مقالات

PreCalculus-Attempt1 - الرياضيات


PreCalculus-Attempt1 - الرياضيات

الالتزام بفرع بديل في git (ترك نسخة العمل دون تعديل)

أنا أعمل على موضوع فرع. لقد أجريت بعض التغييرات التي أريد تنفيذها في محاولة فرع جانبي 1. بعد إجراء هذه التغييرات ، أرغب في مواصلة العمل على الموضوع ، من حالتي الحالية (على عكس العودة إلى آخر التزام حول الموضوع).

سبب القيام بذلك هو أنني بحاجة إلى المزيد من العمل قبل أن تصبح التغييرات جيدة بما يكفي للدخول إلى فرع منشور (أقوم بدفع الموضوع بانتظام) ، لكنني أريد حفظ نسخة من الحالة الحالية في حال أخطأت في إعادة العمل . لا أريد تغيير نسخة العمل الخاصة بي أثناء قيامي بذلك. أتوقع أن ينتهي بي الأمر بفهرس فارغ.

لاحظ أنني أريد الاحتفاظ بالمحاولة 1 لفترة من الوقت - هذا ليس مجرد التزام مؤقت للغاية سأعيد وضعه بعيدًا بعد بضع دقائق. في بعض الأحيان ، أقرر تغيير مقاربتي بشأن الموضوع ، وبالتوازي مع اتباع نهج بديل في المحاولة 1. أريد إنشاء فرع ، وليس مجرد خبأ واحد.

أيضًا ، أنا أسعى إلى شيء قوي ، لذا فقد تم إيقاف إعادة التأسيس التفاعلي. سيكون الالتزام مؤقتًا بالموضوع ثم نقل الالتزام إلى فرع جديد أمرًا جيدًا ، طالما يمكنني القيام بذلك دون تعديل نسخة العمل.

من الناحية الرسومية ، أنا في الولاية

بتغييرات غير ملتزم بها ، وأريد الوصول إليها

بنسخة عمل غير متغيرة مطابقة لـ B.

يمكنني فعل الأمر git checkout -b try1 ثم (git إضافة ملفات جديدة وملفات git rm المحذوفة بعد ذلك) git الالتزام -a. ولكن كيف يمكنني العودة إلى الموضوع دون تعديل شجرة العمل؟

أو (بعد الإنشاء والالتزام بالمحاولة 1)

أو git stash - no-revert (متبوعًا بـ git Branch try1 stash @ <0>) ، أو أيا كان؟ كل التركيبات التي يمكنني التفكير بها تفسد نسخة العمل الخاصة بي في مرحلة ما.


أهم 10 محاولات فاشلة في رحلة لشخص واحد

تاريخ البشرية مليء بالإنجازات الرائعة. لقد أدى اختراع السيارة إلى تغيير المناظر الطبيعية للمدن والضواحي المحيطة بها حول العالم ، حيث قام الإنترنت بتوصيل الأشخاص على نطاق لا يمكن تصوره قبل أجهزة الكمبيوتر ، وبالطبع ، منحنا وصول الطائرة قبل 100 عام فقط القدرة على عبور المحيطات والاتصال أركان الأرض البعيدة.

قبل أن يستقر كل من هذه الابتكارات ويتم اعتباره أمرًا مفروغًا منه ، كافح مخترعوها لإخراجها من الأرض. كانت أنظمة السكك الحديدية والمركبات التي تعمل بالغاز وعرة وغير مريحة وغير فعالة. لعدة قرون كان المعداد هو الأداة الوحيدة المتاحة لإجراء الحسابات. وفي الوقت نفسه ، كانت محاولات الطيران هي الأكثر خطورة ، لأن النقطة كانت الحفاظ على السيطرة على جسم أو آلة في منتصف الهواء ، عالياً فوق الأرض.

تاريخ الرحلة ، على وجه الخصوص ، مليء بالحوادث والفشل والوفيات. في إطار جهودهم لفهم آليات الطيران ، حاول المخترعون المحتملون في الغالب محاكاة تشريح الطيور.

بعض المحاولات أسطورية وأخرى أسطورية قصص حقيقية مع توثيق حقيقي. كان بعضها عبارة عن تصميمات بسيطة مخصصة للجلطات الصاخبة والبعض الآخر كانت بدع معقدة تهدف إلى حوادث فوضوية مماثلة. في الصفحة التالية ، سنبدأ في إلقاء نظرة على بعض الإخفاقات الحسنة النية في محاولة الإنسان للوصول إلى النجوم.

10. أسطورة الملك بلادود (حوالي 850 قبل الميلاد)

قبل أن ينجح أورفيل وويلبر رايت في تحليق أول طائرة أثقل من طائرة في كيتي هوك بولاية نورث كارولينا في عام 1903 ، كان البشر يحاولون الطيران منذ آلاف السنين. نشر أوفيد مجموعته من الأساطير ، & quotMetamorphoses & quot في بداية الألفية الأولى ، والتي تضمنت حكاية ديدالوس وإيكاروس وهما يهربان من جزيرة كريت عن طريق الغراء والريش. كثيرًا ما كان الممثلون في الأعياد الرومانية يستمتعون بالقفز من مرتفعات شاهقة بأذرع مغطاة بالريش ، وسقطوا حتى وفاتهم.

ومع ذلك ، فإن أول محاولة مسجلة لرحلة بشرية تعود إلى 850 قبل الميلاد. إلى Troja Nova ، أو New Troy ، حيث ترك الملك الأسطوري Bladud بصماته في تاريخ الطيران. على الرغم من وجود القليل من الأدلة التي تدعم وجوده ، إلا أن Bladud لا يزال شخصية أسطورية مهمة ربما كان لها نظير تاريخي حقيقي. وفقًا للحكايات ، كان Bladud مستخدمًا رائعًا للسحر. يُزعم أنه اكتشف علاج الجذام في مدينة باث ، والذي اعتبره الكثيرون مؤسسه.

مارس الملك بلادود أيضًا استحضار الأرواح ، أو التواصل مع أرواح الموتى. تقول الأسطورة أنه استخدم استحضار الأرواح لبناء زوج من الأجنحة التي تعلق على ذراعيه. قام Bladud بمحاولة الطيران في معبد Apollo أثناء ارتداء الأجنحة ، لكن الشخصية الأسطورية للأسف لم تحصل على المخططات الصحيحة من الأرواح: لقد سقط حتى وفاته.

بعد سقوطه ، تم دفنه على ما يبدو في تروجا نوفا وخلفه ابنه لير ، نفس الملك الذي بنى عليه شكسبير مسرحيته المأساوية ، مثل الملك لير. & quot في شيخوخته مستعجلاً على الريح في الغابة؟

للتعرف على آلة أكثر تقدمًا صممها شخصية تاريخية فعلية ، انتقل إلى الصفحة التالية.


PreCalculus-Attempt1 - الرياضيات

لا توجد تعريفات في هذا الملف.

ه
العلامات: الرياضيات
```
/*
لينتكود
اكتب خوارزمية تحسب عدد الأصفار الزائدة في مضروب n.
مثال
11! = 39916800 ، لذا يجب أن يكون الناتج 2
تحدي
الوقت O (log N)
توسيع العلامات
الرياضيات
أفكار:
المحاولة 1:
هل يمكن تحويل هذه المشكلة إلى: كم عدد 10 و 39 لدي؟
قم بالتكرار خلال n ، وتحقق من عدد 2s ، 5s لدينا.
لكل i ، افعل while loop واحسب عدد 2s و 5s في ذلك i بالتحديد.
ملحوظة:
5 و 2 تجعل 10. لذا لا تقلق بشأن 10.
سيتم فحص بعض القيم بشكل متكرر ، لذا قم بتسجيل القيم المحددة ، وإرجاع قيمة التجزئة مباشرة.
المحاولة 2:
لا داعي للقلق بشأن 2 & # 39s لأن 2 بالتأكيد أكثر من 5 & # 39s. تحتاج فقط إلى الاهتمام بـ 5 & # 39s.
كم عدد 5 & # 39s؟ ن / 5. حلقة (1

لا يمكنك تنفيذ هذا الإجراء في الوقت الحالي.

لقد قمت بتسجيل الدخول بعلامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد تحميل لتحديث جلستك. لقد قمت بتسجيل الخروج في علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد تحميل لتحديث جلستك.


1 إجابة 1

محاولتك 1 هي المسار الصحيح. ضع في اعتبارك تشابه الشكل Frobenius من الحقل $ F $، $ operatorname القولون x longmapsto x ^ 2 $. بتكرار هذا التشابه ، حصلت على جذور $ 3 $ لكثير الحدود $ x ^ 3 + x + 1 $ ، وبما أن $ F $ هو امتداد بسيط لـ $ mathbf F_2 $ ، فهذا يعني تقسيمات كثيرة الحدود في $ F $.

لذلك ، نظرًا لأن الأشكال التلقائية للامتداد البسيط يتم تحديدها بالكامل من خلال صورة عنصرها البدائي ، يتم إنشاء مجموعة Galois الخاصة بها بواسطة $ operatorname$. يمكنك بسهولة التحقق من اسم $ operatorname^ 3 = اسم العملية$ ، لذا فإن مجموعة Galois متشابهة إلى $ mathbf Z / 3 mathbf Z $.


PreCalculus-Attempt1 - الرياضيات

مستوحاة من القصة الإخبارية التي صدرت في أواخر العام الماضي ، عالم الرياضيات البريطاني Perfects Parallel Parking (15 ديسمبر 2009) ، قررت معالجة الرياضيات الخاصة بوقوف السيارات بشكل عمودي على مسار السفر. مثل استكشافاتي العام الماضي ، بحثت عن حل تحليلي في شكل صيغ جبرية وأيضًا أنشأت رسومًا متحركة تفاعلية باستخدام برنامج Geogebra للرياضيات المجاني. على عكس استكشافات العام الماضي ، أقر بأن نماذجي قد لا تمثل الهندسة المثالية / المثالية لوقوف السيارات. أود أن أدعي أنهم اقتربوا على الأقل من تحديد أصغر مساحة جانبية مطلوبة للوقوف العمودي (الحركة الأمامية فقط) مع الحفاظ على الهندسة سهلة التحليل نسبيًا (مقاطع الخطوط والأقواس). يدعي عالم الرياضيات البريطاني ، البروفيسور بلاكبيرن ، في تقريره الأصلي أن الهندسة المثالية ستشمل منحنى quottractrix & quot الأكثر تعقيدًا. في البداية كنت أميل إلى الموافقة. بدا الجبر / حساب التفاضل والتكامل المتضمن في تحليل نموذج tractrix طموحًا للغاية بالنسبة لي للتعامل معه في هذا الوقت ، لكنني شرعت في معرفة ما إذا كان بإمكاني إنشاء نموذج Geogebra بناءً على هذا المنحنى في فترة زمنية معقولة. سرعان ما استنتجت أن اتباع مثل هذا المسار سيتطلب نصف قطر دوران ضيق بشكل غير واقعي في بداية المنعطف ، وبالتالي فإن tractrix وحدها لا تمثل حلاً معقولاً في العالم الحقيقي.

إذن ما هو الحل الأمثل؟ ربما مزيجًا من الأقواس و / أو مقاطع الخط و / أو tractrix و / أو بعض المنحنيات الأخرى التي لم أفكر فيها؟ لا أدعي أن أعرف. بمجرد النظر إلى نماذج Geogebra أدناه (مع الأخذ في الاعتبار إعداد نصف قطر الدوران الأدنى) ، أعتقد أن الحل الأمثل يمكن أن يشتري فقط بضع بوصات / سنتيمترات أخرى في أحسن الأحوال.

في ملفات Geogebra / Java المضمنة أدناه ، اسحب أشرطة التمرير لتغيير كل من المعلمات التالية. يتم تمثيل جميع المسافات بالأقدام لإصدار الولايات المتحدة المتعارف عليه ، أو بالأمتار للنسخة المترية. اضغط على زر الإيقاف المؤقت في الزاوية اليسرى السفلية لإيقاف الرسم المتحرك. استمر في الضغط على مفتاح Shift ثم اسحب للتحريك لليسار / لليمين / لأعلى / لأسفل.

  • ي: المسافة من المحور الخلفي إلى المصد الخلفي
  • ك: المسافة من المحور الأمامي إلى المصد الأمامي
  • ل: قاعدة العجلات (المسافة بين المحاور الأمامية والخلفية)
  • ص: نصف قطر الدوران من الحافة إلى الحافة
  • ث _0: عرض السيارة المتوقفة
  • د _l: المسافة الجانبية المتاحة ، المتعامدة مع مسار السفر
  • د _h: الحد الأدنى للمسافة بين سيارتين متوقفتين بشكل عمودي على مسار السفر (يتم حل المتغير التابع من أجل)

نظرًا لتعديل قيم المعلمات ، لاحظ أن السيارات المتوقفة على كل جانب يتم ضبطها تلقائيًا حسب الضرورة لتجنب الاتصال أثناء مسار الانعطاف. هذا يلمح إلى & quot؛ طبيعة & quot؛ الحل الجبري.

قد يستغرق تحميل تطبيق Java الصغير أدناه بعض الوقت. امض قدمًا و & quaccept & quot إذا طُلب منك ذلك. يبدو التنبيه تهديدًا ، لكنه آمن. يا صاح ، صدقني.

نموذج Geogebra في الوحدات العرفية الأمريكية

عذرًا ، تعذر بدء تطبيق GeoGebra الصغير. يرجى التأكد من تثبيت Java 1.4.2 (أو الأحدث) ونشطه في متصفحك (انقر هنا لتثبيت Java الآن)


Ymath.io

مولد الرسم البياني

يولد رسومًا بيانية بتنسيق PNG للمعادلات لدروس YMath.

المسودات

Socrathematics.github.io

موقع على الانترنت لدورات الرياضيات

محرر كتلة

تطبيق لكتابة الدورات لـ YMath.

سطح المكتب سم

حصل الدكتور راكت على درجة الدكتوراه وهو الآن أكثر ذكاءً.

اللاتكسير

تطبيق لأتمتة عملية كتابة LaTeX ، اللغة الرائدة ولكنها مرهقة لتنضيد الرياضيات.

Ymath.io-try1 مؤرشف

المحتوى

محرر wysiwyg

نظام إدارة المحتوى لـ YMath. مفتوح للجميع ، ويستخدمه الكثيرون ، وقابل للتكامل بالنسبة للقليل.

أهم اللغات

الموضوعات الأكثر استخدامًا

اشخاص

لا يمكنك تنفيذ هذا الإجراء في الوقت الحالي.

لقد قمت بتسجيل الدخول بعلامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد تحميل لتحديث جلستك. لقد قمت بتسجيل الخروج في علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد تحميل لتحديث جلستك.


ECO201 - التنازل

ضع في اعتبارك السوق اليومي للهوت دوج في مدينة صغيرة. لنفترض أن هذا السوق في حالة توازن تنافسي طويل المدى مع العديد من أكشاك الهوت دوج في المدينة ، كل واحدة تبيع نفس النوع من الهوت دوج. لذلك ، فإن كل بائع هو متداول للأسعار ولا يمتلك أي قوة سوقية.

يوضح الرسم البياني التالي منحنيي الطلب (D) والعرض (S = MC) في سوق النقانق.

ضع النقطة السوداء (رمز زائد) على الرسم البياني للإشارة إلى سعر السوق والكمية التي ستنتج عن المنافسة.

إجابتك: نتيجة السوق التنافسي للكمبيوتر 045901351802252703153604054505.04.54.03.53.02.52.01.51.00.50 السعر (دولارات لكل نقانق) الكمية (هوت دوج) DS = MC225 ، 1. إجابة صحيحة

إغلاق الشرح: في سوق تنافسي ، يحدد تقاطع منحنيي العرض والطلب توازن السوق. لذلك ، فإن سعر توازن السوق هو 1.50 دولار لكل نقانق ، وكمية توازن السوق هي 225 نقانقًا في هذه الحالة. نظرًا لأن السوق تنافسي ، فإن نتيجة التوازن تزيد من الرفاهية الإجمالية ، ويتم تخصيص الموارد بكفاءة.

افترض أن أحد بائعي الهوت دوج نجح في الضغط على مجلس المدينة للحصول على الحق الحصري لبيع النقانق داخل حدود المدينة. تشتري هذه الشركة ما تبقى من بائعي الهوت دوج في المدينة وتعمل كاحتكار. افترض أن هذا التغيير لا يؤثر على الطلب وأن منحنى التكلفة الحدية للاحتكار الجديد يتوافق تمامًا مع منحنى العرض على الرسم البياني السابق. في ظل هذا الافتراض ، يوضح الرسم البياني التالي منحنيات الطلب (D) والإيرادات الحدية (MR) والتكلفة الحدية (MC) للشركة الاحتكارية.

ضع النقطة السوداء (رمز الإضافة) على الرسم البياني التالي للإشارة إلى سعر وكمية المحتكر اللذين يحققان أقصى ربح.

إجابتك: حصيلة احتكار احتكار خسارة الوزن 045901351802252703153604054505.04.54.03.53.02.52.01.51.00.50 السعر (دولارات لكل نقانق) الكمية (هوت دوج) DMRMC180 ، 1. الإجابة الصحيحة 180 ، 1.

إغلاق الشرح: سوف ينتج بائع الهوت دوج مستوى الإنتاج الذي تكون فيه إيراداته الحدية مساوية للتكلفة الحدية التي تحدث عند 135 هوت دوج. سيحمل سعر المحتكر 2.50 دولار ، وهو الحد الأقصى للمبلغ الذي يرغب المستهلكون في دفعه عند مستوى الإنتاج هذا (على النحو الذي يحدده منحنى الطلب).

ضع في اعتبارك تأثيرات الرفاهية عندما تعمل الصناعة في ظل سوق تنافسي مقابل احتكار.

في الرسم البياني الاحتكاري ، استخدم النقاط السوداء (رمز زائد) لتظليل المنطقة التي تمثل خسارة الرفاهية ، أو خسارة المكاسب القصوى ، بسبب الاحتكار. أي إظهار المنطقة التي كانت في السابق جزءًا من إجمالي الفائض والآن لا تعود إلى أي شخص.

إغلاق الشرح: خسارة المكاسب القصوى الناتجة عن هيكل السوق الاحتكاري تساوي خسارة إجمالي الفائض الناتج عن بيع الهوت دوج من قبل محتكر وليس في سوق تنافسي. عندما كان السوق سوقًا تنافسيًا ، تم بيع 225 نقانقًا كل يوم. نظرًا لأنه يتم بيع 135 هوت دوج فقط يوميًا ، فلا أحد يستفيد من الفائض المحتمل من 136 إلى 225 هوت دوج المباعة. يسمى هذا الخسارة في الفائض خسارة المكاسب القصوى. بصريا ، يتم تمثيله بالمنطقة الواقعة بين منحنى الطلب ومنحنى التكلفة الحدية بين كميات 135 هوت دوج و 225 هوت دوج.

تحدث خسارة المكاسب القصوى عندما يتحكم الاحتكار في السوق لأن التوازن الناتج يختلف عن النتيجة التنافسية ، والتي تكون فعالة.

في الجدول التالي ، أدخل السعر والكمية التي ستنشأ في سوق تنافسي ، ثم أدخل السعر والكمية التي تحقق أقصى ربح والتي سيتم اختيارها إذا كان المحتكر سيطر على هذا السوق.


منذ حوالي عام ، تم نشر مقال بعنوان & quoting up on Julia & quot. هل تم معالجة بعض نقاط الضعف هذه حتى الآن؟

لقد رأيت شخصًا على HackerNews (من المحتمل أن يكون أحد مؤلفيها & # x27s) يعلق على أنه سيكون هناك إصلاح لبعض هذه الأشياء في المستقبل (نصوص قصيرة متكررة تقريبًا كما هو موصى به في Python).
يحرر شكرا للرابط ، حاليا على الهاتف المحمول.

يفترض التساؤل عما إذا كانت قد تمت معالجتها أن هناك شيئًا يجب معالجته في المقام الأول. دع & # x27s نذهب من خلال القائمة مرة أخرى.

توقيت. إنه & # x27s ليس حتى توقيت println: إنه توقيت يهيمن عليه فتح Julia. نعلم أن جوليا لديها وقت بدء تشغيل ، لكن هذا لا يعني & # x27t أن اللغة بطيئة. وهو & # x27s في النطاق العالمي للتوقيت مع وقت الترجمة. وبالتالي. كل ما يمثله هذا التوقيت هو ثابت واحد لمئات الملي ثانية يحدث في المرة الأولى التي يتم فيها فتح جوليا ويتم استدعاء الوظيفة. هذه & # x27s هي المشكلة مع & quotmicrobenchmark & ​​quot مثل هذا: إذا كنت & # x27re تتساءل عن اللغة التي ستجعل حساب اليوم الواحد أقصر ، فإن وقت بدء التشغيل الثابت 300 ميللي ثانية هذا لن يكون ملحوظًا.

ولكن هل تتم معالجتها؟ نعم فعلا. هناك مترجم جوليا يعمل تقريبًا (إن REPL ليس مترجمًا حقيقيًا & # x27t). من الواضح أن المترجم الفوري سيقلل من وقت بدء التشغيل على حساب تقليل تحسين الكود. هذا من شأنه أن يجعل هذا المعيار أسرع (ويعطي طريقة أفضل لاستخدام Julia مع نصوص قصيرة لسطر الأوامر) ، لكنه لن يغير توقيت Julia & # x27s للرموز التي تهتم بالأداء & quot ؛ أي أي شيء يستغرق وقتًا للتشغيل.

لغة. & quotO بالطبع ، من الصعب التنافس مع Python في قابلية القراءة ، ولكن اختيار النهايات غير المتوازنة للكتل و :: s لإرفاق الأنواع يجعل كود Julia يظهر IMHO صاخب بلا داع. & quot. استخدم هذا الشخص جوليا وبايثون مختلفين تمامًا عني. تم تأسيس رمز Python للرياضيات (NumPy / SciPy) جيدًا باعتباره مطولًا للغاية. انظر أي مخطط مقارنة.

و & quotissues & quot أخرى هنا مجرد حروب اللهب. تفرض جوليا عليك إنهاء الكتل ، بينما تقوم بايثون بعمل مسافات بيضاء ومسافات بادئة. تستخدم جوليا الفهرسة المستندة إلى 1 ، المستندة إلى Python 0. يقاتل! هذا مجرد شخصي هنا.

توثيق. كان لهذا بالفعل مشكلات ، وتمت معالجته من خلال تطوير Documenter.jl ، والذي يتم استخدامه الآن بواسطة معظم الحزم ويتم استخدامه بواسطة Base لـ v0.6.

معظم طرق استخدام جوليا آمنة. هناك طرق لجعلها غير آمنة. هناك طريقة أخرى لجعل Julia لا & quotsafe & quot وهي إيقاف التحقق من الحدود باستخدامinbounds (الفهرسة ستقطع إذا خرجت عن الحدود هكذا). نعم ، هذه سمة من سمات جوليا. السلامة اختيارية لأنها مكلفة. تحقق من التوقيت إذا كنت تريد التأكد من نفسك. صُنعت جوليا بهذه الطريقة يمكنك تطويرها بأمان Python ، ثم إيقاف تشغيلها (بعد أن تعرف أنها تعمل & # x27s!) للحصول على سرعات مثل C. يمكنك فقط & # x27t جعل وقت التشغيل آمنًا & quotfree & quot ، لذلك هذا هو وسط جيد وقرار تصميم جيد ما لم تطلب المستحيل.

مكتبات. بصراحة ، أستخدم Julia لأن الكثير من الوظائف في مكتبات Julia غير موجودة في أي مكان آخر. لا أجد نفس الشيء صحيحًا ، أو إذا كان الأمر كذلك ، فعادة ما يقوم نص REPL بسيط بالخدعة وأنا & # x27ll أقوم ببناء مكتبة لما أحتاجه في غضون أيام قليلة. ولكن كما هو الحال دائمًا ، هذا يعتمد على مجالك. أعتقد أنه من أجل المعادلات التفاضلية ، والتحسين ، والتخطيط ، والشبكات العصبية: لا يوجد بالفعل أي شيء مع مكتبات أفضل حاليًا من جوليا.

ومع ذلك ، هناك مجالات تحتاج إلى عمل. يعتبر التعامل مع السلاسل وتنسيق النص أحدهما. يعمل سكوت جونز على JuliaString للتعامل مع هذا الأمر. ومع ذلك ، بالنسبة لبعض هذا ، نحتاج & quotmememory Buffers & quot التي من المقرر تضمينها في Julia 1.0. & # x27m لست متأكدًا من أن تنسيق النص يمثل مشكلة كبيرة مثل منشور المدونة الذي يجعل الأمر كذلك: عادةً ما أحصل على استيفاء جيد. ثم مرة أخرى ، كما هو الحال دائمًا ، يعتمد الأمر على ما تفعله & # x27re (وأنا: الحوسبة العلمية ، أنا فقط أطبع النتائج وهذا & # x27s عنها).

بالنسبة لاختبار الوحدة ، تمتلك Juliatest وtestset مدمجين الآن. هذه حقا جيدة. تم تناول ذلك.

تطوير. لا تحدث معظم عمليات تطوير Julia & # x27s في & quotcore & quot ، بل في مكتبتها الأساسية وفي النظام البيئي للحزمة. هذا هو جمال جوليا: يمكنك تنفيذ أي شيء تقريبًا في الحزمة. هذا هو السبب أيضًا في أن Base ينحف حاليًا ويتجه نحو الإعداد مع الحزم الافتراضية ، نظرًا لأن معظم مكتبة Julia & # x27s Base يمكن أن تكون مجرد حزم. لذا ما لم تكن تعمل على المترجم أو المحلل اللغوي ، فأنت & # x27re تعمل فقط في كود جوليا ، وبناء حزم جوليا. لذلك بالنسبة للغالبية العظمى من الناس ، فإن حقيقة أن Julia & # x27s مكتوبة بلغة femtolisp لا تهم فقط & # x27t.

الاقتباس من Dan Luu لا يعني & # x27t حتى. جوليا لديها بالفعل 570 مساهمًا. كان لدى CPython 205. هذا لأن العائق أمام الدخول للعمل على Julia & # x27s Base غير موجود & # x27t. يمكن للمستخدم الذي يتلقى خطأً فقط @ أي الوظيفة ، وسيقوم بإرسالها إلى ملف Julia باستخدام وظيفة Julia حيث يتم تعريفها. edit سيفتحه في محرر نصوص. ثم تستخدم git. إن البدء في تطوير جوليا بهذه السهولة حقًا.

لذلك بشكل عام ، أعتقد أنه كانت هناك ثلاث شكاوى صحيحة ، والتي تمت معالجتها أو أنها شيء يجب أن يتعامل معه النظام البيئي للحزمة. من الواضح أن كل شيء آخر لم يكن & # x27t صحيحًا في البداية ، أو أنه ينتقي & quot؛ موضوعي & quot؛ ولكني أحب هذا النحو أكثر (لأنني & # x27m مألوفة) & quot. هناك أمور أكثر إلحاحًا يتعين على جوليا العمل عليها.


شاهد الفيديو: Pre-Calculus: Understanding Rational Functions (شهر اكتوبر 2021).