今天录音话筒出问题了，录音稿没有录下来。先发这段时间向AI学习提问的各种内容，就当做个笔记：
解释一下just hand-wavy的意思。
"Hand-wavy"这个词通常用来形容某种解释、论证或论点是含糊、草率或缺乏严谨性的。
具体来说:
指缺乏细节或深入分析,只是粗略概括或大致描述。
指解释或论证中存在逻辑缺陷或漏洞,无法自圆其说。
指使用模糊、笼统的语言,避免解释关键问题或规避重要细节。
指过于依赖直觉或主观臆断,缺乏客观证据或科学论证的支持。
指有意忽略或回避复杂的情况或异常情形。
总的来说,"hand-wavy"意味着一种缺乏严谨性、简单化了复杂问题的解释或论证方式,需要更严密、透明和全面的论述。在科学或学术领域中,这种做法通常会受到批评和质疑。
为什么这个词的字面意思就是“挥手”，这个词的真实意思和字面意思存在什么联系？有什么典故吗？
你提出了一个很好的问题。"hand-wavy"一词的字面意思确实是"挥手"的动作,但其含义已经演变为形容某种解释或论证草率、缺乏严谨性。
这种用法可能源于一种隐喻或典故:
当人们在解释或论证时,缺乏具体细节支持,只是用手临时比画、挥挥手作为代替,这种夸张、简单的手势往往意味着对问题的理解不够透彻。
有些人在遇到复杂问题时,会用挥手的动作来掩饰自己对细节的无知或回避,转而用模糊化的论述来逃避问题的本质。
在激烈的学术辩论中,对手如果仅仅挥挥手而未给出充分论证,别人就会批评他"手语治学"、"空手套白狼"。
所以"hand-wavy"这个词可能最初是通过一种手势行为的隐喻,来比喻论证中缺乏严谨性和实质内容的状况。随着时间推移,这个词的用法得到了延伸和发展,成为评论某种解释或分析不够全面深入的一种形容词。
总之,字面与真正含义之间存在一种引申关系,源于对挥手这一行为本身含义的比喻和延伸。
分形为什么是分数维？请把我当成一个初中生，用通俗易懂的中文，详细解释一下这个问题。
分形是一种特殊的图形，它的特点是无论你怎么放大或者缩小，它都看起来是一模一样的，这种特性被称为自相似性。
在传统的几何学中，我们学过一维、二维、三维的概念。一维是指只有长度的物体，如直线；二维是指有长度和宽度的物体，如平面；三维是指有长度、宽度和高度的物体，如立方体。
但是，当我们遇到分形时，就不太好确定它的维数了。分形的维数往往是一个分数，这就是所谓的分数维。
举个例子，来解释为什么分形是分数维。你可能听说过一个很著名的分形——三角形雪花曲线。它是这样生成的：首先画一个等边三角形，然后在每条边的中间部分加上一个小等边三角形，再在新的边上继续加小三角形，不断重复这个过程。
可以看出，三角形雪花曲线的边长是无限长的，但是它封闭的面积是有限的。这意味着，它不是一维，因为一维的物体没有面积；它也不是二维，因为二维的物体的边长是有限的。那它到底是几维呢？
这时，我们就需要引入分数维的概念。分数维是一种用来描述分形的维数的方法。它是通过计算分形的自相似度和尺度变换的比值来确定的。
在三角形雪花曲线的例子中，每次迭代都会增加三个小三角形，而边长却只减少了一半。根据分数维的计算公式，三角形雪花曲线的分数维是 log(3)/log(2)，大约等于1.585。这意味着，它的维数是1和2之间的一个分数，不是整数。
所以，分形是分数维，是因为它的维数不是整数，而是一个分数，这是由于分形的自相似性和尺度不变性的特性决定的。
二维物体边长是有限的。这是公理吗？如果不是，是如何得到这条结论？
二维物体边长是有限的，这不是公理，而是二维物体的特性之一。
在数学中，我们通常使用了一些公理来描述几何体的特性，例如欧几里德几何中的点、直线、平面等概念。而二维物体的概念是基于这些公理定义的。
二维物体是指在欧几里德空间中具有长度和宽度但没有高度的物体，例如平面、圆、矩形等。这些物体可以用两个独立的坐标轴来描述其位置和大小。在二维平面上，任何物体的边长都是有限的，这是因为物体的边长可以用两个坐标轴上的距离来表示，而坐标轴上的距离是有限的。
当然，这个结论也可以通过实验来证明。我们可以用尺子或者其他工具测量物体的边长，并且可以得到一个有限的数值。因此，二维物体的边长是有限的这个结论是成立的，并且可以通过实验来验证。
解释一下python装饰器的作用和意义，我是一个python初学者。请用简单易懂的语言讲解。
好的,我尽量用简单的语言来解释Python装饰器的作用和意义。
装饰器主要作用是在不修改被装饰的函数源代码的前提下,为其增加新的功能。这种方式被称为"代码复用",可以极大地简化代码的编写。
举个简单的例子,假设你有一个函数需要记录下它的执行时间,传统的做法是在函数内部添加计时代码。但如果你有多个函数都需要这个功能,就需要在每个函数中重复编写计时代码,这是很麻烦的。
有了装饰器,你可以写一个记录执行时间的装饰器函数,然后只需要在每个需要计时的函数前面使用@装饰器名就可以为其增加计时功能了,而无需修改函数本身的代码。
这样做的好处是:
- 提高了代码的复用性
- 遵循了设计模式中"开放封闭"的原则,无需修改被装饰函数的源代码即可扩展功能
- 使代码逻辑更加清晰,功能分离
所以,装饰器可以被看作是一种在不修改原有代码的前提下,动态为程序添加辅助功能的编程手段,让代码更加简洁、可复用。
你能给我一个更具体的例子来说明装饰器的作用吗？
好的,我给你一个具体的例子来说明装饰器的作用。
假设我们有一个计算两个数相乘的函数multiply如下:
def multiply(a, b):
return a * b
现在我们想给这个函数添加一个新功能:在返回结果前,先记录日志。我们可以直接修改函数代码:
def multiply(a, b):
print(f"Multiplying {a} and {b}")
result = a * b
print(f"The result is {result}")
return result
但这样做违反了开放封闭原则,如果我们有多个函数需要记录日志,就需要修改每个函数,太麻烦了。
这时我们可以使用装饰器来解决:
def log_call(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {func.__name__} with args={args} and kwargs={kwargs}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"Result is {result}")
return result
return wrapper
@log_call
def multiply(a, b):
return a * b
print(multiply(3, 4))
输出:
Calling multiply with args=(3, 4) and kwargs={}
Result is 12
12
在这个例子中:
log_call是一个装饰器函数,它返回了一个wrapper函数@log_call语法将multiply函数作为参数传递给log_calllog_call返回了一个新的wrapper函数对象,赋值给了multiply- 所以当我们调用
multiply(3, 4)时,实际上调用的是wrapper函数 - wrapper函数在调用原始
multiply前后分别打印了日志
通过这种方式,我们为multiply函数"动态"添加了记录日志的功能,而无需修改它的源代码,所有要记录日志的函数只需要带上@log_call就可以了,提高了代码复用性。