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形容一个人简单是什么意思,是实在的意思吗
kongdak3861
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没心机的意思吧
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单纯吧、、
里面多少有这层含义，不过一个人如果简单的话，有时候也有不简单。
褒义的话 就是 单纯、纯真贬义的话 就是 不懂社会 不明白为人处世之道 不懂得待人接物之理 没大脑
没心机的意思吧
扫描下载二维码信息的意思
数据结构，什么是数据结构呢？
首先需要说清楚一个概念，就是信息，那什么是信息呢，通俗地讲就是人们通过感官（视觉，听觉，味觉，触觉等）所能理解的东西就叫做信息。换个方向来说，那些人为制造出来准备让他人（目标受众）通过感官来来理解的东西也是信息，信息也有天然和人工一说，好像人工更有营养（实用），天然更为低碳（粗加工）的说法也是成立的。
传播学(心理学)认为：人们一旦理解了信息，接下来势必会取一定的行动来做出响应。如果把不做任何行动也看作是一种响应的话，那么人们会对任何信息都给出行为响应的特点是可以看做是普遍的、必然的，这篇文章也就是在这个信息-响应假设条件下做出的推论。
至于采取什么行动，一般认为是由价值观和经济规律决定。即如何
在信息的指导下，做出利益最大化的选择，这简直就可以当做是在信息科学的视角里对人的做的定义了。所以如果你想让一个人自觉按照你的意愿来做事情，那首要问题就是提供必要的信息并让他相信。这些信息自然需要经过精挑细选的，一般把它们称为谋略，即有组织有目的的信息；而筛选的过程叫做谋划或是核计。接下呢，什么都不做，坐享其成。要是你感觉这样干等着有点无聊的话，不防旁观一下他们的行动过程，定时提醒、在必要的时候，或是纠正或是强调、强化一下早先的信息内容（我们把这些我们想要得到的并且从始至终都保持恒定的东西做目标，一个任务的目标可以有多个，但必须有一个是主要的，也就是任务中一直都要保持不变的，其实一般我们谈到的目标就是指这个主要目标）。我们把这个过程叫做监督，所以监督就是人们在作为管理者的时候，在闲着无聊的时候，或是心存担忧老觉得执行者有些靠不住的时候所做的事情，这里还有个更为高大上的理由那就是控制风险，毕竟松懈、疏忽和犯错是人类失败的常见原因。
我们再仔细考虑一下，我们把信息-响应系统给它换个称谓，比如控制，是否可以呢？有什么不妥吗，如果可以对一个人的信息响应做出预测，如果任何行为都是可以通过信息来给与激发，这个不就是控制吗，看下牛津词典给出的定义：make sb do what you want or behave in the what you
want,简单点讲就是不让别人干那些你不愿意它们做的事情，就是控制。所以信息很重要，掌握信息的某些人（另外那一部分就是干活的信息产业从业者，严格来说他们不能算，只是参与者）就是能够控制他人的人。看来我们的好多科学都是在或多或少地去研究如何控制。让别人，或者机器反正不是自己
做那些我们让让他们干的事儿。
信息的生产：
搞信息技术的人一直都很膜拜制造工业，因为在他们之前只有制造工业，这好像是人的传统，人们不愿意舍弃那些它们用好久的，一直引以为傲，只是在有些时候，稍微的有点不太方便，甚至不太恰当的的东西。只要它们还能用，人们就是不愿意扔，人们把自己的这种行为叫做继承和发扬，而这种从过去一直保持至今的却依然不变的特征就叫做习惯。他们希望像种小麦，磨面粉，揉面团，烤面包一样来
专业化信息的制造过程，生产出我们想要的信息。有一种专门研究如何做事情的学问，叫做经济学。它们把好的制造方法叫做有效率的方法。认为方法越是有效率那它就是越是好的。效率的意思就是要尽可能以小的付出即成本，获得尽可能高的回报即收益。听起来有点天方夜谭，不劳而获的感觉，但人们特别是经济学家们还偏要钻钻这个牛角尖来挑战这些不可能，做出些不可思议来，他们认为，这样话，是很有成就感的。英国有位很厉害的经济学家叫做亚当斯密，这家伙在1776年写过一本叫做《国富论》的书，可以说轰动了全世界，那里就曾提到过：要想有效率的生产，势必需要进行合理的分工。至于什么叫合理，那就是经济学要研究的问题了，改天我们再来谈谈这个。这里只要记住我们做任何事情的时候，都要考虑一个效率问题。而分工就是效率的必须。
既然要分工，那就需要在不同工种之间进行中间成果的移交，输送，因为本来是合在一块的，你现在把他们分开了嘛。那么，信息要如何记载下来以及在不同工种或是处理个体、子系统之间进行输送或是传播，就是分工后，或者叫做效率化后的主要问题。这是一个很大学问即通过何种符号，按照何种规则进行编排与描述（我们叫这套规则为语法），以及如何通过一种恰当的规格或者叫做格式来进行记载（我把这种规格和格式叫做协议）。人们又创造了一个新的词汇来表示这种记载下来，加工之后，可以再个体间传播的信息：数据。数据是符号化的信息，更准确的描述叫做有编排的一组符号，我们这里把他们的含义或者内容做信息，即人类的所理解的意义，所以意义接收到信息之后，就知道如何来做的意思。
以采用机器处理信息为研究目的，来研究信息的构成与表达的科学就是数据结构学。数据结构有两个子目的：其一、研究信息的构成，其二、如何简单有效的构造有用的信息。其实数据结构是一种技术性学科，好像更多的是研究如何有效构造信息的即生产数据的学问。
数据序列：
是R语言创建的一个用于操作
全编号索引/观测值（indexed totally ordered
observations）的工具集合。
所谓单元，或者叫做元素：一般我们用它来指代某种简单的、基础或者叫做基本的东西。这样说是因为我们要强调，它是某种更为复杂，高级的东西的构成部分。从科学发展的历史来看，这个所谓的单元往往是不存在的，因为物质的分解好像是毫无止境的，至少从目前来说是这样的，从最开始的元素到后来原子的，好像什么东西都可以进行进一步分解，比如原子就可以分解为质子，中子，电子，质子还可以再分夸克，夸克又可以再分成什么什么的，接下来就超过我的知识范围了，不好意思。
总之就是你无法找到一个不能够进一步分解的东西。所以单元在本质是不存在，不过这并不影响我们在生活（实践）中使用单元。其实我们只要假定，即人为规定出一些概念为不可再分之后，那么他就可以称为单元。当然这个规定不是胡来的，而是要在相关科学的指导下，系统调查、实验与思考之后提出的，我们把这个过程叫做研究，并且还有专门的人员来做这种无聊的事情，一般管他们叫做科学家和学者。
一旦有了单元之后，我们就可以做一些更为有意思和有意义的事情了，人们把这些事情叫做梦想和创新。其实大多数我们的单元并不是那么的存粹，还掺杂了好多无关的东西，但是考虑到时间和经济条件，或是没必要，或是干脆也顾不得，我们还是把这些含有杂质东西当做单元来用，人们称他们为素材，于是我们的工作也就有了起点和资本。实现在自己梦想或为世界人民带来幸福的创新也就变成了：如何把这些单元组合起来，即建立起恰当的配方，结构与比例制造出我们想要的东西来。为了突出这种组合工作的高大上(高端大气上档次的缩写)，人们又创造一个专用的词汇来表达这种活动，这个词儿就是设计。
我们现在要说一种非常普遍的结构关系：list，这种关系普遍到对它的解释老让你感觉是废话，因为它太平常了就像问你：东西是什么一样,对于一个可以分解的概念，一般我们是这样描述它的：即把这个概念的各个构成单元一个一个的顺序罗列出来，我们把这样的方法叫做list方法。
程序语言就是研究如何使用某种有效的记号和规则来对信息进行记录和分析，以使得采用机器的对这种记号（数据）给予：存储、传输、加工、分析并得出有效结论的想法成为可能、并得以实现的科学。对于我们一般讲述的处于意识层面中的概念，在程序语言中一般使用变量来给与实现（或者叫做对应，可以这样说，程序语言就是一种从：意识概念-&可计算变量的映射）。也就是概念在程序语言里面叫做变量，这样做的好处就是，在概念的基础之上为之赋予了某种计算模型的物理特征。如：在冯诺依曼的计算模型里，变量采用内存中的某些单元来进行记录，我们把这些单元的在内存空间中的位置，叫做地址，即变量地址，一般采用数字编号，如0xff984521,就是一个32位的地址，这种因采用了某种计算模型（语言模型）而赋予的专用特征，我们一般称他们为属性，属性构成一种程序语言主要特点，这也是各个语言间的差异也特长所在，即为什么世界上会存在那么多种程序语言而不是一种，因为大家采用的计算模型不一样，为什么计算模型不一样，因为处理的问题领域不同，为什么问题领域不通，因为世界上不只是一个问题，另外看待问题的视角和分析思路也是不同，这一点我们不做解释，姑且把它当做是条不用去证明的公理。比较常见的：有变量类型，变量作用域，访问限制等。可见变量比概念多出了一系列诸如地址，类型等适用于某种计算模型或者叫做语言模型的属性，单就表达意义即信息上它们是一样的,，但是变量只是更加适用机器计算而已，毕竟只要意义不变这就够了，添加什么模型属性在我们分析问题的时候，是不要考虑的。
我们一般把一个可分解对象的内部各个单元以及彼此之间的关系成为结构。结构其实就对有什么，有多少，以及彼此间有何关系的意思，牛津字典有这样的解释：the way in which the parts of sth are connected
with each other and form a whole。换种视角，我们这样来表述：结构其实就是对概念的描述，是否可以呢？没什么不妥，OK，如果把没有关系也看称是一种关系的话，那么结构就可以表达任何我们的任何意识概念了，只要你想想的处理，那我就能够表达出来，的确很神奇呀，有了结构我们就掌握一种了解世界的钥匙，于是问题就变成如何去确认其构成单元即如何分解的技术了，我们一般把这个过程叫做分析。
在程序语言变量的结构或者叫做数据结构，就是我们表达概念的方法。我们这种通过罗列各个构成单元来表达整体结构的技术就叫做list技术，为什么叫list呢，好像这不是一个问题，因为一直以来都是这么叫的，并且这个技术也得有个名字的来称谓，所以就就是它了。一般我们也把采用这种方式来表达的变量叫做list变量，其中的每个构成单元我们叫它list的元素。
从上面分析来看，list结构是一个构造数据的基本方法，基本到它就是分解-组合思想的直接行为产物，所以我们采用list来记录一个可以分解的对象的各个构成部分。该对象的每个构成单元，就是list
的一个基本元素，如果把你把一个不能分解的单元看成是只有一个元素呢的list，那么list基本就成为了结构strucuture，和变量的同义词了
。list它表示一组有序的数据单元。本质上任何概念都可以通过list
来表示。差别就是list
的各个元素的之间的差异。
list既然是这么普遍的一个意义，肯定的它就会有各种子分类，以更加有针对性的描述问题。如向量，就是指各个元素类型都是同一类型，特别是基本类型的list, tree
各个元素都有唯一父节点的list,
表就是每个元素都已同结构list或者是向量的list。所以接下来，我们主要讨论几种常见的额list。
的数据计算所采用的函数是ggplot_build.
源代码如下：
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
是一个list
包含了所有的绘图信息。
的元素：data,layers,scales,mapping,theme,coordinates,facet,plot_env
还有labels
具有类：gg,ggplot
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ggplot_build&-function(plot,data){
&- plot_clone(plot) #
复制一个plot&
if (length(plot$layers) == 0) { #
plot的layers
数据为空，则为
#geom_blank
返回一个environment,一个environment就是一个
#变量集合，有点类似于一个C++里面的堆内存，即new
#用于保存于特定使用目的相关的数据，之所以使用堆是因为这种
#保存变量的方法相对于栈变量来说，在函数返回后依然存在，有效
#具有更广泛的使用范围，可以多个函数共享，可以跟踪记录更长的
#使用时间。
plot &- plot + geom_blank()&
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#获得层结构，layers
是一个list结构，每个layer
都是一个environment
#这个环境里存放有的元素有：
# [1] "aes_params"&
"data"&&&&&&&
"geom"&&&&&&&
"geom_params" "inherit.aes"
"mapping"&&&&
"position"&&&
"show.legend"
"stat"&&&&&&&
"stat_params"
"subset"&&&&&
"super"&&&&&
#需要注意的是，这里面的super
元素，它也是一个environment
变量，里面含有
#一下的内容：
#& ls(get("super",layers[[1]]))
"aes_params"&&&&&&&&
"compute_aesthetics"
"compute_geom_1"&&&
"compute_geom_2"&&&&
"compute_position"&&
"compute_statistic"
"data"&&&&&&&&&&&&&&
"draw_geom"&&&&&&&&&
"geom"&&&&&&&&&&&&&
"geom_params"&&&&&&&
"inherit.aes"&&&&&&&
"layer_data"&&&&&&&
"map_statistic"&&&&&
"mapping"&&&&&&&&&&&
"position"&&&&&&&&&
"print"&&&&&&&&&&&&&
"stat"&&&&&&&&&&&&&&
"stat_params"&&&&
#它们的类型是这样的
#Browse[4]&
get("super",layers[[1]])-&m
#Browse[4]& class(m)
# [1] "Layer"&&
#Browse[4]& m
#m为什么都是空，之所以显示成这样的格式，是因为，这个函数调用采用的是#print.ggproto(m)的结果：
Browse[4]& print.ggproto(m)
#,注意这里面的含有一系列处理数据的函数。
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
layers &- plot$layers
#依次处理每个层，把数据的处理结果存入layer_data变量中
layer_data &- lapply(layers, function(y)
y$layer_data(plot$data))
scales &- plot$scales #得到标度信息，scales
也是一个environment
#定义逐层处理函数，注意这里面隐含了一个默认的数据data
做出了一个数据和layer
的绑定，使用下标索引进行关联。
by_layer &- function(f) {
out &- vector("list", length(data)) #
返回结果是一个以 list为基本类型的
向量(vector)
for (i in seq_along(data)) {
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
#每个向量都使用使用
指定函数进行处理。data
是一个数据list
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
#注意这里out是一个层和相应层数据的按照某种处理规则f进行处理的
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&
out[[i]] &- f(l = layers[[i]], d =
data[[i]])&&&&&
是一个具有：
# "layout"&&
"shrink"&& "x_scales"
三个元素的list结构,class
属性为 panel.
panel &- new_panel()
panel &- train_layout(panel, plot$facet, layer_data,
plot$data)
data &- map_layout(panel, plot$facet,
layer_data)
#这里需要注意一下：这里面的匿名函数: function(l, d) l$compute_aesthetics(d,
#根据by_layer
结构。函数的意思就是调用
#层的l的compute_aesthetics函数来处理数据，结果是一个向量类型。那么l
#一个什么类型呢：
# Browse[4]&
class(layers[[1]])
[1] "LayerInstance"
"Layer"&&&&&&&&
"ggproto"&
# Browse[4]&
"aes_params"&&&&&&&&
"compute_aesthetics"
"compute_geom_1"&&&
"compute_geom_2"&&&&
"compute_position"&&
"compute_statistic"
"data"&&&&&&&&&&&&&&
"draw_geom"&&&&&&&&&
"geom"&&&&&&&&&&&&&
"geom_params"&&&&&&&
"inherit.aes"&&&&&&&
"layer_data"&&&&&&&
"map_statistic"&&&&&
"mapping"&&&&&&&&&&&
"position"&&&&&&&&&
"print"&&&&&&&&&&&&&
"stat"&&&&&&&&&&&&&&
"stat_params"&&&&
#Browse[4]& mode(Layer)
#[1] "environment"
#这里可以看到，mode
是记录一个对象的结构，静态信息即有什么东西，
#class则是作为对象的和方法的绑定机制。
#的识别机制。
&- by_layer(function(l, d) l$compute_aesthetics(d,
&- lapply(data, scales_transform_df, scales = scales)
scale_x &- function() scales$get_scales("x")
scale_y &- function() scales$get_scales("y")
panel &- train_position(panel, data, scale_x(),
scale_y())
&- map_position(panel, data, scale_x(), scale_y())
&- by_layer(function(l, d) l$compute_statistic(d,
&- by_layer(function(l, d) l$map_statistic(d, plot))
scales_add_missing(plot, c("x", "y"), plot$plot_env)
&- by_layer(function(l, d) l$compute_geom_1(d))
&- by_layer(function(l, d) l$compute_position(d,
reset_scales(panel)
panel &- train_position(panel, data, scale_x(),
scale_y())
&- map_position(panel, data, scale_x(), scale_y())
npscales &- scales$non_position_scales()
(npscales$n() & 0) {
lapply(data, scales_train_df, scales = npscales)
data &- lapply(data, scales_map_df, scales =
panel &- train_ranges(panel, plot$coordinates)
&- by_layer(function(l, d) l$compute_geom_2(d))
list(data = data, panel = panel, plot = plot)
#------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Browse[4]& format.ggproto
(x, ..., flat = TRUE)
classes_str &- function(obj) {
classes &- setdiff(class(obj), "ggproto") #
这个求集合的差
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
#这是什么意思，就是说只有class
属性中包含有ggproto的对象才被输出。
if (length(classes) == 0)
&&&&&&&&&&&
return("")
使用’,’把classes相关的属性内容俩成一块
paste0(": Class ", paste(classes, collapse = ", "))
objs &- as.list(x, inherit = TRUE)
&- paste0("\n", indent(object_summaries(objs,
flat = flat), 4))
(flat && !is.null(x$super)) {
str &- paste0(str, "\n", indent(paste0("super: ", "
&&&&&&&&&&&
classes_str(x$super), "&"), 4))
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