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2024年05月

• 05.16 09:04:42
  发表了文章 2024-05-16 09:04:42

  Julia 复数和有理数

  在 Julia 中，预定义了复数和有理数类型，支持多种数学运算。复数表示为 `a+bi`，其中 `i` 是虚数单位，`im` 是其全局常量。例如，`1+2im` 是一个复数。可以进行加减乘除和指数运算，如 `(1+2im)*(2-3im)` 结果为 `8+1im`。Julia 也允许直接对复数进行算术操作，如 `(-1+2im)^2` 结果为 `-3-4im`。此外，可以使用数字乘以复数表达式，如 `3(2-5im)^2` 得到 `-63-60im`。
• 05.16 09:04:13
  发表了文章 2024-05-16 09:04:13

  浮点类型

  Julia 支持 Float16（半精度，16位），Float32（单精度，32位）和 Float64（双精度，64位）浮点类型，还提供复数和有理数支持。浮点数字面量用 `.`, `E` 或 `e` 表示，如 `1.0`, `-1.23`, `1e10` 和 `2.5e-4`. `E` 或 `e` 用于科学记数法，例如 `1.03E+08`。
• 05.16 09:03:41
  发表了文章 2024-05-16 09:03:41

  Julia 语言环境安装

  Julia语言可在Linux, FreeBSD, macOS, Windows和Android上运行。下载地址：[Julia官网](https://julialang.org/downloads/)或[清华大学镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/julia-releases/bin/).
• 05.15 10:51:28
  发表了文章 2024-05-15 10:51:28

  元组作为函数参数

  在 Julia 中，函数`testFunc(x, y, z; a=10, b=20, c=30)`接受元组作为关键字参数。示例中，创建元组`options=(b=200, c=300)`，并以`options...`传递给函数。当元组参数在末尾时，如`testFunc(1, 2, 3; options...)`，输出`b=200, c=300`，而`a=10`保持不变。若在元组后指定参数，如`testFunc(1, 2, 3; options..., b=1000_000)`，则`b`的值被覆盖为`1000_000`，输出显示新的`b`值。
• 05.15 10:50:40
  发表了文章 2024-05-15 10:50:40

  Windows 系统下安装

  安装Windows版Julia：访问[julialang.org/downloads](https://julialang.org/downloads/)下载安装程序。64位Julia适用于64位Windows，32位兼容32/64位系统。运行安装向导，一路点击Next，选中"Add Julia To PATH"选项以添加到系统路径。完成后，即可在终端使用Julia命令。默认安装路径：C:\Users\BAIDU\AppData\Local\Programs\Julia 1.7.2。
• 05.15 10:49:17
  发表了文章 2024-05-15 10:49:17

  Julia 复数和有理数

  在 Julia 中，预定义的复数和有理数类型支持多种数学运算。复数形式为 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位（满足 `i^2 = -1`）。全局常量 `im` 表示 `i`。Julia 提供了如 `real`（获取实部），`imag`（获取虚部），`conj`（获取复共轭），`abs`（获取绝对值）和 `angle`（获取相位角）等函数来操作复数。例如，`abs2(z)` 返回 `z` 的平方绝对值，避免了开平方根。
• 05.14 11:13:33
  发表了文章 2024-05-14 11:13:33

  机器精度

  Julia 的 eps 函数揭示了浮点数的机器精度，即最小可表示的间隔。对于 Float32，此间隔为 2.0^-23，Float64 为 2.0^-52。eps(x) 返回 x 到其相邻浮点数的距离，间距随数值大小变化，附近零点处最密。nextfloat 和 prevfloat 函数则用于获取浮点数的相邻值。例如，eps(1.0) 等于 eps(Float64)，且二进制表示显示相邻浮点数的差异。
• 05.14 11:12:57
  发表了文章 2024-05-14 11:12:57

  特殊的浮点值

  在编程中，特殊浮点值包括正无穷 (`Inf`)、负无穷 (`-Inf`) 和非数字 (`NaN`)，它们不对应实数轴上的点。`Inf` 比所有有限浮点数大，`-Inf` 比所有有限浮点数小，`NaN` 与任何值（包括自身）都不相等。例如，除以零可产生这些值：`1/0` 是 `Inf`，`0/0` 是 `NaN`。浮点运算如 `Inf + Inf` 仍为 `Inf`，但 `Inf / Inf` 是 `NaN`。`typemin` 和 `typemax` 函数用于获取各浮点类型的最大和最小值，
• 05.14 11:12:19
  发表了文章 2024-05-14 11:12:19

  Julia 数据类型

  Julia中的数据类型包括整数、浮点数和字面量。类型转换通过T(x)、convert(T,x)或x % T实现，其中错误转换会抛出InexactError。示例展示了Int8转换，显示了不同类型转换的行为，如舍入和模运算。例如，Int8(127)成功，而Int8(128)和浮点数转换可能失败。round(Int8, x)提供了一种带舍入的转换方式。
• 05.13 09:20:18
  发表了文章 2024-05-13 09:20:18

  Julia 复数和有理数

  在 Julia 中，预定义了复数和有理数类型，支持多种数学运算和函数。复数形式为 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位。全局常量 `im` 表示 `-1` 的平方根。示例中展示了创建复数 `z=1+2im` 及相关操作：`real()` 获取实部，`imag()` 获取虚部，`conj()` 返回共轭，`abs()` 计算绝对值，`abs2()` 计算平方后的绝对值，`angle()` 返回相位角（弧度）。
• 05.13 09:19:48
  发表了文章 2024-05-13 09:19:48

  0 和 1 的字面量

  Julia支持整数和浮点数等基本数据类型，以及字面量表示法。`zero(x)`和`one(x)`是内置函数，提供x类型对应的0和1的字面量，减少类型转换成本。例如：`zero(Float32)`返回0.0f0，`one(Int32)`返回1。
• 05.13 09:19:17
  发表了文章 2024-05-13 09:19:17

  元组作为函数参数

  在 Julia 中，示例展示了如何使用元组作为函数参数。定义函数`testFunc`接受位置参数和关键字参数。创建元组`options`后，通过`options...`展开传递给函数。如果关键字参数在元组后，它们会覆盖元组中的值。例如，`testFunc(1, 2, 3; b=1000_000, options...)`保持`b`的值为1000000，而`testFunc(1, 2, 3; options..., b=1000_000)`则覆盖元组中的`b`，输出显示了参数的相应值。
• 05.12 19:37:01
  回答了问题 2024-05-12 19:37:01

  在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

  赞18 踩0 评论0
• 05.12 17:47:19
  回答了问题 2024-05-12 17:47:19

  如何让系统具备良好的扩展性？

  赞18 踩0 评论0
• 05.12 08:46:39
  发表了文章 2024-05-12 08:46:39

  Julia 数据类型

  Julia 中的数据类型包括整数、浮点数和字面量。类型转换允许变量在不同数据类型间转换，如使用 `T(x)` 或 `convert(T,x)` 将值转换为类型 T。当 T 为浮点数，转换可能涉及舍入；若 T 为整数，超出范围则抛出 `InexactError`。此外，`x % T` 用于整数转换，确保结果等同于 x 对 2^n 取模，n 为 T 的位数。
• 05.12 08:46:14
  发表了文章 2024-05-12 08:46:14

  机器精度

  Julia 的 `eps` 函数用于计算浮点数的机器精度，即相邻可表示浮点数间的距离。例如，`eps(Float32)` 是 1.1920929f-7，`eps(Float64)` 是 2.220446049250313e-16。`eps(x)` 返回 `x` 与下一个浮点数的差值。`nextfloat` 和 `prevfloat` 函数则分别返回大于和小于给定值的相邻浮点数。浮点间距在数轴上非均匀分布，越接近零越密集。
• 05.12 08:45:39
  发表了文章 2024-05-12 08:45:39

  Julia 复数和有理数

  在 Julia 中，预定义的复数和有理数类型支持数学运算。复数形式为 `a+bi`，其中 `i` 是虚数单位，`im` 是其全局常量。例如，`1+2im` 表示一个复数。可以进行加减乘除和幂运算，如 `(1+2im)*(2-3im)`，并支持指数为复数的情况。同样，有理数通过分数形式表示，提供方便的算术操作。
• 05.11 12:21:45
  发表了文章 2024-05-11 12:21:45

  Julia 复数和有理数

  在 Julia 中，预定义了复数和有理数类型，支持多种数学运算。复数形式为 `a+bi`，`im` 表示虚数单位。例如，`1+2im` 是一个复数，可以通过算术运算进行操作，如 `(1+2im)*(2-3im)` 结果为 `8 + 1im`。Julia 还支持复数的指数和乘法运算，以及与有理数的交互。
• 05.11 12:21:06
  发表了文章 2024-05-11 12:21:06

  Julia 数据类型

  Julia 中的数据类型涵盖整数和浮点数，以及字面量如字符串。类型转换通过`T(x)`或`convert(T,x)`实现，将值从一种数据类型转为另一种。数值转换时，若转换至浮点数，结果是最接近的可表示值；转换至整数时，不精确转换会导致`InexactError`异常。
• 05.11 12:20:42
  发表了文章 2024-05-11 12:20:42

  Julia 数据类型

  Julia数据类型包括整数、浮点数，它们都属于字面量。默认浮点数舍入模式是RoundNearest，确保最接近的可表示值。例如，`BigFloat`示例展示了即使在指定精度（如2位）下，小数点后第三位的数不同，结果仍会被舍入到1.5。
• 05.10 09:39:28
  发表了文章 2024-05-10 09:39:28

  Windows 系统下安装

  在Windows上安装Julia，从官网下载安装程序。32位版本兼容32/64位系统，但64位仅用于64位Windows。运行安装向导，简单点击Next，建议选中添加到PATH选项。完成后，Julia将可在终端使用，默认路径如C:\Users\BAIDU\AppData\Local\Programs\Julia 1.7.2。
• 05.10 09:39:03
  发表了文章 2024-05-10 09:39:03

  浮点类型

  Julia 支持 Float16 (半精度, 16 位), Float32 (单精度, 32 位), 和 Float64 (双精度, 64 位) 浮点类型，以及复数和有理数。浮点字面量可写作 `1.0`, `.5`, `-1.23`, `1e10` 或 `2.5e-4`，使用 E 表示科学记数法，如 `1.03E+08`。
• 05.10 09:38:29
  发表了文章 2024-05-10 09:38:29

  Julia 交互式命令窗口

  启动 Julia 交互式环境，输入 `julia`，显示版本信息后进入 `julia>` 提示符。使用 `exit()` 或者按 CTRL-D 退出。要运行 `.jl` 文件，如 `baidu_test.jl`（包含打印 "Hello World!"、"baidu" 和 2 的语句），执行 `julia baidu_test.jl`。
• 05.09 09:41:59
  发表了文章 2024-05-09 09:41:59

  Julia 数据类型

  Julia支持基本数学类型如整数和浮点数，以及字面量如字符串。浮点数舍入遵循RoundNearest策略，即逼近最接近的可表示值。示例展示了`BigFloat`舍入：1.51056、1.55056和1.56056均舍入到1.5。
• 05.09 09:40:53
  发表了文章 2024-05-09 09:40:53

  机器精度

  Julia 的 `eps` 函数用于计算浮点数的机器精度，即最小可表示的正差距。例如，`eps(Float32)` 是 `1.1920929f-7`，而 `eps(Float64)` 是 `2.220446049250313e-16`。`eps(x)` 返回 `x` 与下一个浮点数的差值，`nextfloat` 和 `prevfloat` 函数则返回 `x` 之后或之前的浮点数。浮点间距在数值大小变化，靠近零时更密，远离零时变稀疏。
• 05.09 09:40:17
  发表了文章 2024-05-09 09:40:17

  特殊的浮点值

  特殊浮点值包括正负无穷(Inf)和非数字(NaN)，它们在浮点运算中代表超越常规数值的边界。例如，除以零可得Inf或NaN，且NaN不等于任何值，包括自身。可以使用`typemin`和`typemax`函数获取各种浮点类型的最小和最大值，如`(typemin(Float16), typemax(Float16))`返回`(-Inf16, Inf16)`。
• 05.08 09:56:55
  发表了文章 2024-05-08 09:56:55

  Julia 复数和有理数

  Julia 支持复数和有理数，提供预定义类型及标准数学运算。复数形式为 `a+bi`，`im` 代表虚数单位 i。示例展示了 `sqrt`, `cos`, `exp`, `sinh` 在复数上的应用，体现出复数运算的特性。注意，这些函数对实数和复数的操作会返回相应类型的值。
• 05.08 09:56:05
  发表了文章 2024-05-08 09:56:05

  Julia 复数和有理数

  Julia 支持复数和有理数，提供预定义类型及数学运算。复数形式为 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位。全局常量 `im` 表示 `-1` 的平方根。示例中，`z = 1 + 2im` 是一个复数，`real()` 和 `imag()` 分别获取实部和虚部，`conj()` 得到复共轭，`abs()` 和 `abs2()` 计算绝对值和平方后的绝对值，而 `angle()` 返回相位角。`abs2` 避免了开平方根，提高效率。
• 05.08 09:54:57
  发表了文章 2024-05-08 09:54:57

  Julia 复数和有理数

  Julia 支持复数和有理数，扩展了实数系统。复数形如 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位。全局常量 `im` 表示 `-1` 的平方根。类型提升允许不同类型的复数运算，如加减乘除。例如：`(2 + 3im) / 2` 结果为 `1.0 + 1.5im`。注意，乘法优先级高于除法，如 `3/4im` 等于 `-(3/4*im)`。
• 05.07 08:59:18
  发表了文章 2024-05-07 08:59:18

  Julia 复数和有理数

  在 Julia 中，预定义了复数和有理数类型，支持标准数学运算和初等函数。复数形式为 `a+bi`，其中 `a` 是实部，`b` 是虚部，`i` 是虚数单位。全局常量 `im` 表示 `-1` 的平方根，简化了复数表示，如 `1+2im`。Julia 支持复数的加、减、乘、除及幂运算，例如 `(1+2im)^2.5` 结果为 `-3 - 4im`。此外，复数可以与其他数值字面量相乘，如 `3(2 - 5im)^2` 得到 `-63 - 60im`。
• 05.07 08:58:38
  发表了文章 2024-05-07 08:58:38

  Julia 数据类型

  Julia 中的数据类型包括整数、浮点数和字符串等字面量。类型转换通过 T(x) 或 convert(T,x) 实现，其中转换至整数类型可能抛出 InexactError。另外两种转换方式是 x % T 和舍入函数，如 round(Int,x)。示例展示了不同类型转换的结果，包括成功和失败的情况。
• 05.07 08:57:59
  发表了文章 2024-05-07 08:57:59

  Julia 数据类型

  Julia中的数据类型包括整数和浮点数，它们是数学和科学计算的基础。字面量用于表示源代码中的固定值，如数字和字符串。类型转换在Julia中至关重要，提供了两种主要方法：使用`T(x)`或`convert(T,x)`将值转换为类型T，可能涉及舍入到最近的可表示值，或者使用`x % T`对整数进行转换，确保结果与x对2^n取模相同，其中n是T的位数。当转换不精确时，可能会引发`InexactError`。
• 05.06 08:58:51
  发表了文章 2024-05-06 08:58:51

  Julia 数据类型

  Julia 中的数据类型包括整数和浮点数，以及字面量表示固定值。类型转换涉及将变量从一种类型转为另一类型，如`convert(T, x)`将`x`强制转换为`T`类型。数值转换可能涉及舍入误差或引发`InexactError`，特别是当浮点数转整数且超出其表示范围时。
• 05.06 08:57:58
  发表了文章 2024-05-06 08:57:58

  0 和 1 的字面量

  Julia 支持整数和浮点数数据类型，以及字面量表示固定值。`zero(x)` 和 `one(x)` 函数提供类型安全的字面量，返回x类型对应的0和1。示例：`zero(Float32)` 是 `0.0f0`, `zero(1.0)` 是 `0.0`, `one(Int32)` 是 `1`, `one(BigFloat)` 是 `1.0`，减少类型转换成本。
• 05.06 08:56:53
  发表了文章 2024-05-06 08:56:53

  舍入模式

  Julia支持基本数据类型如整数和浮点数，以及字面量表示固定值。默认浮点数舍入模式是RoundNearest，确保值靠近并简化为最少有效位。例如，`BigFloat`示例显示舍入到最接近的可表示数：1.5是1.510564889、1.550564889和1.560564889的共同近似值。
• 05.05 21:04:26
  回答了问题 2024-05-05 21:04:26

  作为一个经典架构模式，事件驱动在云时代为什么会再次流行呢？

  赞24 踩0 评论0
• 05.05 20:41:57
  回答了问题 2024-05-05 20:41:57

  在做程序员的道路上，你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃？

  赞18 踩0 评论0
• 05.05 09:55:33
  发表了文章 2024-05-05 09:55:33

  机器精度

  Julia 的 eps 函数揭示了浮点数的机器精度，即相邻可表示浮点数间的最小距离。例如，eps(Float32) 是 2.0^-23，eps(Float64) 是 2.0^-52。此距离不是常数，它随着数值大小变化：小数值间距小，大数值间距大。eps(x) 返回 x 到下一个浮点数的差值，nextfloat 和 prevfloat 函数则返回给定值的相邻浮点数。示例展示了浮点数二进制表示的相邻性。
• 05.05 09:26:36
  发表了文章 2024-05-05 09:26:36

  机器精度

  Julia 的 eps 函数用于计算浮点数的机器精度，即相邻可表示浮点数间的距离。例如，eps(Float32) 为 2.0^-23，eps(Float64) 为 2.0^-52。eps(x) 可返回 x 与下一个浮点数的差值，且 nextfloat 和 prevfloat 函数分别返回大于或小于给定值的相邻浮点数。浮点数的间距在数值变化时并非恒定，靠近零时更密集，远离零时指数级减小。
• 05.05 09:26:02
  发表了文章 2024-05-05 09:26:02

  特殊的浮点值

  特殊浮点值包括正无穷(`Inf`)、负无穷(`-Inf`)和非数字(`NaN`)，它们在数学运算中代表超越实数轴的概念。例如，任何数除以零得`Inf`，而`0/0`为`NaN`。`NaN`不等于自身，比较操作在`NaN`上返回假。可以使用`typemin`和`typemax`函数获取各浮点类型的最大最小值，如`(typemin(Float16), typemax(Float16))`返回`(-Inf16, Inf16)`。
• 05.05 09:25:31
  发表了文章 2024-05-05 09:25:31

  浮点数中的零

  Julia 支持三种浮点类型：Half（16位），Single（32位）和 Double（64位）精度。浮点数包含正零和负零，二者相等但二进制表示不同，如`bitstring`所示：0.0为全零位，而-0.0仅最高位为1。
• 05.04 09:16:22
  发表了文章 2024-05-04 09:16:22

  浮点类型

  Julia 支持 Float16, Float32 和 Float64 浮点类型，以及复数和有理数。浮点字面量可使用 E 表示科学记数法，如 `1.03E+08`。还有十六进制浮点数表示（仅限 Float64），如 `0x1p0`。半精度 Float16 是通过软件模拟的 Float32。下划线 `_` 作为数字分隔符，如 `10_000`。
• 05.04 09:15:40
  发表了文章 2024-05-04 09:15:40

  浮点类型

  Julia 支持三种浮点类型：Float16（半精度，16位），Float32（单精度，32位）和 Float64（双精度，64位）。复数和有理数基于这些基础类型。浮点数字面量可使用E表示科学记数法，如1.03E+08。用f替代e可得Float32类型，如0.5f0。数值可便捷转换为Float32，如`Float32(-1.5)`。
• 05.04 09:14:53
  发表了文章 2024-05-04 09:14:53

  浮点类型

  Julia 支持三种浮点类型：Float16 (半精度, 16 比特)，Float32 (单精度, 32 比特)，和 Float64 (双精度, 64 比特）。复数和有理数基于这些构建。浮点数用 `.`, `E` 或 `e` 表示，如 `1.0`, `1e10`, `-1.23`, `.5`。`E` 用于科学记数法，如 `1.03E+08`。
• 05.03 09:17:07
  发表了文章 2024-05-03 09:17:07

  除法错误

  在 Julia 中，执行整数除法时，DivideError 错误会在两种情况下发生：除以零和除以最小的负数。示例中展示了 `mod(1, 0)` 和 `rem(1, 0)` 函数尝试除以零时，都会抛出 DivideError，附带堆栈跟踪信息。
• 05.03 09:16:13
  发表了文章 2024-05-03 09:16:13

  溢出行为

  Julia 中的整数运算超出类型最大值时会发生环绕溢出，如 `typemax(Int64)` 后加 1 结果变为 `typemin(Int64)`。这体现了模算术特性。为了避免溢出错误，需检查边界或使用 BigInt 进行任意精度计算。例如，`10^19` 溢出，而 `big(10)^19` 则安全地得到正确结果。
• 05.03 09:15:33
  发表了文章 2024-05-03 09:15:33

  Julia 数据类型

  Julia 支持多种整数类型，如 Int8, UInt8, Int16, 到 Int128 和 UInt128，以及布尔型 Bool。整数字面量默认类型由系统架构决定（通常为 Int32 或 Int64）。Julia 提供了算术和按位运算符，以及标准数学函数。Int 和 UInt 是相应系统原生整数类型的别名。Sys.WORD_SIZE 可用来确定系统位数。
• 05.02 13:05:51
  发表了文章 2024-05-02 13:05:51

  元组作为函数参数

  在 Julia 中，示例展示了如何使用元组作为函数参数。`testFunc` 函数接受位置参数 `(x, y, z)` 和关键字参数 `(a=10, b=20, c=30)`. 元组 `options` 用于传递自定义关键字参数，如 `(b=200, c=300)`。当元组跟随指定参数时，如 `testFunc(1, 2, 3; b=1000_000, options...)`，元组中的值覆盖不过指定的 `b`；反之，如 `testFunc(1, 2, 3; options..., b=1000_000)`，则元组后的参数覆盖元组内的 `b`。
• 05.02 13:05:01
  发表了文章 2024-05-02 13:05:01

  元组命名

  在Julia中，可以为元组命名以方便访问。方法包括：1) 分别命名键和值，如`shape_item2 = NamedTuple{names_shape}(values_shape)`，然后通过`.corner1`，`.corner2`访问；2) 键值对在同一元组中，如`shape_item = (corner1 = (1, 1), ...)`，同样用`.`访问；3) 使用`merge()`合并两个命名元组，如`merge(shape_item, colors_shape)`。这增强了元组的可读性和实用性。
• 05.02 13:04:28
  发表了文章 2024-05-02 13:04:28

  Julia 元组

  Julia 中的元组是不可变的有序元素集合，与数组用法相似但用小括号表示。创建元组如 `(5, 10, 15, 20, 25, 30)`，可以使用数组函数操作，如 `tupl[3:end]` 获取子元组。尝试修改元组元素会导致错误，如 `tupl2[2]=0` 会抛出 `MethodError`。