小编Dre*_*ana的帖子

这个问题是有关Haskell函数的理论问题，该函数可以接受任何类型的参数。具有类型签名的函数方式之间是否有区别

a -> b -> a 

和

c -> a -> c 

被实例化？任何帮助表示赞赏。

使用完全相同的种子和静态数据输入运行同一个 Python 程序两次会产生不同的结果，这怎么可能呢？在 Jupyter Notebook 中调用以下函数会产生相同的结果，但是，当我重新启动内核时，结果会有所不同。当我从命令行将代码作为 Python 脚本运行时，这同样适用。人们还采取其他措施来确保他们的代码可重现吗？我找到的所有资源都谈到了播种。随机性是由 ShapRFECV 引入的。

此代码仅在 CPU 上运行。

MWE（在此代码中，我生成一个数据集并使用 ShapRFECV 消除特征，如果这很重要）：

import os, random
import numpy as np
import pandas as pd
from probatus.feature_elimination import ShapRFECV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

global_seed = 1234
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(global_seed)
np.random.seed(global_seed)
random.seed(global_seed)

feature_names = ['f1', 'f2', 'f3_static', 'f4', 'f5', 'f6', 'f7',
 'f8', 'f9', 'f10', 'f11', 'f12', 'f13', 'f14', 'f15', 'f16', 'f17', 
'f18', 'f19', 'f20']

# Code from tutorial on probatus documentation
X, y = make_classification(n_samples=100, …

我注意到在 C 程序中向量化循环时，与双操作数相比，使用 float 类型的操作数时实现的加速要大得多。

例子：

for (int i = 0; i < N; i++) {
    a[i] += b[i] * c[i];
}    

当 a、b 和 c 数组的大小分别为 20,000 并且我重复此循环 1,000,000 时：

• 如果没有矢量化，浮点数和双精度数大约需要 24 秒

• 使用自动矢量化（使用 -O1 -ftree-vectorize 编译），浮点数需要 7 秒，双精度数需要 21 秒

• 使用 OpenMP (#pramga omp simd)，它类似于上面的要点。

  这可能是什么原因？

编辑：更多信息：

1. 处理器：Intel Core i7-2677M CPU @ 1.80GHz
2. 周围的代码只不过是数组分配（使用 calloc）和一个循环，其中数组 b 和 c 填充了常量值。

我正在使用 Spring Framework（-> Java）构建一个 Web 应用程序。出于测试原因，我创建了一个用户（通过 SQL 语句）。目前我正在研究密码加密，为此我使用 BCyrptPasswordEncoder。我想知道是否可以使用编码密码创建第一个用户。

换句话说：我可以通过 SQL 语句使用加密密码作为输入来创建新用户吗？如果是这样，我该如何输入编码密码？

我尝试过 {Bcyrpt}[hash]，我在一些网站上读到过，但这似乎不起作用......

插入用户（用户名，密码）值（'admin'，'passwd'）

我想知道,当重写"常规"递归函数作为尾递归函数时,我该如何处理？有某种策略吗？

例如:我有这个简单的函数,我想把它变成一个尾递归的函数:

int rec(int n) {
    if (n % 2 || n > 10) {
    return n;
    }
    return  rec(n+1) + rec(n+2);
}

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