- Sep 2024
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某单个类的源代码行数超过 1 万行
这还不重构
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记清账、算清账和结清账
三清账
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全部材料除了螺丝和磁铁,都是 3D 打印,而且模型源文件已经公开,可以下载。
首先我得有个3D打印机
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voussoir.net voussoir.net
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CSS for printing to paper
可以做一些参考
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moreality.net moreality.net
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自动将剪切板内容总结并保存到 Telegram 我自己的收藏夹中
这个可以有,有空搞一下
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ameow.xyz ameow.xyz
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安灯线
之前好像看到过另外一种叫法
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thiscute.world thiscute.world
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折叠桌跟折叠凳
可能因为太重?
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你遇到过哪些比较难理解的编程语言概念
这个值得好好研究一下
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yield
在编程中,
yield
是一个关键字,主要用于生成器(Generators)。生成器是一种特殊类型的迭代器,允许你在函数执行中暂停并返回一个值,随后可以继续执行。以下是关于yield
的一些关键概念:1. 生成器函数
生成器函数是使用
yield
关键字定义的函数。与普通函数不同,生成器函数在调用时不会立即执行,而是返回一个生成器对象。每次调用生成器的__next__()
方法时,函数会从上次暂停的地方继续执行,直到遇到下一个yield
。2. 基本用法
以下是一个简单的生成器函数示例:
```python def count_up_to(max): count = 1 while count <= max: yield count # 暂停并返回 count 值 count += 1 # 继续执行时,增加 count
使用生成器
counter = count_up_to(5) for number in counter: print(number) ```
3.
yield
的优点- 内存效率:生成器按需生成值,不需要一次性将所有值存储在内存中,适合处理大数据集。
- 简化代码:通过
yield
,可以使用简单的代码实现复杂的迭代逻辑。 - 状态保持:生成器可以在暂停时保持其状态,允许多次调用。
4. 与
return
的区别return
会结束函数的执行并返回一个值,而yield
会暂停函数的执行并返回一个值,允许函数在将来继续执行。- 生成器可以生成多个值,而普通函数只能返回一个值。
5. 使用场景
- 处理大数据流(如文件读取)。
- 实现协程(co-routines)和异步编程。
- 生成无限序列(如斐波那契数列)。
6. 示例:斐波那契数列生成器
```python def fibonacci_sequence(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b
使用生成器生成斐波那契数列的前10个数
fib = fibonacci_sequence() for _ in range(10): print(next(fib)) ```
总结
yield
是一种强大的工具,尤其在处理需要延迟计算或生成大量数据的场景中。它使得编写高效、可读的代码变得更加容易。
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union
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交集
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差集
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超集
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- Aug 2024
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开源的 PS4 模拟器
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InfluxDB
是不是可以把自己使用的硬件收集的信息,也放到时序数据库存储呢。 比如,睡眠时间,运动记录,每次换手环数据都丢失了
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这个可以有
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“理性花钱”在经济学上就是选择,机会成本,经济增加值,是比较着看钱花在哪里更合适
就是看投入产出比ROI
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《思考:快与慢》
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可以本地运行Ollama 与Mem0交互
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自托管的聊天机器人
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The memory layer for Personalized AI
可以用来开自己的助手
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Python 的热重载工具。
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