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超简源代码 已知序列v{1,2,3,4,5}我国选择C做为竞赛语言许多人学C学习的结果是看到“公共命名空间”就幻想出一个私有命名空间其实公共命名空间和C的命名空间无关
超简源代码 已知序列v{1,2,3,4,5}找出其中的偶数把每一个元素乘以2并显示。 方案1 源代码模板修改已有的源代码就像在做填空题而且还有标准答案做参考。这需要IDE支持经典源代码中的某些部分不可修改是“只读”属性。
方案2 序列v{1,2,3,4,5} 筛选序列[v]中的[偶数]至[w] 序列[w]的每个元素[*2]至[u] 显示[u]
方案3 {1,2,3,4,5} 筛选偶数 乘以2 显示
方案3最诱人。结合“上下文容器”方案2可以更简单一点儿。
{1,2,3,4,5} | 筛选偶数 筛选[{1,2,3,4,5}]中的偶数 筛选偶数({1,2,3,4,5}) 以上三行分别是前置参数、中置参数、后置参数。
调用一段源代码不是用函数也不是对象而是另一段源代码。一般来说后者比前者简单。后者的后者可以是自然语言前者的前者可以是汇编语言。
假设有“阿立芬多数”代替“偶数”上述代码的实现和形式该做怎样的修改
注阿立芬多数是作者虚构出来的只是为了测试一种情况计算机语言定型之后又有新事物出现我们该怎么办当然是修改语言啦
CPython的设计模式可以参考常见的功能用C语言实现高效其它的用Python来编写方便。兼顾便捷与效率。
复杂性
语言的复杂性来自于任务的复杂性将这种复杂性写在公共命名空间之中或者说分散于其中。而计算机语言是简单的。
这一想法来自于对C的反思C过于复杂这是不对的计算机语言应该是简单的。如此说来公共命名空间成了复杂的任务和简单的计算机语言之间的缓冲带
形式和实现之间的关系传统的编译原理导致任务一复杂形式也跟着复杂起来了。结果编程序成了一项困难的工作。理想的计算机语言不应该是这样的。
别忘了公共命名空间还有一个目标让2000年后的人们能读懂今天写的源代码。
以英语为例单词可以连成句子但任务的复杂性导致程序的实现不能简单连接。所以需要以句子为单位来理解源代码。
再以数学为例一个高维空间需要完整的坐标才能正确描述。比如说六维空间需要6个数字组成的向量来描述。6个数字之间没有简单关系要把它们都写出来才行。这相当于用6个单词组成一个句子。所以再次得出同样的结论需要以句子为单位来理解源代码
公共命名空间和人工智能
我对人工智能了解不多仅有的一点儿了解是神经元网络的梯度下降法。在梯度下降法里定义了损失函数这可以理解为神经元网络的当前状态和理想状态之间的距离。
由于这个距离采用的是广义的欧几里德距离所以导致了神经元网络的状态空间不是四维的(究竟是高维的还是零维的我也说不清)它无法和公共命名空间相对接。
若不改变这一现状公共命名空间中的所有项目(包括方言、句子、冗余项、同位素)将失去它们原有的位置关系。例如冗余项说的是形式不同而内容完全相同的情况例如姥姥和外婆、将和帅、兵和卒。在损失函数看来它们不是精确相等的。
所以期待“四维损失函数”出现使得人工智能和公共命名空间能更好的衔接。但是话又说回来了有了填充完好的公共命名空间用精确的字符串匹配函数即可处理源代码用不到人工智能了。
公共命名空间和人工智能里的自然语言理解走的是不同的道路。
