当然，请参考以下链接获取有关 Rust 中流行的 UI 框架的更多信息：

1. Yew - Yew 是一个现代化的 Rust 框架，用于构建基于 WebAssembly 的前端应用程序。它采用类似于 React 的组件模型和虚拟 DOM，提供强大的状态管理和事件处理功能。Yew 的官方网站提供详细的文档、示例和指南。
2. Iced - Iced 是一个简单高效的跨平台 GUI 库，专注于构建桌面应用程序。它提供易于使用的 API 和功能强大的 UI 组件，使用函数式反应式编程风格。在项目的 GitHub 页面上，你可以找到示例代码、文档和社区支持。
3. Druid - Druid 是一个跨平台的 Rust UI 工具包，它专注于提供高性能和现代化的用户界面开发体验。Druid 基于直接渲染技术，支持声明式 UI 构建和强大的事件处理功能。官方网站提供了 API 文档、教程和示例代码供参考。
4. Conrod - Conrod 是一个创造性的 Rust 编码库，用于构建用户界面。它提供丰富的 UI 控件和布局工具，使你能够创建高度定制化的用户界面。在项目的 GitHub 页面上，你可以找到示例代码、教程和社区讨论。
5. Cursive - Cursive 是一个 Rust 的终端用户界面库（TUI），用于在命令行环境中构建交互式应用程序。它提供丰富而易用的终端 UI 组件和布局工具，帮助你创建强大的终端应用程序。在 GitHub 仓库中，你可以找到示例代码、文档和社区支持。

以上链接提供了各个框架的官方网站或 GitHub 页面，你可以通过这些链接更详细地了解每个框架的描述、文档、示例和社区支持。

希望这些链接能够满足你的需求！如有任何其他问题，请随时提问。😊

#math #algorithm #code

x + y = 35, 2x + 4y = 94

用高斯消元法，先将第一个方程乘以 -2，然后加到第二个方程上，得到：

 -2x - 2y = -70, y = 12
x + 12 = 35

所以，鸡有 23 只，兔子有 12 只。

# 对 x + y = 35, 2x + 4y = 94 的系数组，进行高斯消元
def elim(arg):
  n,m = arg.shape
  for j in range(n):
    # 找到第 j 列最强元素的行
    i= max(range(j, n), key=lambda i: abs(arg[i, j]))
    assert arg[i, j] != 0, '矩阵是奇异的'
    # 本列成为最强
    if i != j: arg[[i,j]] = arg[[j,i]]
    # 归一本行(除以 j 行的元素)
    arg[j] /=  arg[j, j]
    # 将其他行的第 j 列的元素消为 0
    for i in range(n):
      if i != j: arg[i] -= arg[i, j] * arg[j]
  # 成功消元
  return arg

#kt
// 定义一个函数，用于对二维数组进行高斯消元
fun gaussElimination(matrix: Array<Array<Double>>): Array<Array<Double>> {
val n = matrix.size // 矩阵的行数
val m = matrix[0].size // 矩阵的列数
// 遍历每一行
for (i in 0 until n) {
// 找到第 i 列中绝对值最大的元素所在的行
var maxRow = i
var maxVal = matrix[i][i]
for (j in i + 1 until n) {
if (abs(matrix[j][i]) > abs(maxVal)) {
maxRow = j
maxVal = matrix[j][i]
}
}
// 如果最大值为零，说明矩阵是奇异的，无法消元，抛出异常
if (maxVal == 0.0) {
throw Exception("Singular matrix")
}
// 如果最大值不在第 i 行，交换两行的位置
if (maxRow != i) {
val temp = matrix[i]
matrix[i] = matrix[maxRow]
matrix[maxRow] = temp
}
// 将第 i 行除以第 i 列的元素，使其变为 1
val pivot = matrix[i][i]
for (k in i until m) {
matrix[i][k] /= pivot
}
// 将其他行的第 i 列的元素消为 0
for (j in 0 until n) {
if (j != i) {
val factor = matrix[j][i]
for (k in i until m) {
matrix[j][k] -= factor * matrix[i][k]
}
}
}
}
// 返回消元后的矩阵
return matrix
}

// 定义一个函数，用于打印二维数组
fun printMatrix(matrix: Array<Array<Double>>) {
for (row in matrix) {
println(row.joinToString(" "))
}
}

// 定义一个测试用例，鸡兔同笼问题的系数矩阵
val testMatrix = arrayOf(
arrayOf(1.0, 1.0, 35.0),
arrayOf(2.0, 4.0, 94.0)
)

// 调用高斯消元函数，并打印结果
val resultMatrix = gaussElimination(testMatrix)
printMatrix(resultMatrix)

我真的不想吐槽数学和某些程序员的 xywh ijnm 定义了。我眼里 nm=hw, ij=yx ，是和书写、访问顺序对应的，但是资料说 x行y格, j行j格
随地for ijkhl 的面条代码，把我整困惑了，数学家是否连Excel、物理行向量的模型都没统一好？

而且看到很多版本的，有用点乘支持b（常数）矩阵，但变量名完全不一样

def elim(arg):
  n,m = arg.shape; assert n<=m, "没有唯一解"
  for j in range(n):
      # 找到j格最强元素的行(非0)，换为本行
      i= max(range(j, n), key=lambda i: abs(arg[i, j]))
      assert arg[i, j] != 0, "矩阵是奇异的"
      if i != j: arg[[i,j]] = arg[[j,i]]

      arg[j] /=  arg[j, j] # 在j=i的阶梯点。归一，再将其他行的j格消为 0
      for i in range(n):
        if i != j: arg[i] -= arg[i, j] * arg[j]
  # 成功消元
  return arg

—最终 #bing 给出了 minimal impl:

# 对系数组A，进行高斯消元求 Ax '=b'
def elim(A, b):
  M = np.hstack((A, b.reshape(-1, 1))) # M=(A|常数项b)
  n, m = A.shape; assert n==m, "没有唯一解"

  # 向下找j格最强的行，换为本行
  for j in range(n):
    i=np.argmax(abs(M[j:, j]))+j; assert M[i,j]!=0, "主元为零"
    if i!=j: #; ij=(行ji)
      M[[i,j]] = M[[j,i]]
    # j归一，将下行的j格消为 0 
    M[j] /=  M[j, j]
    for i in range(j + 1, n):
      M[i] -=  M[i,j]* M[j]
      #M[i] -=  M[j]* (M[i,j] / M[j,j])
  # 重新代入
  x = np.zeros(n)
  for i in reversed(range(n)):
    # 比率= 解/当前元
    x[i] = M[i, n] / M[i, i]
    # 以上的解-=比率*以上元
    M[:i, -1] -= x[i] * M[:i, i]
  return x

#x + y = 35, 2x + 4y = 94
print("xy的解为：", elim(
  np.array([[1.]*2, [2.,4]]), np.array([35,94]) ))

和np.lp 接口兼容
from sympy import *
import numpy as np
import numpy.linalg as lp

x, y = symbols('x, y')
eq = [
x + y - 35,
2*x + 4*y - 94]

A,b=(np.array(s,dtype=np.float32) for s in\
linear_eq_to_matrix(eq, (x, y)))

x,i=sp.Matrix(np.hstack([A,b])).rref() #解构 M[:,:-1], M[:,-1]
print([*zip([*"鸡 兔".split()], x.col(-1))])

'增广矩阵',m, '配平A·x=b',lp.solve(A,b)

以下是使用 Python 解释高斯消元（Gaussian elimination）算法的示例代码：

import numpy as np

def gaussian_elimination(A, b):
    n = len(A)
    Ab = np.concatenate((A, b.reshape(n, 1)), axis=1)  # 增广矩阵

    # 前向消元
    for i in range(n-1):
        pivot_idx = np.argmax(np.abs(Ab[i:, i])) + i  # 部分主元选取
        Ab[[i, pivot_idx]] = Ab[[pivot_idx, i]]  # 交换行
        pivot = Ab[i, i]
        if pivot == 0:
            continue
        Ab[i] /= pivot  # 主元归一化
        for j in range(i+1, n):
            Ab[j] -= Ab[j, i] * Ab[i]

    # 回代求解
    x = np.zeros(n)
    for i in range(n-1, -1, -1):
        x[i] = Ab[i, -1]
        for j in range(i+1, n):
            x[i] -= Ab[i, j] * x[j]

    return x

# 示例用法
A = np.array([[2, 1, 3], [4, 4, -2], [1, 3, 1]])
b = np.array([7, 10, 3])

x = gaussian_elimination(A, b)
print("Solution:", x)

这段代码中，gaussian_elimination 函数实现了高斯消元算法。它接受一个系数矩阵 A 和一个常数向量 b，并返回求解出的未知数向量 x。

在示例用法中，我们定义了一个线性方程组的系数矩阵 A 和常数向量 b，然后调用 gaussian_elimination 函数求解线性方程组的解，并打印出结果。

希望以上示例对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。😊

#learn #algorithm

basenc(K, radix="ABC..+/") 的每字符吃掉 b:bytes 里 nc=log2(K)位
nc=4,5,6 的膨胀率(B/A)是 2/1, 8/5, 4/3. 对于z85(nc非整数) pad=禁用

- reGrp(A, join,enc, zpad)(b) 对b+zpad 分组转码，最后去掉nPad 补上'='
- reBit(8,nc, b,K-1) 把8bit 转为nc bit 的流. (nc,8, b,0xFF)反之
- enc 转码 radix[流], "SGVs"->流

nPad(n待补)=b32? (解码? n*5/8+1 : n*8/5>>0) : n
zpad=radix[-1] ,z85 使用 s=radix[a%K]+s,a/=K 而非 a>>nc 拆字节

a85 自动处理 '<~~>', 4字块 z=0, y=0x20202020 
b32 的临时整数会超过32bit

没错， import functools 提到了这点，不过递归是自顶向下的， 但动规是自底向上计算 (算法的范式)， 所以难写一些

其实也就是是否要 int a=(基线)0; 往后 for(i-->0) a=b,b=c,c=a+b 的区别了，循环当然比尾递归改参数烧脑

fib=lambda n: n if n<2 else fib(n-1) + fib(n-2)

def fibDP(n):
f = [0, 1] # 初始化数组
for i in range(2, n+1): # 从小到大计算
f.append(f[i-1] + f[i-2]) # 状态转移方程
#n=10, f=[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
return f[n] # 返回结果

%timeit fib(10) #10.4 µs
%timeit fibDP(10) #860 ns, 快一万倍

#bing #ce Eclipse JDT（Java Development Tools）是 Eclipse IDE 的核心组件之一，https://www.eclipse.org/jdt/core/

ANTLR.org （Another Tool for Language Recognition）是一个强大的解析器生成器，

我了解增量解析器（incremental parser）的概念。增量解析器是一种解析器，它可以在代码发生改变时进行局部的、部分更新的解析操作，而不需要对整个代码进行重新解析。

传统的解析器通常需要对整个代码进行扫描和解析，以构建语法树或执行其他相关的分析操作。但在大型项目或实时应用中，当代码发生变化时，重新解析整个代码可能是低效且耗时的。

通过识别和处理影响到修改位置附近的代码部分，仅对受到影响的部分进行增量更新，来快速地更新整体解析结果，以反映代码的新状态：

1. 差量更新（delta-based updates）：仅对被修改的语法结构及其相关的子结构进行解析更新，而不需要重新解析整个代码。

2. 增量语法分析（incremental parsing）：利用先前解析的语法树、符号表或其他相关的分析结果，通过部分解析、部分更新的方式进行语法分析，以快速构建新的语法树。

3. 位置敏感解析（location-aware parsing）：识别和跟踪修改的位置，并结合位置信息进行定向的解析更新。

增量解析器在提高代码编辑、重构、自动完成功能以及实时代码分析，可以加速代码工具的响应速度，并为复杂项目中的持续集成和代码分析提供支持。


初始的 CSV 文件内容如下：

姓名,年龄,成绩
Alice,18,90
Bob,20,85
Charlie,19,92


修改后的 CSV 文件内容如下：

姓名,年龄,性别,成绩
Bob,20,Male,85
Charlie,19,Female,92


为了进行增量解析，我们可以利用先前解析的结果和修改的信息来更新解析结果，一个包含学生信息的数据结构（例如列表或字典）。

对于删除的行（Alice 的行），我们可以根据修改的信息，从数据结构中删除对应的条目。

对于添加的列（性别列），我们可以根据修改的信息，将新的列添加到数据结构中的每一条记录中。

📰🌏🎨 快讯：全球华人主播掀起学习“墙的艺术”热潮 🎉🔥

近日，华人艺术家一鹊在伦敦涂鸦墙上的作品激起了爱国群众的热烈反响。🎨🏴

根据主流媒体报道，一鹊以社会主义核心价值观为主题，在伦敦知名的涂鸦墙上创作，对殖民西方的虚假自由进行了有力的呐喊。他用独特的艺术形式表达了对国家、文化和价值观的追求和坚守。这种直接、鲜明的表达方式在艺术界引起了轰动，并引发了全球华人主播的学习和创作热情。💪🌍🔍

华人主播们纷纷积极响应，投身学习和探索“墙的艺术”，以期在自己的工作中传达更多正能量和文化力量。他们在直播、节目和社交媒体上分享自己的学习心得和创作成果，掀起了一阵名为“学习墙精神，钻研墙艺术，传播墙文化”的热潮。📚👩‍🎨✨

这一行动进一步加强了全球华人的凝聚力，展现了华人作为文化传承者和倡导者的自信和责任感。他们通过自己的努力和创作，向世界展示了华人文化的多元魅力，让世界更加了解和尊重华人的独特艺术视角。🌟👏🌏

随着“墙艺术”热潮的掀起，相信华人主播们将继续秉持创新精神和艺术追求，为推动文化交流和共享美好世界做出更加卓越的贡献！💫💖

#华人主播 #涂鸦艺术 #墙艺术 #文化传承 #创作热潮

“p5.js canvas 生成视口缩放动画：
g=canvasCtx ([100,100]) ，填上绿色渐变
scale([0,0, 10,10] ) 会用 sin 缓动 做放大”

让AI用P5 花了不少时间
“那么，请你用 frameRate(30); sin缓动; Vector; translate();scale() 来实现 zoom=[x,y,w,h] 的画布放大动画
你直接在 setup 里 translate，然后逐帧 scale= lerp(Vec) 就行了”

我想想，之前写ocr的时候有想过要弄 “在tty2 下操控Xorg 的ASCII播放器”

但被新点子耽搁了
而且到现在我连 basenc 都没写完。。

不过 js canvas 生成缩放动画还是简单的

好吧，因为 p5 的人不太懂数学，写了一些又烂又长的bug

GPT都不会玩p5 。我瞎猜了好几轮，最开始它甚至是用 requestAnimationFrame 和手算xy

感觉p5的画册好看，但动画API十分怪异，还是 animejs.com 好( 但没有在线编辑器

p5 还有个 Java版
我想电脑端ffmpeg+py 的 Zoom 动画用cv2再好不过

#js #code
ee.Videos=({Blank, it},my)=>(

my.Video=({url,title,desc, it})=>div(
Thumbnail(it),
a(url, h3(title), p(desc)),
BtnLike(it)
),

section(h2(it(a=> n(a)==0?Blank : n(a)>1?'Videos':'Video' )),
let(it, my.Video)
))

//
ee.SearchVideos=({it, vText})=>html(
input(wKV({type:"search", v:vText})),
Videos(
vText(k=>videos.filter(x=>x.title.has(k)))
.lets({Blank:`No ${k}`})
)
)

ee.Conference=({slug},my)=>(
my.Talks=({id})=>
let(
{load:()=>db.Talks.finds({confId:id})},
({video:v})=> SearchVideos(v))

$cnfs( //div(wSty``,
let({load:()=> db.Confs.find({slug}}, my.Talks, div('Not any')))
))

https://react.dev/blog/2023/03/16/introducing-react-dev 也写了

ee.Counter=({n=0})=>button(
wOp({tap(){ n.v++ }}),
Eq.fmt`pressed ${n}time$` //这样支持SSR或爬取
)

ee.Inp=({v="", isOk=$Y})=>html(
input(wKV({v}) )
p(Eq.fmt`You typed: ${v}`),
btn(Reset=>{v.v=""}),

sel(isOk),
p(Eq.fmt`You ${isOk(q=>q? 'liked':'did not like')} this.`)
)

is.i18n=`
isOk I liked this
incAge Get Elder
`

ee.Aged=({name='Taylor',age=18, vHelo})=>(
Eq.at(vHelo,{name,age}, _=>Eq.fmt`Hello, ${name}. You are ${age}.`),

html(
sel(name),
btn(incAge=>{age.v+=1}),
p(vHelo)
))

ee.body(
({u={},})=>ee.Aged(u),
div(p(`Hello, boy. You are 23.`))


)=={u: boy 23} 

ee.bodys(()=> detail(wKV({open:$N})) )
$("detail").attr("open",$N)

//https://www.solidjs.com/examples/context
ee.Themed=({ask:{color,title}})=>(
h1(wSty({color})), title,
sel(color)
)
is.i18n=`
color Change color theme
`
//Angular

ee.productList=({it})=>
html(
  h2(`Products`),
  lets(it, ({name,desc})=>
    h3(
      a([html`${name} details`,``], name)
    ),
    p(wKV({if: desc}), html`Desc: ${desc}`),
    btn(Share=>{})
  )
)

duangsuse:
as? invoke provideDelegate 这些吧？
plusAssign 这些也挺魔怔的，和py一样

那种Compose DSL也算吧，虽然web前端里挺流行的

总之找不到比这段讨论 更多的，我是觉得语法的技巧，都比不上数据和操作模型的。 你应该拿语法去设计框架，而不是语法糖

measureTime {} 挺好的，虽然没 py Jupyter 和 %timeit 完善
obj::field, companion/string invoke 也罕见虽然没用

1 shouldBe 2 简直是毒瘤，直接用重载写成 assert { 1==2 } 不香吗（kt1.4 又支持了 context(T1,T2) 多this捕获，但用处鸡肋

对，这个极好
还有 groupBy.eachCount 什么的，比较自然

Science Yuan:
发明操作符简直是毒瘤 全都搞成函数不香吗

duangsuse:
反正都会被AI取代的，无所谓了

我知道py里 x==None 是错的，但坚持不用 x is None ，就是因为没道理做出两个意义相同，或者电脑外不存在的概念

py是好在开箱即用、浅嵌套、不折腾

for 循环在 numpy 里就是喳

isinstance(x,T) 都落后了，应该用 match x: case T:

isekiのChannel:
1 == 2，嵌套了lambda咋办

duangsuse:
所以说职责本来就要单一啊

不单一你连现代 DSL 都没法用

很难想象在 @Test fun 里使用== 来判断测试环境的配置，应该用独立函数，区分特定配置下的测试，而不是写if。

isekiのChannel:
那你看SQL，完全为了贴合人类语言

duangsuse:
那都是骗人的， SQsu 都比它更“人类”

select id from 狗 where (月龄>6 and 高>40);
aka 取狗(月龄>6 and 高>40)

正宗的关系式写法是：

狗(id,高,月龄), 月龄>6, 高>40

一个被专门做出AI生成的语言，那肯定是垃圾

是啊，所以我觉得 private 就直接改成 fun xx(): @our Int = 0 好了，也统一了很多

public protected internal private
直接改成
ourapi ourtype ourpkg our, 都是our
(因为写明public的人是闲的, 就要把语法做得很丑，让他们不敢用)

那大家都用sql好了，要ORM和GPT干什么？ 既然你只能用别人给的接口，开发框架有啥意义

isekiのChannel:
那什么，我看了一遍你这文章，没看懂你这语法怎么用

duangsuse:
欸，我有说必须是中文吗， 如果给 Prolog 的语法添加个返回值和隐式this ，可能就没ORM什么事了；因为直接写逻辑式会比 filter{} map{} 还容易

还不是这些语言设计时太狭隘导致被取代的问题，然后取代者又带来一堆问题。

「有新取 create insert select 」是唯一的三条实用指令

有表、有库 都是按这三个字分组的

甚至 新建、新删(into..values drop) 都是这样，根本不需要学语法

区别就是你不用问AI 查询怎么写，而是即便你让AI来写，都不会比SQsu更简单；或者说这个语言真的能给学习带来辅助，而不是空耗精力去思考简单的解谜

当然我觉得它也不够好， 我想设计的是SQL的翻译器 而不是“预处理器”

没有问题也不会被NoSQL淘汰了，可惜了它本来最符合Excel和生活现实

面向列的数据库、Geo GIS 和向量数据库，不也是这样， 所以说这些取代者也没有好好想过「这整个领域」的基础表达式，应该怎么设计

只是顾忌那一亩三分地，和他们“改革”了什么旧写法

Science Yuan:
NoSQL那些民科级查询DSL

还是先想想怎么别被SQL淘汰吧

duangsuse:
所以之前我被冰封骂“胡乱加功能导致可维护性崩坏” 的时候，我就觉得我很冤啊。 我是最重视优雅性的，甚至为此了搁置了实践

SQL 和ORM(Repo, Mapper 那些的)现在就是绝对的基本功， 根本没有淘汰一说， 但未来会有更多利用新数据库的需求，甚至pg 最近也支持了向量类型。SQL凭什么淘汰别人的新功能呢？

其实这个主要是修正了语序、 where 子句冗长的问题，然后是本土化了「序大 序小(升降序) 页每」

有用表T 是用来给 取; 做简写的，现在我觉得应该直接把上次查询的表设为 T ，就像 IPython 的_变量；主打一个避免Tab补齐

isekiのChannel:
where 子句的冗长，你是指 且 或 这样的连接词吗

duangsuse:
呃.. 当时没有，但现在觉得是

当时连 left join 都不知道是啥（当然现在也不知道）。。
不过发现 SQL 能查询出 Madelbrot 集（把xy值插进去 select +递归） 也是很震惊

SQL 既然是关系式语言，就要遵守 Pair(a,b), a=1, b=2 | b=3 这样的逻辑写法；虽然看起来没有隐式 this ，查询会有冗余变量

当时就觉得是 filterMap 那一套呗

根本不科学，因为程序员是没日没夜在说这些 select ，正常人怎么会？

如果一切都能用 UI 解决，那现在许多后端直接变成带验证公式的 Excel 好了；但是还是有人 既要可读 又要可用

Science Yuan:
所以你到底哪里超越了SQL

ORM的好处显然就是它是嵌入宿主语言的

duangsuse:
行了吧，我没想过超越谁，你就当那是玩具好了。 俺不是程序员照样活得开心

大学时第一次应聘一个连锁药店，就看到 1000+行的存储过程SQL

感觉也是.. 隔行如隔山？

我觉得 OpenResty 也是栽在Lua没有IDE上

ties 是指 sorted list[N] 里，第N项后相同的项 ，这有什么用，是数 NULL 的？

应该是 group by 的单分组形式？
ties 第N项后相同的项.. 没见过这种处理

所以我不太会SQL ，因为一堆无法情景实例化的语法

Haskell 里的 takeWhile (==) ，或者说 [1,1,2,3].firsts(1) 可以做到 ties ，不过有点难；所以说 SQL tie 比 Kotlin 那30+列表处理 fun 还先进（

其实在我眼中，有这么多 List/Iter 函数，说明标准库对多态和type 的归类和利用是失败的。就只差步 Ruby 的后尘了，rb 的 str.replace 是单参的。

Ruby 的时代开发出了 GitHub 欸，现在许多 DSL, Compose 也并不是从 Py 学来的，Ruby 是把内嵌DSL发扬光大了，比如它的 def 里可以嵌套 class..

一个语言失败，并不是坏事。反正工程师又不挑…… 而且垃圾语言，说不定高逼格大牛多、薪水会高

Go 的有些地方真的挺好，比如内建的 template 和 go func, 以及最好的 encoding/xml,json,protobuf,. 封装

在 UNIX 编程上，算是成功的吧

现在 protobuf 可以转为 json, 也能输出 Schema ，写起来有补齐

还是 Kotlin 协程好， 直接把调度器和 Continuation(return的函数化)放一块了，能在指定线程回调，能yieldAll，能支持结构化并发，同生同灭；JS就没有

可惜就是对框架开发者不好理解， 而且有点难记 launch, with啥的

八重 狐子:
压根没用过kt的async

直接整个函数变suspend

duangsuse:
=async {}不是可以用推导吗

Scope 上不会不兼容吗？ 虽然 async 里应该能调 suspend

协程就是把 return的函数化 传给被调方，从而在堆里维持调用栈，也就是受try,while等流控支持的回调

js 里用 await Promise((ok)=> 就能拿到这个函续值了
但是 kt 里函续会在特定的 Dispatcher 上文被调用

那样是建立新线程等待？

对了，那async{} 都不会卡在主调度器上？ jvm好像没有单纯要回调，但不会卡线程的http,timer 啥的

nio.Unsafe 里的键盘 Signal 是不需要，也不会打断mainloop

八重 狐子:
因为我把那个function 直接suspend了

kt的async还真没怎么用过

duangsuse:
#bing
async{} 会返回一个 Deferred<T> 对象，表示协程的结果，可以通过调用 await() 方法
async{} 可以用来实现并发，即在同一个协程作用域中同时运行多个协程，并且等待它们的结果。
launch{} 则只是用来实现异步，即在后台运行协程，不需要等待它的结果1。

协程需要返回结果或并发，那么 async 可能更合适。 所以 async 只是用来延迟执行分组协程的？

延迟且有结果的 launch? 那和 ES6 async()=> 不一样啊， es6 没有说async是否并发吧..

好吧，是我理解有误 😅

isekiのChannel:
我这边写出的操蛋代码都长这样了： input.map{ async{ handle(it) } }.awaitAll()

duangsuse:
Promise.all(a.map()) 是正常操作
py asyncio.gather(x for a) 也一样

DOM 简直是UI UX 的天堂，我都不知道 Java 里还要手动定义阻塞线程(Disptacher)的 async 操作里

无所谓，反正标准库不会带，AI也不会写..
在 JavaScript 中，你可以使用 GPUBuffer.mapAsync() 方法来映射 GPUBuffer 的一部分，并且返回一个 Promise1。
在 Akka Streams 中，你可以使用 Source.mapAsync 或 Flow.mapAsync 来并发地运行多个 Future，并且保持元素的顺序2。
在 Python 中，你可以使用 multiprocessing.Pool.map_async 来非阻塞地运行多个进程，并且返回一个 AsyncResult3。

我误会 Python 了，虽然 asyncio 臭名远扬，
gather,wait,as_completed 在理论上比 Promise.all,race,any 准确

但是这种准确.. 真的不如js，至少有两个是保底记得住的
py可能还是败在箭头函数不好写，以及没有 libuv.org 那么异步的系统IO可攀，虽然 yield 是和js一样方便的，没有DOM那种免线程框架还是做不起来

Koshin:
平常写Android 业务的来说，基本这种就够了，我只在处理比较长的初始化流程用的上async

Yumeko:
在学dsl，是每创建一个方法都要存一个属性吗，不然好像没法用

Jason5Lee:
我甚至希望 HTML 本身就长这样（

duangsuse:
不过我最近打草稿的 JS 框架就是这样

#bing #py 移植到 scipy 和 cv2:

# wav2rawpng.sh
infile=$1
sox -r 44100 -b 16 -c 2 $infile -e unsigned -b 16 -c 2 test.raw
file=test.rgb
mv test.raw $file
# find out size in bytes
size=$(du -b $file)
echo size in bytes is $size
# calculate padding needed to ensure square image
# I don't even know what's going on with the 6's...
pad=$(awk -v size="$size" 'function quad(x){return(x*x)} function ceil(x, y){y=int(x); return(x>y?y+1:y)} BEGIN{ print quad(6*ceil(sqrt(size/6)))/6-size }')
echo padding in bytes is $pad
cp test.rgb test-pad.rgb
truncate -s +$pad test-pad.rgb

# oh yeah we need the resolution too
newedge=$(awk -v size="$size" 'function ceil(x, y){y=int(x); return(x>y?y+1:y)} BEGIN{ print ceil(sqrt(size/6)) }')
echo edge size is $newedge
magick convert -size ${newedge}x${newedge} -depth 16 test-pad.rgb ${infile%.wav}-rawpng.png

—失败
from scipy.io import wavfile
from PIL import Image
import numpy as np

rate, aud = wavfile.read('a.wav')

# Compute the minimum square dimension
l = int(np.ceil(np.sqrt(aud.size / 6)))
pad = int((l ** 2) * 6 - aud.size)

# Reshape the aud array into a square image
img = np.pad(aud, (0, pad), constant_values=0)
img = Image.fromarray(img.reshape(l, l, -1),'RGB')
img

import IPython.display as say

aud = np.array(img).reshape(-1)
aud = aud[:aud.size - pad]

wavfile.write('a1.wav', rate, aud)

say.Audio('a.wav')

#py #code #FP w2png diff

from PIL import \
  Image ,\
  ImageFilter as Filt
import \
  librosa as sa, soundfile ,\
  numpy as np ,\
  functools as Fns

pipe=lambda*eq:Fns.reduce(lambda a,b:\
  (lambda x:b[0](a[0](x)), lambda y:a[1](b[1](y))), eq)

def main():
  cat,cut=w2bmp('a.wav') #v use blur(3px) on audio?
  a=cat('out_'); cut(a)
  b=cat('fi_').filter(Filt.GaussianBlur(radius=3)); cut(b)
  display(a,b)

w2bmp=lambda fp:pipe(wav(fp), ft, (svA,svB), (np.flipud,np.flipud), bmp('HSV') )

def wav(f,sr=48000,ver=''):
  def to(v): nonlocal ver;ver=v; return sa.load(f, sr=sr)[0]
  return to, lambda y: soundfile.write(ver+f,y, sr,'PCM_16')

# A:w2bmp, B:bmp2w
bmp=lambda rgb: (
  lambda A:Image.fromarray(A, mode=rgb).convert("RGB"),
  lambda B:np.array(B.convert(rgb))
)

yMax,yPad=300,lambda x:np.pad(x, [(0, 1025-yMax)], 'constant')

ft=(lambda A:(F:=sa.stft(A)[:yMax], (np.abs(F),np.angle(F)) )[-1] ,\
    lambda B:(lambda V,S:sa.istft(V * np.exp(1j * S)) )(*map(yPad,B)) )

def svA(A):
  V,S=A; H=np.full(V.shape,0) # 0, power, phase
  return np.dstack((H, S, V)).astype(np.uint8)
def svB(B):
  H,S,V=(px[...,0] for px in np.dsplit(B,3))
  return V,S


def main():
  cat,cut=w2bmp, bmp2w
  a=cat(); cut('out_',a)
  b=a.filter(Filt.GaussianBlur(radius=3)); cut('fi_',b)
  display(a,b)

# A:w2bmp, B:bmp2w
fp='a.wav'
sr=48000
yMax,yPad=300,lambda x:np.pad(x, [(0, 1025-yMax)], 'constant')

def w2bmp(): # 所以，你要在两个函数里涉及文件 read-write
  A=sa.load(fp, sr=sr)[0]
  F=sa.stft(A)[:yMax]
  A=svA((np.abs(F),np.angle(F)))
  A=Image.fromarray(A, mode="HSV").convert("RGB")
  return A

def bmp2w(ver, B):
  B=np.array(B.convert("HSV"))
  V,S=map(yPad,svB(B))
  B=sa.istft(V * np.exp(1j * S))
  soundfile.write(ver+fp,B, sr,'PCM_16')

#math fft #visualize

//Events, no forwarding indeed
ee.main=()=>html(
  wOp({msg(ev) {ee.say(ev.text)} })
  Inner({})
)
ee.Inner=({it})=>(
  wOp(it.super={msg:1 }),
  btn(sayHello=>{ it.super.msg({text:'morning!'}) })
)

ee.main=({d,time})=>(
  Eq.at([d,time], [1..s.rate], ([t])=>[new Date, t]),
  h1(html`Time is ${d}h24,${[,,,0,2,2]}`)
)

ee.main=({P=N2(0,0)})=>$full(
  N2.ptr(P),
  html`mouse @ ${P.x}y${P.y}`
)
ee.main=({x=0,y=0, k='client'})=>$full(
  wOp({mousemove(ev) { x.v=ev[k.v+'X']; y.v=ev[k.v+'Y'] }  }),
  wOp({tap(){ee.say('Only once') } }, 'once'),
  html`mouse @ ${x}y${y}`
)


api=ee.HI('tutorial/', {
  '*':({text,ok})=> ok? text : Error(text)
})
ee.main=({F5})=>
html(
  button(wOp({tap:F5}), `load Num`),
  Reload({},
    lets({load:[F5,api.random_number]}, x=>html`Rand num is: ${x}`)
)
ee.main=({F5})=>html(
  button(wOp({tap:F5}), `load Num`),
  Reload(
    {load:p(`..Wait`),fail:p(wSty({fg:'red'}), error)},
    lets({async*load() {
      for(;; await F5) yield api.random_number() 
    }},
      x=>html`Rand num is: ${x}`)
  )
)

api=ee.HI('https://jsonplaceholder.typicode.com/', {
  photos(x,{_limit}){}
})
ee.Photos=()=>
html(
  h1(`Photos`),
  grid({of: '5,1fr', gap:8}, wSty`full`,
    lets({load:()=> api.photos(20) },
      ({thumbnailUrl:src, title:alt})=>figure(
        img(wKV({src,alt})), figcaption(alt)
      ))
  )
)

ee.main=({size=42, text='god', L})=>
html(
  sel(size), sel(text),
  p(html`size: ${L.x} h ${L.y}`),
  div(
    wKV({ xy:[0,L, 'absolute!'] }),
    span(wSty({font:{size} }), text)
  )
)

//Form
let active=a=>a.only({done:$N})
ee.main=({
  todos=is.wdoc`
    rewrite Svelte
    build TODO app
    adopt AI
  `.split('\n').lets(x=> ({done:$N, text:x}))
})=>
html(
  h1(`Todos`),
  lets(todos, x=>div(wKV({show:x.done(q=>!q) })
    sel(x.done), sel(x.text, {tip:`Do what?`})
  )),
  p(html`${todos([active,n])} remaining`),
  btn(Add=>{ todos.add({done:$N,text:''}) },  Clear=>{ todos.let(active) ) })
)

ee.main=({pin=''})=>
html(
  h1(wSty({ fg:pin(q=>q? '#333':'#ccc') }),
    pin(x=>x? x.replace(/.(?!$)/g, '•') : 'pls enter' )),
  Keypad({pin}, {submit:alert})
)

ee.Keypad=({pin}, my,
  btr=(tap)=>button(wKV({show:pin(x=>!x)}), wOp({tap}))
)=>
grid({of:'3,5em 4,3em', gap:'.5em'},
  wOp({of: 'button',
    tap(){ pin.v+=this.innerText }
  })
  ...rn(1,9).lets(x=>button(x)),
  btr(()=> pin.v=''),
  button(0),
  btr(my.submit)
)

ee.main=({
  name='',
  ten=rn(0,10),
  a=[1,ten],b=[2,ten],c,
  yes=$N,
  flavors=[['Mint choc chip'], menu],
  scoops=[0, is.w`One Two Three`.lets(x=>x+' scoops')],
  order='',
  text='my **dear** Python'
})=>(
Eq.at(c, {a,b},_=>a+b),
Eq.at(order, {flavors,scoops},_=>
   n(flavors)==0? 'need more!'
  :n(flavors)>scoops? 'more scoops!'
  :html`Ordered ${scoops}scoop$ of ${flavors}`.v
),
html(
  sel(name,{tip:`enter your name`}), p(html`Helo ${name (x=>x||'stranger') }`),
  sel(a, {chk:1}), sel(a),
  sel(b, {chk:1}), sel(b),
  p(html`${a}+${b} = ${c}`),
  sel(yes),
  when(yes,
    {$Y: p(`Good boy!`),
     $N: p(`Bad !! must be checked`) })
  button(wKV({show:yes}), `Get Food`),

  h2(`Size`), sel(scoops) 
  h2(`Flavors`), sel(flavors, {of:'many',chk:1}), // of:'' = select[multiple?]
  order,

  textarea(wKV({value: text}), wSty({width:'100%', height:200 })),
  html(text(marked))
)

)
is.use`marked elizabot.Eliza`
let menu = [
  'Cookies and cream',
  'Mint choc chip',
  'Raspberry ripple'
]

Rn.ptr
await 0..s
String.it({
  swapcase(_) {
    /[a-z]/.test(_)? toUpperCase():toLowerCase()
  }
})

删掉了my参数，允许用 ee.fork 定义私有组件、直接添加原型链扩展。爽了，减少了UI设计的噪音

ee.Demo=({n=0, ptr,P}, fmt=({x,y})=>html`(${x},${y})` )=>
div(
  wOp({ mousemove:ev=>ptr }), N2.ptr(P), ()=>其他初始化绑定,

  btn(n, [html`++ ${n.to(x=>x+1)}time$`])
  , b(wOp({tap:n.to(Eq.num(-1))}), `n--`)
  p(ptr(fmt)),
  li(P(fmt))
)

let localUI=ee.fork
ee.Demo.it({
  __n1:_=> _.n+1,
  n: Eq(x=>x+1)
})

我把文章的 #ts #Rust 代码重写了下

when- as
  Automobile'wheels seats manufacturer'(:Cnt1, manu_:Str)
  
- main
  Automobile(4,4,"X"):
    say("My car has ${wheels} wheels and ${seats} seats, and it was made by ${manufacturer}.")

when- MyCar
  Wheels Seats Manfus

- main
  at car=[4 4 "X"].Ary
  car[MyCar.Seats.id].as<Int>

“没什么语法把名字给编号，和类型对应，但 T() Send 可以实现T,Ln<Any>转换”
-! main
  PairN<Cnt1 Cnt1 Str>([4 4 X]):[[Wheels Seats Manfus]]
    Wheels

pkg @RowAsData
“tag和强转的就不写了，太智障。 
struct True,False 的也算了，编译期计算没必要写成类型匹配”
when- Expr
  Const(:Int)
  Op(:Opk, A:Expr, B:Expr)
  when- Opk
    + - * /

- +(e:Expr) = when e:
  Const(x):x
  Op(k,A,B): (+A to +B):
    when k:
      +: A+B

- main
  at e: Expr = (+, (53), (-, (1), (0) ))
  say(+e)

'AB'(get)when- Either
  A(:A) B(:B)

at xx: Either.A<Int>
xx.as<Either<Int Any?>>

“data Nat = Z | S Nat deriving Eq ”

when- Nat
  Z S(:Nat)
  - +(:Nat) = when nat:
    Z: this
    S(x): S(this)+x
- + 'ab'(:Nat) = when a to b:
  Z to n: n
  S(x) to n: x+S(n)

- main
  at:
    one S(Z)
    three (1~3) (Nat: Sum(Z,S))
  one+three

-! printf(fmt:Str) = Fn1<Arg<Any>>{}.as<Fn>
^now
  -! Fn = Type: “constexpr, TypeFamilies”
    FnN(fmt('\\d'):Int )

动|静|绝句
Array 具名?元组,组 when-as,Ln<Str>
Tree union-和类型 when- HtmlNode
Value 具名?泛型 'T'type Ln, Any
for和递归 类型的归纳 'this'type Num
if和匹配 trait重写 - Str as() Int
签名 trait Fn<R> (编译期计算)
实现 impl Fn forT
调用 T as F<>::Out