1️⃣ 原始函数 输入：x 输出：(x + 1) * 2 普通写法显式使用参数 x 2️⃣ 分解为小函数 先把函数拆成两个小函数： 3️⃣ 使用函数组合 在 Swift 中没有内置函数组合运算符，但我

1️⃣ 什么是 Point-Free 风格？ 定义： Point-Free 风格是一种 函数式编程风格，特点是 不显式提及函数参数，而是通过 函数组合 来定义新的函数。 核心思想： 关注函数组合而不是

1️⃣ 核心原因 纯函数的特性使它们在异步编程中非常自然地组合和使用： 纯函数特性 对异步编程的优势 输入决定输出 异步任务可以安全地并行执行，不依赖外部状态，保证相同输入得到相同输出 无副作用 异步

1️⃣ 核心思路 目标：把数据处理逻辑设计成可组合的流水线，同时： 核心处理逻辑保持纯函数 副作用（打印、网络、文件写入）集中在最外层 原则： 纯函数 → 只处理数据，不依赖外部状态 副作用函数 →

作为在杭州开了近十年车的老车主，我的座驾从代步小车换成家用SUV，先后经历过三次完整的车窗贴膜。这小

1️⃣ 副作用的问题 副作用包括： I/O 操作：读取文件、写入文件、打印、数据库访问 网络请求：调用 API、上传/下载数据 系统状态：修改全局变量、发送通知 问题： 同样输入可能产生不同输出 函数

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

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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。