Đang tải bảng tin…
Lobsters0 Hot0 bình luận3 phút đọc
two case studies of NaN
Tóm tắt bởi AI
Trong Python, phép so sánh danh sách [nan] == [nan] trả về True mặc dù nan == nan là False do tối ưu hóa bằng identity. Lua gặp lỗi vòng lặp for khi sử dụng NaN làm giá trị khởi tạo, giới hạn hoặc bước do so sánh nội bộ không như mong đợi. Cả hai trường hợp đều không được tài liệu hóa, cho thấy lỗi thiết kế thay vì quyết định có chủ đích.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lỗi nhầm lẫn về tính chất đặc biệt của số không có nghĩa (NaN) trong các ngôn ngữ lập trình, đặc biệt khi nó gây ra các vấn đề logic không mong đợi trong so sánh, vòng lặp hoặc cấu trúc dữ liệu.
Bạn nhớ được gì?
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
tối đa +17 điểm
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://sebsite.pw/w/20260709-nan.html. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack1 Hot11 phútAI
How to Build an RL Environment
Bài viết hướng dẫn chi tiết cách xây dựng môi trường RL (Reinforcement Learning) tùy chỉnh bằng framework Verifiers mã nguồn mở của Prime Intellect, sử dụng ví dụ trò chơi Othello. Quá trình bao gồm thiết kế vòng lặp RL đầy đủ: biểu diễn trạng thái, phân tích hành động, môi trường đa lượt, engine đối thủ (ngẫu nhiên và minimax), cùng hàm thưởng kết hợp nhiều yếu tố. Cấu trúc MultiTurnEnv có thể áp dụng cho các tác vụ theo lượt khác như coding agents hay support agents bằng cách thay đổi bốn thành phần cốt lõi.
Lập trình viên muốn phát triển các hệ thống học tự động hóa hoặc tích hợp AI vào game/đối tác thông minh nên đọc để học cách xây dựng môi trường RL từ scratch, áp dụng cho các nhiệm vụ phức tạp hơn Othello mà không cần phụ thuộc vào framework cố định.
