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我了解Y Combinator 是什么，但我不了解来自Wikipedia 页面的“新颖”组合器示例：

这是如何运作的？

P=NP 是否是计算机科学中最著名的问题。这是什么意思？为什么它如此有趣？

哦，为了获得额外的荣誉，请张贴一份声明的真假证明。:)

致所有了解lambda 演算的人：关于编程，它给你带来了什么好处？你会建议人们学习它吗？

数学技能变得越来越重要，我想知道在继续学习更多 CompSci 特定内容之前，哪里是复习一些基础知识的好地方？

一个拥有大量视频和练习的网站将是双赢的，但我似乎找不到。

它真的在标题中，但对于任何对进化算法感兴趣的人来说，这里有一个细分：

在 EA 中，基本前提是您随机生成一定数量的生物体（实际上只是一组参数），针对某个问题运行它们，然后让表现最好的人存活下来。

然后你用幸存者的杂交种、幸存者的突变以及一定数量的新随机生物重新填充。

这样做几千次，高效的有机体就会出现。

有些人还做一些事情，比如引入多个生物“岛”，它们是允许偶尔杂交的独立种群。

所以，我的问题是：最佳的重新填充百分比是多少？

我一直保持前 10% 的表现，并重新填充 30% 的杂交和 30% 的突变。剩下的 30% 用于新生物。

我也尝试了多岛理论，我也对你的结果感兴趣。

我并没有忘记这正是 EA 可以解决的问题类型。你知道有人在尝试吗？

提前致谢！

好的，对于周围的 CS 家伙来说，这是另一个理论领域。

在 90 年代，我在实施 BST 方面做得相当好。唯一让我无法理解的是平衡二叉树 (AVL) 的算法的复杂性。

你们能帮我解决这个问题吗？

我一直是一个很大程度上独立的学习者，我从维基百科和各种书籍中收集我能学到的东西。但是，我担心我可能会因无意中遗漏主题和概念而使我的自我教育产生偏差。我的目标是自学相当于顶尖大学的计算机科学本科学位（不管是哪一所）。

为此，我购买并开始阅读一些学术教科书：

• 计算机程序的结构和解释
• 算法简介
• 人工智能：一种现代方法

以及我在一所平庸的州立大学上过的课留下的一些教科书：

• 计算机模拟方法简介
• 微积分：概念和联系
• 计算机组织和体系结构
• 操作系统概念
• 数据库系统第一门课程
• 形式语言和自动机

我的问题是：

• 此系列未涵盖哪些主题？
• 有没有比这里列出的书更严谨或更透彻（甚至更容易阅读）的书？
• 有没有浪费我时间的书？
• 我应该按什么顺序阅读这些书？
• 麻省理工学院或斯坦福大学（或 UCB 或 CMU ......）本科生学到了哪些我可能会错过的知识？

欢迎软件工程书籍，但仅限于学术研究。我知道 Code Complete 和 Pragmatic Programmer，但我正在寻找一种更具理论性的方法。谢谢！

我对此很好奇。

从广义上讲，如何进行以下操作：

• 单词分离的检测。
• 音节检测。
• 补偿正常的语音单词连接。

有人可以很好地描述 Lambda 是什么吗？我们为它们提供了一个标签，它们在 C# 问题的秘密上，但我还没有找到一个很好的定义和解释它们是什么。

它已经在我的脑海里嗡嗡作响了一段时间。

我对 Compilers/Flex/Byson 等进行了一些调查，但我从未找到详细讨论“解析堆栈”或如何实现一个的好参考。

有谁知道我可以赶上的好的参考资料？

编辑：我非常感谢所有编译器参考，我将列出一些书籍，但我的主要关注点是解析本身，而不是你之后用它做什么。