数据存入的过程,数组是不是比链表低
在数据存入的过程中,数组并不一定比链表效率低,这取决于具体的操作和使用场景。以下是一些关键点: 1. **动态内存分配**:链表的节点可以在运行时动态分配内存,而数组在创建时需要分配固定大小的内存。因
数学是如何变难的
函数原来是在描述一个操作符对两个数字都干了什么的解啊 斜率原来是在描述一个函数的变化啊 坐标和微积分原来是在描述斜率啊
正态分布
小球落下符合正态分布是因为线性空间下,中间是小球选择可能性最大的地方。即重复性发生最多的地方。
卷积
卷积的输入和输出在个数上是不对等的。它描述的是一个新的函数。这个函数是对两个独立事件的抽象统一合并之后的理解。卷积函数的离散化的每一个元素代表着叠加状态之后的面积。而并不是整个函数的面积代表了叠加的面
链式结构和数组
计算机擅长遍历。那就是时空,就是数组,而这些都是二维的甚至是一维的生产过程。当遇到图、权重连接的键值对儿的时候,就一下变成了高维的思维方式。那时需要链式结构来作为存储的数据结构。计算能量值表达场的状态
计算机是过程、是线性但是可以模拟三维hopfiled网络、lambda表达式是匿名内部类
就像时钟和中断的关系。提前埋好钩子函数、回调函数。 举例说明钩子函数与回调函数在系统事件和异步编程中的异同 钩子函数和回调函数在系统事件和异步编程中有着不同的应用和特点。以下是具体的实例说明: 钩子函
对世界了解的探求欲和能力决定了人生目标志向的高度
有的人懂得多、懂得深、懂得原理、探求统一的背后逻辑支撑。有的人在意细节投入过多的精力而没有有意义的方向。 这些都在于对人生、世界的理解和探求。有的人无欲无求。则无力探求。 正泰函数、大势风口。人心所向
这个世界的设计基于,数学之路2,贝叶斯定理
这个世界的设计基于,随机,先验后验概率的因果,乘法的升维,向量的升维,张量的对偶,线性近似的泰勒展开和傅立叶拆分 什么是数学、什么是加法。当你猜测两个骰子分别是什么的时候,概率变成了平均分布。当你猜测
时间、空间、力
位置间隔可以确定空间、时间间隔可以确定因果。两者的比例就是速度。光速不变代表稳定。 圆周运动是因为向心力,而做功公式W=Fs.没有位移,所以做功为零,所以运动不变。力和位移、时间和功率。比如焦耳定律,
manim动画引擎 manimCE 的运行
打开Anaconda Prompt, conda activate manimCe cd D:\tmp\3blue1browntest d: manim basic.py -pql mani