1️⃣ 有副作用的函数示例 假设我们要实现一个累加器，每次调用函数都会累加值并打印： 分析： 副作用 1：修改了外部变量 total 副作用 2：打印输出 非纯函数原因：同样输入 x = 3，每次返回

1️⃣ 什么是纯函数？ 定义：纯函数是满足以下条件的函数： 输出仅依赖输入 相同的输入必定产生相同的输出 不依赖或修改外部状态 没有副作用（Side Effects） 不修改外部变量 不操作全局状态

深度实战玩转算法---xingkeit.top/7698/ 智能家居的本质是感知-决策-执行的闭环。算法在其中扮演了“大脑”的角色，负责处理传感器数据并做出最优决策。 场景一：环境自适应——基于线性回

1️⃣ 核心优势 优势 说明 线程安全 数据不可变，无需加锁即可在多个线程中读取，避免竞态条件和数据损坏。 可预测性 状态不会被意外修改，方便调试和逻辑推理。 易于 SwiftUI 状态管理 Swif

语音算法：前沿与应用 | 深蓝——从“听清”到“理解”的智能跃迁 在人工智能的浩瀚海洋中，语音交互一直被视为人机沟通最自然、最便捷的入口。从早期的机械语音播报，到如今能够进行情感陪伴、实时翻译的智能助

1. 词云生成工具 1. WordArt（最专业：高度自定义+AI辅助） ​ 🔗 网址：https://wordart.com/ ✅ 优势： 全球知名词云工具，支持中文/英文/多语言，字体库丰富（含G

1️⃣ 定义不可变链表 使用 递归枚举是函数式编程中常用方法： indirect 表示枚举的某个 case 可以递归引用自身 empty 表示链表终点 node 存储值和指向下一个节点的引用 2️⃣

在信息爆炸的互联网时代，科技新闻以海量规模持续更新，蕴藏着技术迭代、产业布局、市场趋势等核心信息。人工梳理海量科技新闻不仅效率低下，还难以捕捉隐藏的趋势规律。而 Python 生态中的爬虫技术能高效采

1️⃣ 核心区别 特性 struct + let（不可变数组） class + var（可变数组） 类型 值类型 引用类型 默认行为 赋值/传递会复制，修改生成新副本 赋值/传递是引用，共享同一对象

1️⃣ 什么是不可变数据结构？ 定义：不可变数据结构是指一旦创建，其内容 不能被修改 的数据结构。 所有对数据的“修改”操作都会返回一个 新副本，而原数据保持不变。 不可变结构在函数式编程中非常常见，

MPLS VPN 配置实现，主要是cisco，分步骤角色来实现。路由器角色分为CE和PE,P。 骨干网基础打底(PE和P) IGP（OSPF / IS-IS）全网可达 Loopback 可达

在当前人工智能的工程实践中，一个共识正在逐渐清晰： 是否具备“多步骤执行能力”，已经成为区分普通 AI 应用与智能体系统的关键标准。 相比传统的对话式系统，智能体并非仅提升了模型能力，而是完成了一次应

1️⃣ 定义阶乘函数 阶乘可以用递归或 reduce 实现： reduce(1, *) 会把序列 1...n 的元素相乘 避免了显式循环，更函数式 2️⃣ 定义主函数 使用 map 将输入数组中的每个

RAG是一种将 LLM 与外部数据源结合的方法，解决模型实时性和幻觉问题的一种方法，本文为个人学习记录。

1️⃣ map 作用：对集合（数组、可选等）中的每个元素应用闭包，生成一个同样结构的新集合。 不会去掉 nil 不会扁平化嵌套数组 适用场景： 纯转换操作，例如把数字转成字符串、平方、加前缀等 示例：

假设有一个字符串数组： 目标：统计长度大于 3 的单词的字符总数 步骤分析 过滤长度大于 3 的单词 → filter 把每个单词映射成它的长度 → map 把长度累加起来 → reduce 实现代码

1️⃣ flatMap 在数组中的行为 作用：将嵌套数组“拍平”，或将元素映射成数组后自动扁平化。 特点： 类似于 map，但结果会“扁平化一层” 返回一个单层数组，不会出现嵌套数组 示例 1：普通数

数组示例： 1️⃣ 数组求和 使用 reduce 求和的思路： 初始值设为 0 每一步累加当前元素 简写版本（更常用） ： 2️⃣ 数组元素平方求和 思路： 初始值设为 0 每一步累加当前元素的平方

1️⃣ 基本概念对比 特性 for 循环 map 目的 遍历集合并执行操作（可以有副作用） 遍历集合并生成新的集合 返回值 没有返回值（Void） 返回一个新的数组或集合，长度与原集合一致 可读性 适

1️⃣ 核心结论 一句话总结：Swift Concurrency 更安全、可组合、结构化，OperationQueue 更灵活兼容旧代码，但异步集成需额外适配。 2️⃣ 协作模式 ① 在 Operat