迭代完整个集合。当迭代完整个集合时，done属性为true，否则为false。...) { [prev, curr] = [curr, prev + curr]; yield curr; }}const fib = fibonacci();console.log(fib.next...通过使用迭代器和 Promise，我们可以方便地控制异步操作的执行顺序。使用迭代器和生成器实现分帧加载大量的 DOM 节点，从而提高页面的性能和响应速度。...我们还定义了一个 runChain 函数，它将所有的处理器函数按顺序存储在一个数组 chain 中，并使用 reduceRight 方法将所有的处理器函数组合成一个迭代器。
__map.pop(key) link_prev = link.prev link_next = link.next link_prev.next = link_next...__map[key] link_prev = link.prev link_next = link.next soft_link = link_next.prev...link_prev.next = link_next link_next.prev = link_prev root = self....__map[key] link_prev = link.prev link_next = link.next soft_link = link_next.prev...link_prev.next = link_next link_next.prev = link_prev root = self.
:= node.prev next := node.next if prev == nil && next == nil { l.len = 0 l.tail...= nil l.head = nil return } if prev == nil { next := node.next next.prev...= nil l.head = next l.len-- return } if next == nil { prev := node.prev...prev.next = nil l.tail = prev l.len-- return } prev.next = next...next.prev = prev l.len-- return } func (l *List) Find(node *Node) int { if l.len == 0
_process_observ_sac_next(observ)) # add o_next self._episode.append(self._transition) self...._state) prev_action = self...._prev_action + 0 with tf.control_dependencies([prev_action]): use_obs = tf.ones(tf.shape(agent_indices...注意：模型的结构顺序都是靠数据依赖和控制依赖来完成的。只要掌握了这个根本法则，就知道这个装置是如何衔接起来的。..., (-1, 1)) hidden_next = tf.reshape(hidden_next, (-1, 250)) hidden = tf.reshape
6Xxhw31yJNUCh-79Sg8ckQ 超越内置锁 可重入锁 Lock() 虽然方便，但限制很多： 一个线程因为等待内置锁而进入阻塞之后，就无法中断该线程 Lock() 不知道当前拥有锁的线程是否是当前线程...=None, next=None): self.value = value self.prev = prev self.next = next...= None: prev.next = node else: self.head = node...node.prev = prev prev.lock.release() node.next = head...python 不支持原子变量 总结 优点 线程与锁模型最大的优点是适用面广，更接近于“本质”--近似于对硬件工作方式的形式化--正确使用时效率高。 此外，线程与锁模型也可轻松的集成到大多数编程语言。
(k in ary) { let ele = ary[k] asyncFn(k) // callbackfn(ele, k, ary) } } callbackfn 的执行无法保证顺序...() // {value: 3, done: false} for...of 的实现 let iterators = ary[Symbol.iterator]() let res = iterators.next...res.done) { let value = res.value await asyncFn(value) res = iterators.next() } 执行完成当前值，才会调用下一个...next。...prev, cur] = [cur, prev + cur] yield cur } } for (let i of fibonacci()) { if (i > 50) break
执行topk后得到的索引可以同时求出前一个时刻的单词索引向量prev_words_index （形状为(k)）和当前需要输出的单词索引向量next_words_index (形状为(k))，满足下列关系...1) seqs = torch.cat([seqs[prev_word_inds], next_word_inds.unsqueeze(1)], dim=1) #...: break # 当前batch是否解码完所有句子 done[batch_idx] = done...[batch_idx] or generated_hyps[batch_idx].is_done( next_scores[batch_idx].max().item...(next_sent_beam) # 如果batch中每个句子的beam search都完成了，则停止 if all(done): break
,action)] += alpha * (reward + gamma * qa - q[(prev_state,action)]) def epsilon_greedy_policy(state,...reward nextstate, reward, done, _ = env.step(action) # Next we update the Q...#we will break the loop, if we are at the terminal state of the episode if done:...state, and receive the reward nextstate, reward, done, _ = env.step(action)...# we will break the loop, if we are at the terminal state of the episode if done
// 判断分片是否全部到达 static int ip_done(struct ipq *qp) { struct ipfrag *fp; int offset; /*...if (next->prev !...= NULL) next->next->prev = next->prev; kfree_skb(next->skb,FREE_READ);...= prev; tfp->next = next; if (prev !...// 判断全部分片是否到达，是的话重组 if (ip_done(qp)) { skb2 = ip_glue(qp); /* glue together the fragments
() // { value: 'hello', done: false } hw.next() // { value: 'world', done: false } hw.next() // { value...: 'ending', done: true } hw.next() // { value: undefined, done: true } yield 表达式 遍历器对象的 next 方法的运行逻辑如下...() // { value: 0, done: false } g.next() // { value: 1, done: false } g.next(true) // { value: 0, done...NaN, done:true} let b = foo(5) b.next() // { value:6, done:false } b.next(12) // { value:8, done:false...(;;) { ;[prev, curr] = [curr, prev + curr] yield curr } } for (let n of fibonacci()) {
使用malloc函数开辟完空间后别忘了判断是否开辟成功，这是为了养成一个良好的习惯，如今的计算机想要开辟空间是否，一般都是内存被用完了 。...，插入数据、删除数据进行更方便的观察，而不是每一次调用插入、删除等函数都使用vs的调试功能。...，让其prev指向最后一个节点，next指向头指针 然后再改变phead->prev指向的节点，也就是尾节点，先改变尾节点是由于提前将尾节点的prev指针改为newnode，那就无法通过头指针找到尾节点了...phead->prev->next = newnode;，这里让尾节点的next指针的指向从头节点改为newnode。 所以先改变头指针之外的节点，然后再改变头指针。...，改变的顺序。
, NEXT, KEY, RESULT = 0, 1, 2, 3 # names for the link fields cache = {} hits = misses = 0 full = False..., link_next, _key, result = link link_prev[NEXT] = link_next link_next[PREV] = link_prev last = root[...PREV] last[NEXT] = root[PREV] = link link[PREV] = last link[NEXT] = root hits += 1 return result misses...Since the link # update is already done, we need only return the # computed result and update the count...] link = [last, root, key, result] last[NEXT] = root[PREV] = cache[key] = link # Use the cache_len bound
hw.next() // { value: 'hello', done: false } hw.next() // { value: 'world', done: false } hw.next()...// { value: 'ending', done: true } hw.next() // { value: undefined, done: true } 总结一下，调用 Generator...以后，每次调用遍历器对象的next方法，就会返回一个有着value和done两个属性的对象。...value属性表示当前的内部状态的值，是yield表达式后面那个表达式的值；done属性是一个布尔值，表示是否遍历结束。...() // { value: 0, done: false } g.next() // { value: 1, done: false } g.next(true) // { value: 0, done
但是由于Cache以及内存Numa的存在，使得进程最好能迁移到与之前运行所在CPU更'近'的CPU上。 以我们常用的Intel X86为例。...= prev_cpu && wake_affine(affine_sd, p, sync)) prev_cpu = cpu; /* 在与prev_cpu共享LLC的CPU中寻找空闲...*/ sd = rcu_dereference(per_cpu(sd_llc, target)); /* 在我的机器上是按MC，SMT调度域顺序遍历 */ for_each_lower_domain...(sched_group_cpus(sg), tsk_cpus_allowed(p)); goto done; next: sg = sg->next; } while (sg...调度层名字：name 调度域支持的特性：设置flags文件值，比如SD_LOAD_BALANCE，SD_BALANCE_NEWIDLE，SD_BALANCE_EXEC等，它将决定上文函数遍历调度域时是否忽略本域
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