PHP 7中对递归功能的改进与提升
⒈ 递归
递归因其简洁、优雅的特性在编程中经常会被使用。递归的代码更具声明性和自我描述性。递归不需要像迭代那样解释如何获取值,而是在描述函数的最终结果。
以累加和斐波那契数列的实现为例:
- 迭代方式实现
// 累加函数
// 给定参数 n,求小于等于 n 的正整数的和
function sumBelow(int $n)
{
if ($n <= 0) {
return 0;
}
$result = 0;
for ($i = 1; $i <= $n; $i ++) {
$result += $i;
}
return $result;
}
// 斐波那契数列
// 给定参数 n,取得斐波那契数列中第 n 项的值
// 这里用数组模拟斐波那契数列,斐波那契数列第一项为 1,第二项为 2,初始化数组 $arr = [1, 1],则斐波那契数列第 n 项的值为 $arr[n] = $arr[n-1] + $arr[n-2]
function fib(int $n)
{
if ($n <= 0) {
return false;
}
if ($n == 1) {
return 1;
}
$arr = [1, 1];
for ($i = 2, $i <= $n; $i ++) {
$arr[$i] = $arr[$i - 1] + $arr[$i - 2];
}
return $arr[$n];
}
- 递归方式实现
// 累加函数
function sumBelow(int $n)
{
if ($n <= 1) {
return 1;
}
return $n + sumBelow($n - 1);
}
// 斐波那契数列
function fib(int $n)
{
if ($n < 2) {
return 1;
}
return fib($n - 1) + fib($n - 2);
}
相比之下,递归的实现方式更简洁明了,可读性更强,更容易理解。
⒉ 递归存在的问题
程序中的函数调用,在底层通常需要遵循一定的调用约定(calling convention)。通常的过程是:
- 首先将函数的参数和返回地址入栈
- 然后 CPU 开始执行函数体中的代码
- 最后在函数执行完成之后销毁这块占空间,CPU 回到返回地址所指的位置
这个过程在低级语言(例如汇编)中非常快,因为低级语言直接与 CPU 交互,而 CPU 的运行速度非常快。在 x86_64 架构的 Linux 中,参数往往直接通过寄存器传递,内存中的栈空间会被预加载到 CPU 的缓存中,这样 CPU 反问栈空间会非常非常快。
同样的过程在高级语言(例如 PHP)中却截然不同。高级语言无法直接与 CPU 交互,需要借助虚拟机来虚拟化一套自身的堆、栈等概念。同时,还需要借助虚拟机来维护和管理这套虚拟化出来的堆栈。
高级语言中的函数调用过程相较于低级语言已经很慢,而递归会让这种情况雪上加霜。以上例中的累加函数为例,每到一个 sumBelow
,ZVM 都需要构造一个函数调用栈(具体调用栈的构造之前的文章已经讲过),随着 n 的增大,需要构造的调用栈会越来越多,最终导致内存溢出。相较于累加函数,斐波那契函数的递归会使得调用栈的数量呈现几何级数式的增加(因为每一个调用栈最终会新产生两个调用栈)。
⒊ 使用蹦床函数(trampoline)和尾调用(tail call)来优化递归
① 尾调用
尾调用指的是一个函数最后只返回对自身的调用,再没有其他的任何操作。由于函数返回的是对自身的调用,因此编译器可以复用当前的调用栈而不需要新建调用栈。
将前述的累加函数和斐波那契函数改为尾调用的实现方式,代码如下
// 累加函数的尾调用方式实现
function subBelow(int $n, int $sum = 1)
{
if ($n <= 1) {
return $sum;
}
return subBelow($n - 1, $sum + $n);
}
// 斐波那契函数的尾调用实现
function fib(int $n, int $acc1 = 1, int $acc2 = 2)
{
if ($n < 2) {
return $acc1;
}
return fib($n - 1, $acc1 + $acc2, $acc1);
}
② 蹦床函数
累加函数相对简单,可以很方便的转换成尾调用的实现方式。斐波那契函数的尾调用实现方式就相对比较麻烦。但在实际应用中,很多递归夹杂着很多复杂的条件判断,在不同的条件下进行不同方式的递归。此时,无法直接把递归函数转换成尾调用的形式,需要借助蹦床函数。
所谓蹦床函数,其基本原理是将递归函数包装成迭代的形式。以累加函数为例,首先改写累加函数的实现方式:
function trampolineSumBelow(int $n, int $sum = 1)
{
if ($n <= 1) {
return $sum;
}
return function() use ($n, $sum) { return trampolineSumBelow($n - 1, $sum + $n); };
}
在函数的最后并没有直接进行递归调用,而是把递归调用包装进了一个闭包,而闭包函数不会立即执行。此时需要借助蹦床函数,如果蹦床函数发现返回的是一个闭包,那么蹦床函数会继续执行返回的闭包,知道蹦床函数发现返回的是一个值。
function trampoline(callable $cloure, ...$args)
{
while (is_callable($cloure)) {
$cloure = $cloure(...$args);
}
return $cloure;
}
echo trampoline('trampolineSumBelow', 100);
蹦床函数是一种比较通用的解决递归调用的问题的方式。在蹦床函数中,返回的闭包被以迭代的方式执行,避免了函数递归导致的内存溢出。
⒋ ZVM 中对递归的优化
在 PHP 7 中,通过尾调用的方式优化递归主要应用在对象的方法中。仍然以累加函数为例:
class Test
{
public function __construct(int $n)
{
$this->sum($n);
}
public function sum(int $n, int $sum = 1)
{
if ($n <= 1) {
return $sum;
}
return $this->sum($n - 1, $sum + $n);
}
}
$t = new Test($argv[1]);
echo memory_get_peak_usage(true), PHP_EOL;
// 经测试,在 $n <= 10000 的条件下,内存消耗的峰值恒定为 2M
以上代码对应的 OPCode 为:
// 主函数
L0: V2 = NEW 1 string("Test")
L1: CHECK_FUNC_ARG 1
L2: V3 = FETCH_DIM_FUNC_ARG CV1($argv) int(1)
L3: SEND_FUNC_ARG V3 1
L4: DO_FCALL
L5: ASSIGN CV0($t) V2
L6: INIT_FCALL 1 96 string("memory_get_peak_usage")
L7: SEND_VAL bool(true) 1
L8: V6 = DO_ICALL
L9: ECHO V6
L10: ECHO string("
")
L11: RETURN int(1)
// 构造函数
L0: CV0($n) = RECV 1
L1: INIT_METHOD_CALL 1 THIS string("sum")
L2: SEND_VAR_EX CV0($n) 1
L3: DO_FCALL
L4: RETURN null
// 累加函数
L0: CV0($n) = RECV 1
L1: CV1($sum) = RECV_INIT 2 int(1)
L2: T2 = IS_SMALLER_OR_EQUAL CV0($n) int(1)
L3: JMPZ T2 L5
L4: RETURN CV1($sum)
L5: INIT_METHOD_CALL 2 THIS string("sum")
L6: T3 = SUB CV0($n) int(1)
L7: SEND_VAL_EX T3 1
L8: T4 = ADD CV1($sum) CV0($n)
L9: SEND_VAL_EX T4 2
L10: V5 = DO_FCALL
L11: RETURN V5
L12: RETURN null
当 class 中的累加函数 sum
发生尾调用时执行的 OPCode 为 DO_FCALL
,对应的底层实现为:
# define ZEND_VM_CONTINUE() return
# define LOAD_OPLINE() opline = EX(opline)
# define ZEND_VM_ENTER() execute_data = EG(current_execute_data); LOAD_OPLINE(); ZEND_VM_INTERRUPT_CHECK(); ZEND_VM_CONTINUE()
static ZEND_OPCODE_HANDLER_RET ZEND_FASTCALL ZEND_DO_FCALL_SPEC_RETVAL_USED_HANDLER(ZEND_OPCODE_HANDLER_ARGS)
{
USE_OPLINE
zend_execute_data *call = EX(call);
zend_function *fbc = call->func;
zend_object *object;
zval *ret;
SAVE_OPLINE();
EX(call) = call->prev_execute_data;
/* 判断所调用的方法是否为抽象方法或已废弃的函数 */
/* ... ... */
LOAD_OPLINE();
if (EXPECTED(fbc->type == ZEND_USER_FUNCTION)) {
/* 所调用的方法为开发者自定义的方法 */
ret = NULL;
if (1) {
ret = EX_VAR(opline->result.var);
ZVAL_NULL(ret);
}
call->prev_execute_data = execute_data;
i_init_func_execute_data(call, &fbc->op_array, ret);
if (EXPECTED(zend_execute_ex == execute_ex)) {
/* zend_execute_ex == execute_ex 说明方法调用的是自身,发生递归*/
ZEND_VM_ENTER();
} else {
ZEND_ADD_CALL_FLAG(call, ZEND_CALL_TOP);
zend_execute_ex(call);
}
} else if (EXPECTED(fbc->type < ZEND_USER_FUNCTION)) {
/* 内部方法调用 */
/* ... ... */
} else { /* ZEND_OVERLOADED_FUNCTION */
/* 重载的方法 */
/* ... ... */
}
fcall_end:
/* 异常判断以及相应的后续处理 */
/* ... ... */
zend_vm_stack_free_call_frame(call);
/* 异常判断以及相应的后续处理 */
/* ... ... */
ZEND_VM_SET_OPCODE(opline + 1);
ZEND_VM_CONTINUE();
}
从 DO_FCALL
的底层实现可以看出,当发生方法递归调用时(zend_execute_ex == execute_ex
),ZEND_VM_ENTER()
宏将 execute_data
转换为当前方法的 execute_data
,同时将 opline
又置为 execute_data
中的第一条指令,在检查完异常(ZEND_VM_INTERRUPT_CHECK()
)之后,返回然后重新执行方法。
通过蹦床函数的方式优化递归调用主要应用在对象的魔术方法 __call
、__callStatic
中。
class A
{
private function test($n)
{
echo "test $n", PHP_EOL;
}
public function __call($method, $args)
{
$this->$method(...$args);
var_export($this);
echo PHP_EOL;
}
}
class B extends A
{
public function __call($method, $args)
{
(new parent)->$method(...$args);
var_export($this);
echo PHP_EOL;
}
}
class C extends B
{
public function __call($method, $args)
{
(new parent)->$method(...$args);
var_export($this);
echo PHP_EOL;
}
}
$c = new C();
//$c->test(11);
echo memory_get_peak_usage(), PHP_EOL;
// 经测试,仅初始化 $c 对象消耗的内存峰值为 402416 字节,调用 test 方法所消耗的内存峰值为 431536 字节
在对象中尝试调用某个方法时,如果该方法在当前对象中不存在或访问受限(protected
、private
),则会调用对象的魔术方法 __call
(如果通过静态调用的方式,则会调用 __callStatic
)。在 PHP 的底层实现中,该过程通过 zend_std_get_method
函数实现
static union _zend_function *zend_std_get_method(zend_object **obj_ptr, zend_string *method_name, const zval *key)
{
zend_object *zobj = *obj_ptr;
zval *func;
zend_function *fbc;
zend_string *lc_method_name;
zend_class_entry *scope = NULL;
ALLOCA_FLAG(use_heap);
if (EXPECTED(key != NULL)) {
lc_method_name = Z_STR_P(key);
#ifdef ZEND_ALLOCA_MAX_SIZE
use_heap = 0;
#endif
} else {
ZSTR_ALLOCA_ALLOC(lc_method_name, ZSTR_LEN(method_name), use_heap);
zend_str_tolower_copy(ZSTR_VAL(lc_method_name), ZSTR_VAL(method_name), ZSTR_LEN(method_name));
}
/* 所调用的方法在当前对象中不存在 */
if (UNEXPECTED((func = zend_hash_find(&zobj->ce->function_table, lc_method_name)) == NULL)) {
if (UNEXPECTED(!key)) {
ZSTR_ALLOCA_FREE(lc_method_name, use_heap);
}
if (zobj->ce->__call) {
/* 当前对象存在魔术方法 __call */
return zend_get_user_call_function(zobj->ce, method_name);
} else {
return NULL;
}
}
/* 所调用的方法为 protected 或 private 类型时的处理逻辑 */
/* ... ... */
}
static zend_always_inline zend_function *zend_get_user_call_function(zend_class_entry *ce, zend_string *method_name)
{
return zend_get_call_trampoline_func(ce, method_name, 0);
}
ZEND_API zend_function *zend_get_call_trampoline_func(zend_class_entry *ce, zend_string *method_name, int is_static)
{
size_t mname_len;
zend_op_array *func;
zend_function *fbc = is_static ? ce->__callstatic : ce->__call;
ZEND_ASSERT(fbc);
if (EXPECTED(EG(trampoline).common.function_name == NULL)) {
func = &EG(trampoline).op_array;
} else {
func = ecalloc(1, sizeof(zend_op_array));
}
func->type = ZEND_USER_FUNCTION;
func->arg_flags[0] = 0;
func->arg_flags[1] = 0;
func->arg_flags[2] = 0;
func->fn_flags = ZEND_ACC_CALL_VIA_TRAMPOLINE | ZEND_ACC_PUBLIC;
if (is_static) {
func->fn_flags |= ZEND_ACC_STATIC;
}
func->opcodes = &EG(call_trampoline_op);
func->prototype = fbc;
func->scope = fbc->common.scope;
/* reserve space for arguments, local and temorary variables */
func->T = (fbc->type == ZEND_USER_FUNCTION)? MAX(fbc->op_array.last_var + fbc->op_array.T, 2) : 2;
func->filename = (fbc->type == ZEND_USER_FUNCTION)? fbc->op_array.filename : ZSTR_EMPTY_ALLOC();
func->line_start = (fbc->type == ZEND_USER_FUNCTION)? fbc->op_array.line_start : 0;
func->line_end = (fbc->type == ZEND_USER_FUNCTION)? fbc->op_array.line_end : 0;
//??? keep compatibility for "\0" characters
//??? see: Zend/tests/bug46238.phpt
if (UNEXPECTED((mname_len = strlen(ZSTR_VAL(method_name))) != ZSTR_LEN(method_name))) {
func->function_name = zend_string_init(ZSTR_VAL(method_name), mname_len, 0);
} else {
func->function_name = zend_string_copy(method_name);
}
return (zend_function*)func;
}
static void zend_init_call_trampoline_op(void)
{
memset(&EG(call_trampoline_op), 0, sizeof(EG(call_trampoline_op)));
EG(call_trampoline_op).opcode = ZEND_CALL_TRAMPOLINE;
EG(call_trampoline_op).op1_type = IS_UNUSED;
EG(call_trampoline_op).op2_type = IS_UNUSED;
EG(call_trampoline_op).result_type = IS_UNUSED;
ZEND_VM_SET_OPCODE_HANDLER(&EG(call_trampoline_op));
}
ZEND_CALL_TRAMPOLINE
的底层实现逻辑:
static ZEND_OPCODE_HANDLER_RET ZEND_FASTCALL ZEND_CALL_TRAMPOLINE_SPEC_HANDLER(ZEND_OPCODE_HANDLER_ARGS)
{
zend_array *args;
zend_function *fbc = EX(func);
zval *ret = EX(return_value);
uint32_t call_info = EX_CALL_INFO() & (ZEND_CALL_NESTED | ZEND_CALL_TOP | ZEND_CALL_RELEASE_THIS);
uint32_t num_args = EX_NUM_ARGS();
zend_execute_data *call;
USE_OPLINE
args = emalloc(sizeof(zend_array));
zend_hash_init(args, num_args, NULL, ZVAL_PTR_DTOR, 0);
if (num_args) {
zval *p = ZEND_CALL_ARG(execute_data, 1);
zval *end = p + num_args;
zend_hash_real_init(args, 1);
ZEND_HASH_FILL_PACKED(args) {
do {
ZEND_HASH_FILL_ADD(p);
p++;
} while (p != end);
} ZEND_HASH_FILL_END();
}
SAVE_OPLINE();
call = execute_data;
execute_data = EG(current_execute_data) = EX(prev_execute_data);
ZEND_ASSERT(zend_vm_calc_used_stack(2, fbc->common.prototype) <= (size_t)(((char*)EG(vm_stack_end)) - (char*)call));
call->func = fbc->common.prototype;
ZEND_CALL_NUM_ARGS(call) = 2;
ZVAL_STR(ZEND_CALL_ARG(call, 1), fbc->common.function_name);
ZVAL_ARR(ZEND_CALL_ARG(call, 2), args);
zend_free_trampoline(fbc);
fbc = call->func;
if (EXPECTED(fbc->type == ZEND_USER_FUNCTION)) {
if (UNEXPECTED(!fbc->op_array.run_time_cache)) {
init_func_run_time_cache(&fbc->op_array);
}
i_init_func_execute_data(call, &fbc->op_array, ret);
if (EXPECTED(zend_execute_ex == execute_ex)) {
ZEND_VM_ENTER();
} else {
ZEND_ADD_CALL_FLAG(call, ZEND_CALL_TOP);
zend_execute_ex(call);
}
} else {
/* ... ... */
}
/* ... ... */
}
从 ZEND_CALL_TRAMPOLINE
的底层实现可以看出,当发生 __call
的递归调用时(上例中 class C
、class B
、class A
中依次发生 __call
的调用),ZEND_VM_ENTER
将 execute_data
和 opline
进行变换,然后重新执行。
递归之后还需要返回,返回的功能在 RETURN
中实现。所有的 PHP 代码在编译成 OPCode 之后,最后一条 OPCode 指令一定是 RETURN
(即使代码中没有 return
,编译时也会自动添加)。而在 ZEND_RETURN
中,最后一步要执行的操作为 zend_leave_helper
,递归的返回即时在这一步完成。
# define LOAD_NEXT_OPLINE() opline = EX(opline) + 1
# define ZEND_VM_CONTINUE() return
# define ZEND_VM_LEAVE() ZEND_VM_CONTINUE()
static ZEND_OPCODE_HANDLER_RET ZEND_FASTCALL zend_leave_helper_SPEC(ZEND_OPCODE_HANDLER_ARGS)
{
zend_execute_data *old_execute_data;
uint32_t call_info = EX_CALL_INFO();
if (EXPECTED((call_info & (ZEND_CALL_CODE|ZEND_CALL_TOP|ZEND_CALL_HAS_SYMBOL_TABLE|ZEND_CALL_FREE_EXTRA_ARGS|ZEND_CALL_ALLOCATED)) == 0)) {
/* ... ... */
LOAD_NEXT_OPLINE();
ZEND_VM_LEAVE();
} else if (EXPECTED((call_info & (ZEND_CALL_CODE|ZEND_CALL_TOP)) == 0)) {
i_free_compiled_variables(execute_data);
if (UNEXPECTED(call_info & ZEND_CALL_HAS_SYMBOL_TABLE)) {
zend_clean_and_cache_symbol_table(EX(symbol_table));
}
EG(current_execute_data) = EX(prev_execute_data);
/* ... ... */
zend_vm_stack_free_extra_args_ex(call_info, execute_data);
old_execute_data = execute_data;
execute_data = EX(prev_execute_data);
zend_vm_stack_free_call_frame_ex(call_info, old_execute_data);
if (UNEXPECTED(EG(exception) != NULL)) {
const zend_op *old_opline = EX(opline);
zend_throw_exception_internal(NULL);
if (RETURN_VALUE_USED(old_opline)) {
zval_ptr_dtor(EX_VAR(old_opline->result.var));
}
HANDLE_EXCEPTION_LEAVE();
}
LOAD_NEXT_OPLINE();
ZEND_VM_LEAVE();
} else if (EXPECTED((call_info & ZEND_CALL_TOP) == 0)) {
/* ... ... */
LOAD_NEXT_OPLINE();
ZEND_VM_LEAVE();
} else {
/* ... ... */
}
}
在 zend_leave_helper
中,execute_data
又被换成了 prev_execute_data
,然后继续执行新的 execute_data
的 opline
(注意:这里并没有将 opline
初始化为 execute_data
中 opline
的第一条 OPCode,而是接着之前执行到的位置继续执行下一条 OPCode)。
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中文顶刊上用准自然实验识别的实证文章有哪些?有的附程序和code, 不看至少需要收藏一下!-经济研究 [1]刘啟仁,赵灿.税收政策激励与企业人力资本升级[J].经济研究,2020,55(04):70-85. [2]李广众,朱佳青,李杰,李新春.经理人相对绩效评价与企业并购行为:理论与实证[J].经济研究,2020,55(03):65-82. [3]张克中,欧阳洁,李文健.缘何“减税难降负”:信息技术、征税能力与企业逃税[J].经济研究,2020,55(03):116-132. [4]周波,赵国昌.中国间接税税负归宿研究:汽车市场准自然实验的证据[J].经济研究,2020,55(03):133-147. [5]毛其淋.贸易政策不确定性是否影响了中国企业进口?[J].经济研究,2020,55(02):148-164. [6]刘瑞明,毛宇,亢延锟.制度松绑、市场活力激发与旅游经济发展——来自中国文化*改革的证据[J].经济研究,2020,55(01):115-131. [7]施新政,高文静,陆瑶,李蒙蒙.资本市场配置效率与劳动收入份额——来自股权分置改革的证据[J].经济研究,2019,54(12):21-37. [8]王永钦,吴娴.中国创新型货币政策如何发挥作用:抵押品渠道[J].经济研究,2019,54(12):86-101. [9]唐宜红,俞峰,林发勤,张梦婷.中国高铁、贸易成本与企业出口研究[J].经济研究,2019,54(07):158-173. [10]张琦,郑瑶,孔东民.地区环境治理压力、高管经历与企业环保投资——一项基于《环境空气质量标准(2012)》的准自然实验[J].经济研究,2019,54(06):183-198. [11]冯晨,陈舒,白彩全.长期人力资本积累的历史根源:制度差异、儒家文化传播与国家能力塑造[J].经济研究,2019,54(05):146-163. [12]刘柏惠,寇恩惠,杨龙见.增值税多档税率、资源误置与全要素生产率损失[J].经济研究,2019,54(05):113-128. [13]陈林,万攀兵.《京都议定书》及其清洁发展机制的减排效应——基于中国参与全球环境治理微观项目数据的分析[J].经济研究,2019,54(03):55-71. [14]范子英,赵仁杰.法治强化能够促进污染治理吗?——来自环保法庭设立的证据[J].经济研究,2019,54(03):21-37. [15]夏怡然,陆铭.跨越世纪的城市人力资本足迹——历史遗产、政策冲击和劳动力流动[J].经济研究,2019,54(01):132-149. [16]毛其淋.人力资本推动中国加工贸易升级了吗?[J].经济研究,2019,54(01):52-67. [17]齐绍洲,林屾,崔静波.环境权益交易市场能否诱发绿色创新?——基于我国上市公司绿色专利数据的证据[J].经济研究,2018,53(12):129-143. [18]李明,李德刚,冯强.中国减税的经济效应评估——基于所得税分享改革“准自然试验”[J].经济研究,2018,53(07):121-135. [19]陈德球,陈运森.政策不确定性与上市公司盈余管理[J].经济研究,2018,53(06):97-111. [20]杜鹏程,徐舒,吴明琴.劳动保护与农民工福利改善——基于新《劳动合同法》的视角[J].经济研究,2018,53(03):64-78. [21]许和连,王海成.简政放权改革会改善企业出口绩效吗?——基于出口退(免)税审批权下放的准自然试验[J].经济研究,2018,53(03):157-170. [22]苏冬蔚,倪博.转融券制度、卖空约束与股价变动[J].经济研究,2018,53(03):110-125. [23]毕青苗,陈希路,徐现祥,李书娟.行政审批改革与企业进入[J].经济研究,2018,53(02):140-155. [24]李艳,杨汝岱.地方国企依赖、资源配置效率改善与供给侧改革[J].经济研究,2018,53(02):80-94. [25]陈林.自然垄断与混合所有制改革——基于自然实验与成本函数的分析[J].经济研究,2018,53(01):81-96. [26]赵西亮.教育、户籍转换与城乡教育收益率差异[J].经济研究,2017,52(12):164-178. [27]陆蓉,何婧,崔晓蕾.资本市场错误定价与产业结构调整[J].经济研究,2017,52(11):104-118. [28]*生,李好,马伟力,林秉旋.融资融券交易的信息治理效应[J].经济研究,2017,52(11):150-164. [29]钱雪松,方胜.担保物权制度改革影响了民营企业负债融资吗?——来自中国《物权法》自然实验的经验证据[J].经济研究,2017,52(05):146-160. [30]王朝阳,王振霞.涨跌停、融资融券与股价波动率——基于AH股的比较研究[J].经济研究,2017,52(04):151-165. [31]范子英,彭飞.“营改增”的减税效应和分工效应:基于产业互联的视角[J].经济研究,2017,52(02):82-95. [32]马述忠,张洪胜.集群商业信用与企业出口——对中国出口扩张奇迹的一种解释[J].经济研究,2017,52(01):13-27. [33]余明桂,钟慧洁,范蕊.业绩考核制度可以促进央企创新吗?[J].经济研究,2016,51(12):104-117. [34]林卉,许尤洋,刘峰.中国资本市场“框架效应”现象的实证研究——基于中组部18号文的自然实验[J].经济研究,2016,51(12):161-175. [35]刘啟仁,黄建忠.人民币汇率、依市场定价与资源配置效率[J].经济研究,2016,51(12):18-31. [36]叶青,赵良玉,刘思辰.独立董事“政商旋转门”之考察:一项基于自然实验的研究[J].经济研究,2016,51(06):98-113. [37]范子英,彭飞,刘冲.政治关联与经济增长——基于卫星灯光数据的研究[J].经济研究,2016,51(01):114-126. [38]毛其淋,许家云.中间品贸易*化与制造业就业变动——来自中国加入WTO的微观证据[J].经济研究,2016,51(01):69-83. [39]赵绍阳,臧文斌,尹庆双.医疗保障水平的福利效果[J].经济研究,2015,50(08):130-145. [40]*生,陈晨,林秉旋.卖空机制提高了中国股票市场的定价效率吗?——基于自然实验的证据[J].经济研究,2015,50(04):165-177. [41]李科,徐龙炳,朱伟骅.卖空限制与股票错误定价——融资融券制度的证据[J].经济研究,2014,49(10):165-178. [42]简泽,张涛,伏玉林.进口*化、竞争与本土企业的全要素生产率——基于中国加入WTO的一个自然实验[J].经济研究,2014,49(08):120-132. 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[6]陈怡欣,张俊瑞,汪方军.卖空机制对上市公司创新的影响研究——基于我国融资融券制度的自然实验[J].南开管理评论,2018,21(02):62-74. [7]黄俊,黄超,位豪强,王敏.卖空机制提高了分析师盈余预测质量吗——基于融资融券制度的经验证据[J].南开管理评论,2018,21(02):135-148. [8]孙光国,孙瑞琦.控股股东委派执行董事能否提升公司治理水平[J].南开管理评论,2018,21(01):88-98+108. [9]沈洪涛,周艳坤.环境执法监督与企业环境绩效:来自环保约谈的准自然实验证据[J].南开管理评论,2017,20(06):73-82. [10]李茫茫,黎文靖.审计具有保险功能吗——基于*官员变更的自然实验[J].南开管理评论,2017,20(04):93-104. [11]陈运森,郑登津.董事网络关系、信息桥与投资趋同[J].南开管理评论,2017,20(03):159-171. [12]贾凡胜,吴昱,廉柯赟.股利税差别化、现金分红与代理问题——基于财税[2012]85号文件的研究[J].南开管理评论,2016,19(01):142-154. [13]徐莉萍,辛宇.媒体治理与中小投资者保护[J].南开管理评论,2011,14(06):36-47+94. 管理科学学报 [1]李沁洋,许年行.资本市场对外开放与股价崩盘风险——来自沪港通的证据[J].管理科学学报,2019,22(08):108-126. [2]张岩,吴芳,吴晓晖.IPO募资双重管制与资源配置——基于自然实验的经验证据[J].管理科学学报,2018,21(11):76-91. [3]刘志红,王艺明.“省直管县”改革能否提升县级财力水平?[J].管理科学学报,2018,21(10):1-13. [4]陈胜蓝,卢锐.卖空压力与控股股东私利侵占——来自卖空管制放松的准自然实验证据[J].管理科学学报,2018,21(04):67-85. [5]金宇超,靳庆鲁,严青蕾.合谋与胁迫:作为经济主体的媒体行为——基于新闻敲诈曝光的事件研究[J].管理科学学报,2018,21(03):1-22. [6]才静涵,夏乐.卖空制度、流动性与信息不对称问题研究——香港市场的个案[J].管理科学学报,2011,14(02):71-85. [7]王志强,吴世农.我国股票市场透明度变革效应研究[J].管理科学学报,2008,11(05):110-119. 社会学研究 [1]哈巍,赵颖.教学相“涨”:高校学生成绩和评教分数双重膨胀研究[J].社会学研究,2019,34(01):84-105+243-244. [2]程诚.同伴社会资本与学业成就——基于随机分配自然实验的案例分析[J].社会学研究,2017,32(06):141-164+245. 中国的准自然实验真多!
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智联招聘发布第三季度平均薪酬报告;价值13亿美元的Metaverse日活跃用户仅38人;统一充电接口或让苹果一年损失数百亿美元 | EA周报 - 热点大事件 微信推出刷掌付小程序,开启全新支付模式 据悉,微信已上线 "微信刷掌付 "小程序,可以为用户刷掌付增加更便捷的管理方式,但刷掌付功能需要在刷掌设备上开通。刷掌付是继密码支付、指纹支付、刷脸支付之后,微信的又一新型支付方式。据悉,目前微信支付已在深圳部分商户接入刷掌付设备进行测试,用户可通过刷掌纹支付订单。刷掌纹设备由微信支付提供,设备上设有显示屏和掌纹识别区,用户开通微信刷掌纹支付功能后,只需在掌纹识别区扫描,即可完成商品支付,相比传统的密码支付和指纹支付,更加便捷。(星球科技) 微软多项云服务落户中国新数据中心 2022年10月13日,微软年度技术大会Ignite 2022和Ignite China中国技术峰会同步开启在线直播。面对中国市场日益增长的客户需求,微软宣布,Azure、Dynamics Power Platform等多项服务已在北上广三地数据中心落地,提升在中国市场的服务能力;世纪互联运营的Office 365上的Teams服务和世纪互联运营的Microsoft 365服务将于2023年上半年正式上线,为中国市场带来更全面、更优质的本地化服务体验和技术保障。 IBM宣布将红帽存储并入存储业务部 根据IBM与红帽的协议,IBM将成为Ceph基金会的主要赞助商,该基金会的成员合作推动Ceph开源项目的创新、开发、营销和社区活动。红帽OpenStack客户仍可从红帽及其合作伙伴处购买红帽Ceph存储,而拥有现有订购服务的红帽OpenShift和红帽OpenStack客户将能够在不改变与红帽关系的情况下,根据需要维护和扩展其存储足迹。 扎克伯格谈新款1万美元VR头显:成本价,我们不会像苹果那样定高价 元CEO扎克伯格在接受采访时谈到了公司新发布的Quest Pro新款VR头显的价格,他表示1499.99美元的定价只是 "性价比",让更多人通过购买硬件来体验元宇宙。扎克伯格还借此机会挖苦了竞争对手苹果公司,称苹果公司对该设备的定价 "已经到了极限"。他说:"通常,人们制造硬件,然后想从中获利。例如,苹果公司就是这样做的,制造硬件,然后尽可能多地收费。他说,公司还计划推出 Quest 3,售价在 300 美元到 500 美元之间。 智联招聘发布招聘薪资报告,第三季度全国平均薪资为10168美元/月
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反传销网8月30日发布:视频区块链里的骗子,币里的韭菜,杜子建骂人了!金融大V周召说区块链!——“一小帮骗子玩一大帮小白,被割韭菜,小白还轮流被割,割的就是你!” 什么区块链,统统是骗子 作者:周召(知乎金融领域大V,毕业于上海财经大学,目前任职上海某股权投资基金合伙人) 有人问我,区块链现在这么火,到底是不是骗局? 我的回答是: 是骗局。而且我并不是说数字货币是骗局,而是说所有搞区块链的都是骗局。 -01- 区块链是一种鸡肋技术 人类社会任何技术的发明应用,本质都是为了提高社会的生产效率。而所谓区块链技术本质不过是几种早已成熟的技术的大杂烩,冗余且十分低效,除了提高了洗钱和诈骗的效率以外,对人类社会的进步毫无贡献。 真正意义上的区块链得包含三个要素:分布式系统(包括记账和存储),无法篡改的数据结构,以及共识算法,三者互为基础和因果,就像三体世界一样。看上去挺让人不明觉厉的,而经过几年的瞎折腾,稍微懂点区块链的碰了几次壁后都已经渐渐明白区块链其实并没有什么卵用,区块链技术已经名存实亡,沦为了营销工具和传销组织的画皮。 因为符合上述定义的、以比特币为代表的原教旨区块链技术,是反效率的,从经济学角度来说,不但不是一种帕累托改进,甚至还可以说是一种帕累托倒退。 原教旨区块链技术的效率十分低下,因为要遍历所有节点,只能做非常轻量级的数据应用,一旦涉及到大量的数据传输与更新,区块链就瞎了。 一方面整条链交易速度会极慢,另一方面数据库容量极速膨胀,考虑到人手一份的存储机制,区块链其实是对存储资源和能源的一种极大的浪费。 这里还没有加上为了取得所谓的共识和挖矿消耗的巨大的能源,如果说区块链技术是屎,那么这波区块链投机浪潮可谓人类历史上最大规模的搅屎运动。 区块链也验证不了任何东西。 所谓的智能合约,即不智能,也非合约。我看有人还说,如果有了智能合约,就可以跟老板签一份放区块链上,如果明年销售业绩提升30%,就加薪10%,由于区块链不能篡改,不能抵赖,所以老板必须得执行,说得有板有眼,不懂行的愣一看,好像还真是那么回事。 但仔细一想,问题就来了。首先,在区块链上如何证明你真的达到了30%业绩提升?即便真的达到老板耍赖如何执行? 也就是说,如果区块链真这么厉害,要法院和仲裁干什么。 人类社会真正的符合成本效益原则的是代理制度。之前有人说要用区块链改造注册会计师行业,我不知道他准备怎么设计,我猜想他思路大概是这样的,首先肯定搞去中心化,让所有会计师到链上来,然后一个新人要成为注册会计师就要所有会计师同意并记录在链上。 那我就请问了,我每天上班累死累活,为什么还要花时间去验证一个跟我无关的的人的专业能力?最优做法当然是组织一个委员会,让专门的人来负责,这不就是现在注册会师协会干的事儿吗?区块链的逻辑相当于什么事情都要拿出来公投,这个绝对是扯淡的。 当然这么说都有点抬举区块链了,区块链技术本身根本没有判断是非能力,如果这么高级的人工智能,靠一个无脑分布式记账就能实现的话,我们早就进入共产主义社会了。 虽然EOS等数字货币采用了超级节点,通过再中心化的方式提高效率,有点行业协会的意思,是对区块链原教旨主义的一种修正,但是依然无法突破区块链技术最本质的局限性。有人说,私有链和联盟链是区块链技术的未来,也是扯淡,因为区块链技术没有未来。如果有,说明他是包装成区块链的伪区块链技术。 区块链所涉及的所有底层技术,不管是分布式数据库技术,加密技术,还是点对点传输技术等,基本都是早已存在没什么秘密可言的技术。 比特币系统最重要的特性是封闭性和自洽性,他验证不了任何系统自身以外产生的信息的真实性。 所谓系统自身产生的信息,就是数据库数据的变动信息,有价值的基本上有且只有交易信息。所以说比特币最初不过是中本聪一种炫技的产物,来证明自己对几种技术的掌握,你看我多牛逼,设计出了一个像三体一样的系统。因此,数字货币很有可能是区块链从始至终唯一的杀手应用。 比特币和区块链概念从诞生到今天已经快10年了,很多人说区块链技术在爆发的前夜,但这个前夜好像是不是有点过长了啊朋友,跟三体里的长夜有一拼啊。都说区块链技术像是90年代初的互联网,可是90年代初的互联网在十年发展后,已经出现了一大批伟大的公司,阿里巴巴在99年都成立了,区块链怎么除了币还是币呢? 正规的数字货币未来发展的形式无外乎几种,要么就是论坛币形式,或者类似股票的权益凭证等。问题是论坛币和股票之前,本来也都电子化了,区块链来了到底改变了什么呢? 所有想把TOKEN和应用场景结合起来的人最后都很痛苦,最后他们会发现区块链技术就是脱裤子放屁,自己辛苦搞半天,干嘛不自己作为中心关心门来收钱?最后这些人都产生了价值的虚无感,最终精神崩溃,只能发币疯狂收割韭菜,一边嘴里还说着我是个好人之类的奇怪的话。 因此,之前币圈链圈还泾渭分明,互相瞧不起,但这两年链圈逐渐坐不住了,想着是不是趁着泡沫没彻底破灭之前赶快收割一波,不然可能什么都捞不着了。 前段时间和一个名校毕业的链圈朋友瞎聊天,他说他们“致力于用区块链技术解决数字版权保护问题”,我就问他一个问题,你们如何保证你链的版权所有权声明是真实的,万一盗版者抢先一步把数据放在链上怎么办。他说他们的解决方案是连入国家数字版权保护中心的数据库进行验证…… 所以说区块链技术就是个鸡肋,研究到最后都会落入效率与真实性的黑洞,很多人一头扎进链圈后才发现,真正意义上的区块链技术,其实什么都干不了。 -02- 不是蠢就是坏的区块链媒体 空气币和区块链的造富神话,让区块链自媒体也开始迎风乱扭。一群群根本不知道区块链为何物的妖魔鬼怪纷纷进驻区块链自媒体战场,开始大放厥词胡编乱造。 任何东西,但凡只要和区块,链,分,分布式,记账,加密,验证,可追溯等等这些个关键词沾到哪怕一点点,这些所谓的区块链媒体人就会像狗闻到了屎了一样疯狂地把区块链概念往上套。 这让我想起曾经一度也是热闹非凡的物联网,我曾经去看过江苏一家号称要改变世界的“物联网”企业,过去一看是生产路由器的,我黑人问号脸,对方解释说没有路由器万物怎么互联,我觉得他说得好有道理,竟无言以对。 好,下面让我们进入奇葩共赏析时间,来看看区城链媒体经常有哪些危言耸听的奇谈怪论 区块链(分布式记账)的典型应用是*?? 正如前面所说,真正意义上的区块链分布式记账,不光包括“记”这个动作,还包括分布式存储和共识机制等。而*诞生远远早于区块链这个词的出现,勉强算是“分布式编辑”吧,就被很多区块链媒体拿来强行充当区块链技术应用的典范。 其实事实恰恰相反,*恰恰是去中心化失败的典范,现在如果没有精英和专业人士的编辑和维护,*早就没法看了。 区块链会促进社会分工?? 罗振宇好像就说过类似的话,虽然罗振宇说过很多没有逻辑的话,但这句话绝对是最没逻辑思维的。很多区块链自媒体也常常用这句话来忽悠老百姓,说分工代表效率提高社会进步,而区块链“无疑”会促进分工,他们的理由仅仅是分工和分布式记账都共用一个“分”字,就强行把他们扯到一起。 实际情况恰恰相反,区块链是逆分工的,区块链精神是号召所有人积极地参与到他不擅长也不想掺合的事情里面去。 区块链不能像上帝一样许诺他的子民死后上天国,只能给他们许诺你们是六度人脉中的第一级,我可以赚后面五级人的钱,你处于金字塔的顶端。
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All3dfree.net 就像网站名称一样,它提供免费的3D模型,还包括Vray材料,CAD块,2d和3d纹理集合,无需注册即可免费下载。它是不断更新的,因此您可以查找或请求3DS,MAX,C4D,skp,OBJ,FBX,MTL等格式的模型。 使用说明:所有资源均不允许用于商业用途,否则您将承担责任。 22. Hum3D 自2005年以来,Hum3D帮助来自3多个国家的80D艺术家节省3D建模时间,并制作逼真的3D模型,用于电影,视频游戏,AR应用程序和可视化。所有模型均由首席3D艺术家进行验证,他们检查其是否符合专业要求和最新的3D建模标准。 使用说明:免费下载仅供个人和非商业用途。 23. Artist-3D.com 艺术家-3D 库存的免费 3D 模型下载按通用类别排序。它为人体解剖学、汽车、家具、火箭、卫星等模型提供 AutoDesk 3DS Max 格式。您还可以在浏览他们的网站时找到教程和类似类型的建模。 使用说明:使用权限可能因型号而异。因此,在下载文件之前,请仔细检查每个下载页面上的许可证和使用权限。 24. Free the models 就像本网站的标题一样,它为3d应用程序和3d游戏引擎提供免费的内容模型。您可以为您的任何项目找到许多有趣且有用的模型!它提供3ds,wavefront,bryce,poser,lightwave,md2和unity3d格式的模型。还有一个很棒的纹理集合,可以在您最喜欢的建模和渲染程序中使用。 使用说明:您从这里下载的所有内容都可以免费使用,除非它不能包含在另一个免费的网络或CD收藏中,也不能单独出售。否则,您可以在商业游戏,3D应用程序或渲染作品中使用它。您不必提供信用,但如果您这样做,那就太好了。 25. Resources.blogscopia 本网站由一家名为Scopia的公司创建。他们制作3D图像和视频,您可以找到许多为CGI工作的信息架构设计的模型,所有这些都可以在现实生活中使用。您可以免费下载它们,但是,如果您想一次下载它们,您可以支付 3 到 9 欧元。 使用说明:您可以免费下载模型部分的所有文件。每个压缩文件都包含您也可以在此处找到的许可证。基本上,您可以对文件执行任何操作。唯一的限制是不归属于Scopia的重新分发。 26.ambientCG 1000+公共领域PBR材料适合所有人!环境CG是使用许多不同的方法和资产类型创建的,例如照片纹理(PBR),贴花(PBR),图集(PBR),照片纹理(普通),物质存档(SBSAR),雕刻画笔,3D模型和地形。您可以在所有项目中*使用它们! 使用说明:在 ambientCG 上提供下载的所有 PBR 材料、画笔、照片和 3D 模型均根据知识共享 CC0 1.0 通用许可提供。您可以复制、修改、分发和执行作品,即使是出于商业目的,也无需征得许可。信用将不胜感激。 不要满足于平庸的大理石纹理 - 立即使用我们的免费PBR大理石纹理升级您的3D设计。 27.Pixar One Twenty Eight 这是一个提供官方动画行业经典纹理的网站:皮克斯,创建于 1993 年,该纹理库包括 128 个重复纹理,现在免费提供。 它包含您来到的纹理,包括砖块和动物毛皮。肯定会有一些你可以使用的东西。 使用说明:皮克斯动画工作室的《Pixar One Twenty Eight》根据知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。即使出于商业目的,您也可以重新混合、调整和构建您的作品,只要您以相同的条款对新创作进行信用和许可。 访问数以千计的免费纹理并提升您的设计游戏 - 立即开始下载! 28. 3DXO 即使有近 620 个免费贴纸可供下载,3DXO 也不是最大的资源,但它的内容非常有用,不需要注册。无论是简单的墙壁或地板,还是一些奇怪的小东西,您都需要的纹理都可以在此网站上看到。 使用说明:使用权限可能因型号而异。因此,在下载文件之前,请仔细检查每个下载页面上的许可证和使用权限。 29. 3DModelsCC0 3DModelsCC0 与其他产品的不同之处在于它包含超过 250+ 个高质量 3D 模型,并且本网站上的所有内容都是免费的,完全是公共领域!使用我们的模型时无需信用或归属! 使用说明:为每个人提供完全免费的公共领域内容。 30.Sketch up texture club Sketchup Texture Club是一个非营利性的教育和信息门户网站,由3D社区的图像促进协会管理,特别强调面向学生和建筑和室内设计专业人士的可视化和渲染技术,以及所有正在学习3D可视化的人。 使用说明:您无需支付版税或使用费。纹理可以免费下载和使用。不允许将纹理作为竞争产品出售或重新分发,即使图像被修改也是如此。 31. FlippedNormals FlippedNormal 是一个提供计算机图形和 3D 资产的市场,您可以找到许多用于雕刻、建模、纹理、概念艺术、3D 模型、游戏资产或课程的高级资产! 使用说明:使用权限可能因型号而异。因此,在下载文件之前,请仔细检查每个下载页面上的许可证和使用权限。 32. NASA 3D NASA 3D网站是一个在线门户,提供与太空和各种NASA任务相关的大量三维模型和模拟。该网站是用户友好的,并提供有关每个型号的详细信息。该网站允许用户探索和下载几种不同格式的模型,包括 OBJ、STL 和 FBX,只需单击下载按钮即可。 使用说明: 要下载模型,只需单击模型页面上的下载按钮并选择所需的格式。 33. 3DAGOGO (Astroprint) 3DAGOGO 是一个提供广泛 3D 模型的网站,包括角色、车辆和建筑物。3DAGOGO 的独特功能之一是它专注于适合 3D 打印的模型,使其成为希望创建物理原型或模型的设计师的绝佳资源。要使用 3DAGOGO,设计师只需在网站上搜索他们正在寻找的模型类型,然后下载 STL 格式的文件。 使用说明: 要使用 3DAGOGO,只需搜索所需的 3D 模型类型并下载 STL 格式的文件。根据需要自定义模型,并确保在将其用于商业目的之前检查使用权限。 34. FreeCAD FreeCAD是一款了不起的3D建模软件,可让您在计算机上创建令人难以置信的3D设计。该软件可免费下载和使用,它提供了广泛的工具和功能,可用于创建用于各种目的的3D模型。 该网站易于浏览,您可以找到开始使用FreeCAD的所有必要信息。此外,该网站还提供一系列教程和指南,可帮助您了解 3D 建模的来龙去脉。 使用说明: 要下载模型,请访问网站并从库中选择所需的模型。该网站还提供了一系列使用该软件的教程和指南。 35. Pinshape Pinshape是一个提供一系列3D打印模型的网站。网站上提供的型号质量很高,因此您可以确保您的最终印刷产品看起来很棒。该网站提供了广泛的模型,包括从家居用品到小雕像和珠宝的所有物品。 但这还不是Pinshape所能提供的全部!该网站还允许用户上传和共享自己的3D模型。这意味着您不仅可以下载出色的模型,还可以通过分享自己的设计为社区做出贡献。此外,Pinshape 提供了一系列自定义选项,因此您可以调整和调整模型以满足您的特定需求。 使用说明: 要下载模型,请在网站上创建一个帐户,搜索所需的模型,然后单击下载按钮。该网站还为每种型号提供了一系列定制选项。 36.Yeggi Yeggi 提供了大量免费的 3D 模型,您可以下载各种格式的模型,例如 STL、OBJ 和 FBX。该网站易于使用,您可以按关键字、类别或特定网站搜索模型。 Yeggi 对于任何寻找 3D 模型的人来说都是一个很好的资源。它提供了大量的模型集合,从日常物品到复杂的机械,以及介于两者之间的一切。该网站的收藏量在不断增长,每天都有新的型号增加。 使用说明: 要下载模型,请在网站上搜索所需的模型,然后单击下载按钮。该网站还提供指向托管模型的原始网站的链接。 37. Open3DModel 来自开放3D模型的图像 Open3DModel具有各种类别的模型,包括建筑,车辆和角色。无论您需要建筑物,汽车还是人的3D模型,都可以在此网站上找到。 该网站易于浏览,您可以按类别或关键字搜索模型。每个模型都附带预览图像和详细信息,例如文件格式、大小和多边形数量。此信息可以帮助您选择适合您需求的模型。 使用说明: 要下载模型,请访问网站,从库中选择所需的模型,然后单击下载按钮。 使用最好的 3D 资产管理工具简化您的 3D 制作流程。立即试用它们,将您的 3D 项目提升到一个新的水平! 38. 3DExport 对于那些为其 3D 设计项目寻找 3D 模型、纹理和其他资源的人来说,该平台是一个很好的资源。该网站有大量模型可供选择,包括 3D 打印对象、游戏资产等。用户可以按类别、文件格式或价格范围浏览,以找到适合其项目的完美资源。此外,3DExport 还提供一系列教程和其他 3D 资源,以帮助用户提高技能并创建更令人印象深刻的设计。 使用说明: 要使用 3DExport,只需创建一个帐户并浏览可用型号。您可以按类别、格式和价格进行搜索,以找到所需的型号。找到喜欢的模型后,只需下载它并开始在您的项目中使用它。 39.Blend Swap Blend Swap是一个社区驱动的市场,提供与Blender软件兼容的各种免费3D模型。该平台允许用户共享和下载模型、纹理和其他资产,以便在他们的项目中使用。 使用说明: 创建免费帐户后,您可以浏览社区上传的大量3D模型。当您找到要使用的一个时,只需下载它并将其导入您选择的 3D 软件即可。 40. 3DShook 3DShook 是一个高级 3D 模型市场,提供一系列用于建筑、游戏等各个行业的高质量模型。该平台提供基于订阅的模型,具有不同的定价计划,允许用户访问一系列模型。 使用说明: 注册免费帐户后,只需浏览3D模型库,选择您喜欢的模型,然后以您需要的格式下载它们。 41. Smithsonian X 3D 史密森尼 X 3D 对于正在寻找历史文物和文物的高质量 3D 模型的设计师来说,这是一个独特的资源。该平台提供了大量3D模型,这些模型是根据史密森尼博物馆和研究中心中的真实物体扫描创建的。 使用说明:
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F#探险之旅(二):函数式编程(上)-函数式编程范式简介 F#主要支持三种编程范式:函数式编程(Functional Programming,FP)、命令式编程(Imperative Programming)和面向对象(Object-Oriented,OO)的编程。回顾它们的历史,FP是最早的一种范式,第一种FP语言是IPL,产生于1955年,大约在Fortran一年之前。第二种FP语言是Lisp,产生于1958,早于Cobol一年。Fortan和Cobol都是命令式编程语言,它们在科学和商业领域的迅速成功使得命令式编程在30多年的时间里独领风骚。而产生于1970年代的面向对象编程则不断成熟,至今已是最流行的编程范式。有道是“*代有语言出,各领风骚数十年”。 尽管强大的FP语言(SML,Ocaml,Haskell及Clean等)和类FP语言(APL和Lisp是现实世界中最成功的两个)在1950年代就不断发展,FP仍停留在学院派的“象牙塔”里;而命令式编程和面向对象编程则分别凭着在商业领域和企业级应用的需要占据领先。今天,FP的潜力终被认识——它是用来解决更复杂的问题的(当然更简单的问题也不在话下)。 纯粹的FP将程序看作是接受参数并返回值的函数的集合,它不允许有副作用(side effect,即改变了状态),使用递归而不是循环进行迭代。FP中的函数很像数学中的函数,它们都不改变程序的状态。举个简单的例子,一旦将一个值赋给一个标识符,它就不会改变了,函数不改变参数的值,返回值是全新的值。 FP的数学基础使得它很是优雅,FP的程序看起来往往简洁、漂亮。但它无状态和递归的天性使得它在处理很多通用的编程任务时没有其它的编程范式来得方便。但对F#来说这不是问题,它的优势之一就是融合了多种编程范式,允许开发人员按照需要采用最好的范式。 关于FP的更多内容建议阅读一下这篇文章:Why Functional Programming Matters(中文版)。F#中的函数式编程 从现在开始,我将对F#中FP相关的主要语言结构逐一进行介绍。标识符(Identifier) 在F#中,我们通过标识符给值(value)取名字,这样就可以在后面的程序中引用它。通过关键字let定义标识符,如: let x = 42 这看起来像命令式编程语言中的赋值语句,两者有着关键的不同。在纯粹的FP中,一旦值赋给了标识符就不能改变了,这也是把它称为标识符而非变量(variable)的原因。另外,在某些条件下,我们可以重定义标识符;在F#的命令式编程范式下,在某些条件下标识符的值是可以修改的。 标识符也可用于引用函数,在F#中函数本质上也是值。也就是说,F#中没有真正的函数名和参数名的概念,它们都是标识符。定义函数的方式与定义值是类似的,只是会有额外的标识符表示参数: let add x y = x + y 这里共有三个标识符,add表示函数名,x和y表示它的参数。关键字和保留字关键字是指语言中一些标记,它们被编译器保留作特殊之用。在F#中,不能用作标识符或类型的名称(后面会讨论“定义类型”)。它们是: abstract and as asr assert begin class default delegate do donedowncast downto elif else end exception extern false finally forfun function if in inherit inline interface internal land lazy letlor lsr lxor match member mod module mutable namespace new nullof open or override private public rec return sig static structthen to true try type upcast use val void when while with yield 保留字是指当前还不是关键字,但被F#保留做将来之用。可以用它们来定义标识符或类型名称,但编译器会报告一个警告。如果你在意程序与未来版本编译器的兼容性,最好不要使用。它们是: atomic break checked component const constraint constructor continue eager event external fixed functor global include method mixinobject parallel process protected pure sealed trait virtual volatile 文字值(Literals) 文字值表示常数值,在构建计算代码块时很有用,F#提供了丰富的文字值集。与C#类似,这些文字值包括了常见的字符串、字符、布尔值、整型数、浮点数等,在此不再赘述,详细信息请查看F#手册。 与C#一样,F#中的字符串常量表示也有两种方式。一是常规字符串(regular string),其中可包含转义字符;二是逐字字符串(verbatim string),其中的(")被看作是常规的字符,而两个双引号作为双引号的转义表示。下面这个简单的例子演示了常见的文字常量表示: let message = "Hello World"r"n!" // 常规字符串let dir = @"C:"FS"FP" // 逐字字符串let bytes = "bytes"B // byte 数组let xA = 0xFFy // sbyte, 16进制表示let xB = 0o777un // unsigned native-sized integer,8进制表示let print x = printfn "%A" xlet main = print message; print dir; print bytes; print xA; print xB; main Printf函数通过F#的反射机制和.NET的ToString方法来解析“%A”模式,适用于任何类型的值,也可以通过F#中的print_any和print_to_string函数来完成类似的功能。值和函数(Values and Functions) 在F#中函数也是值,F#处理它们的语法也是类似的。 let n = 10let add a b = a + blet addFour = add 4let result = addFour n printfn "result = %i" result 可以看到定义值n和函数add的语法很类似,只不过add还有两个参数。对于add来说a + b的值自动作为其返回值,也就是说在F#中我们不需要显式地为函数定义返回值。对于函数addFour来说,它定义在add的基础上,它只向add传递了一个参数,这样对于不同的参数addFour将返回不同的值。考虑数学中的函数概念,F(x, y) = x + y,G(y) = F(4, y),实际上G(y) = 4 + y,G也是一个函数,它接收一个参数,这个地方是不是很类似?这种只向函数传递部分参数的特性称为函数的柯里化(curried function)。 当然对某些函数来说,传递部分参数是无意义的,此时需要强制提供所有参数,可是将参数括起来,将它们转换为元组(tuple)。下面的例子将不能编译通过: let sub(a, b) = a - blet subFour = sub 4 必须为sub提供两个参数,如sub(4, 5),这样就很像C#中的方法调用了。 对于这两种方式来说,前者具有更高的灵活性,一般可优先考虑。 如果函数的计算过程中需要定义一些中间值,我们应当将这些行进行缩进: let halfWay a b = let dif = b - a let mid = dif / 2 mid + a 需要注意的是,缩进时要用空格而不是Tab,如果你不想每次都按几次空格键,可以在VS中设置,将Tab字符自动转换为空格;虽然缩进的字符数没有限制,但一般建议用4个空格。而且此时一定要用在文件开头添加#light指令。作用域(Scope)作用域是编程语言中的一个重要的概念,它表示在何处可以访问(使用)一个标识符或类型。所有标识符,不管是函数还是值,其作用域都从其声明处开始,结束自其所处的代码块。对于一个处于最顶层的标识符而言,一旦为其赋值,它的值就不能修改或重定义了。标识符在定义之后才能使用,这意味着在定义过程中不能使用自身的值。 let defineMessage = let message = "Help me" print_endline message // error 对于在函数内部定义的标识符,一般而言,它们的作用域会到函数的结束处。 但可使用let关键字重定义它们,有时这会很有用,对于某些函数来说,计算过程涉及多个中间值,因为值是不可修改的,所以我们就需要定义多个标识符,这就要求我们去维护这些标识符的名称,其实是没必要的,这时可以使用重定义标识符。但这并不同于可以修改标识符的值。你甚至可以修改标识符的类型,但F#仍能确保类型安全。所谓类型安全,其基本意义是F#会避免对值的错误操作,比如我们不能像对待字符串那样对待整数。这个跟C#也是类似的。 let changeType = let x = 1 let x = "change me" let x = x + 1 print_string x 在本例的函数中,第一行和第二行都没问题,第三行就有问题了,在重定义x的时候,赋给它的值是x + 1,而x是字符串,与1相加在F#中是非法的。 另外,如果在嵌套函数中重定义标识符就更有趣了。 let printMessages = let message = "fun value" printfn "%s" message; let innerFun = let message = "inner fun value" printfn "%s" message innerFun printfn "%s" message printMessages 打印结果: fun value inner fun valuefun value 最后一次不是inner fun value,因为在innerFun仅仅将值重新绑定而不是赋值,其有效范围仅仅在innerFun内部。递归(Recursion)递归是编程中的一个极为重要的概念,它表示函数通过自身进行定义,亦即在定义处调用自身。在FP中常用于表达命令式编程的循环。很多人认为使用递归表示的算法要比循环更易理解。 使用rec关键字进行递归函数的定义。看下面的计算阶乘的函数: let rec factorial x = match x with | x when x < 0 -> failwith "value must be greater than or equal to 0" | 0 -> 1 | x -> x * factorial(x - 1) 这里使用了模式匹配(F#的一个很棒的特性),其C#版本为: public static long Factorial(int n) { if (n < 0) { throw new ArgumentOutOfRangeException("value must be greater than or equal to 0"); } if (n == 0) { return 1; } return n * Factorial (n - 1); } 递归在解决阶乘、Fibonacci数列这样的问题时尤为适合。但使用的时候要当心,可能会写出不能终止的递归。匿名函数(Anonymous Function) 定义函数的时候F#提供了第二种方式:使用关键字fun。有时我们没必要给函数起名,这种函数就是所谓的匿名函数,有时称为lambda函数,这也是C#3.0的一个新特性。比如有的函数仅仅作为一个参数传给另一个函数,通常就不需要起名。在后面的“列表”一节中你会看到这样的例子。除了fun,我们还可以使用function关键字定义匿名函数,它们的区别在于后者可以使用模式匹配(本文后面将做介绍)特性。看下面的例子: let x = (fun x y -> x + y) 1 2let x1 = (function x -> function y -> x + y) 1 2let x2 = (function (x, y) -> x + y) (1, 2) 我们可优先考虑fun,因为它更为紧凑,在F#类库中你能看到很多这样的例子。 注意:本文中的代码均在F# 1.9.4.17版本下编写,在F# CTP 1.9.6.0版本下可能不能通过编译。 F#系列随笔索引页面