@chanshiyu 其实我觉得，规划强不强和所见即所得没啥关系。所见即所得所解决的痛点就是内容太复杂，复杂到左右双屏都会花费巨量精力，以至于根本写不下去内容的那种情况。

在这个维度上，目前还没有比 Typora 更加合适的 Markdown 编辑器。譬如下面这个页面：

页面： https://wiki.haowen-xu.com/Deep_Learning/Variational_Autoencoder/Sequential_VAE/

MD 代码： https://raw.githubusercontent.com/haowen-xu/wiki.haowen-xu.com/hexo/source/_posts/Deep_Learning/Variational_Autoencoder/Sequential_VAE.md

巨量的公式，加上一些图片，如果让你面对一坨 LaTeX 代码，就算左右双屏写起来也相当费神。关键问题是推公式很多时候需要对照前面的公式，左右双屏还得定位上一行公式以及上一组在哪里是什么，又对应了图片里面的那些符号。而所见即所得的 Typora 基本上没有太多困扰。

竟然这么看重风格检查和格式化，反而对所见即所得不敏感，楼主你的偏好有点怪。。。

复杂的 md 所见即所得太重要了，比如表格，比如几十个公式。

我觉得，唯二保证无法恢复数据的方法: 第一种，拿个启动盘写随机数据，把整个盘覆盖一遍。ssd 时代全零数据覆盖不保险。随机比较慢，可以用 linux 启动盘做个加密分区，然后挂载这个加密分区写零，这样写出来的数据基本和随机无异了。第二种，一开始用就装个虚拟机，虚拟机开加密，或者虚拟机里面用操作系统的全盘加密。

你这个例子写个 for 难道不是可读性最好的么？

在这里追求所谓的“Pythonic”未免走火入魔了。

这个时代，代替日记应用的，不正是社交网站的个人主页么。。。你让一个人每天正式地写一篇日记是很枯燥的，但你让人一有冲动就发推或者发 fb，是很简单的。

白苹果都很难搞定 2k 外接显示器

皮肤干燥，注意保湿，可以涂身体乳。
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一个误区是洗澡能保湿。emmmmmmm 其实反而容易更干，因为保湿的是油脂或其他类似成分，水分很快就蒸发了。当然油脂不洗澡很难受，所以要用身体乳。

因为要改 uid 降权，一个方案是直接改，但那样有些操作就再也做不了了。所以倾向于 fork 以后子进程降权，父进程任然持有 root 权限，监管子进程。实际用户脚本执行者是子进程

和那个不让女朋有买苹果的家伙一样，这根本不是 electron 卡不卡的问题，而是你是否尊重女朋友作为独立个体的选择权的问题。这边建议楼主女朋友分手。

@superrichman 你在第一个例子里面，遇到的报错，就和你随手写 a=a 或者 a+=1 一样的。都是 a 这个变量还没有存在。

@ethego 什么鬼说法。
@NeinChn 这和引用无关，因为 Python 根本没有“引用”这个概念。
@superrichman 一切的关键都在于你在第一个例子里面，cnt 这个 **标识符** 在 add_one 局部函数里面，相对于外部 counter 函数，它的含义发生了变化。标识符变成了一个新的变量，而你此时 cnt += 1 相当于 cnt = cnt + 1，在右值表达式里面引用了这个新的变量。而这个新的变量在这句话执行完之前还没有创建，所以就会出错。

但是第二个例子里面，add_one 函数里面的 cnt 这个 **标识符** counter 函数里面的含义是一致的。cnt[0] += 1 相当于 cnt[0] = cnt[0] + 1，在右值表达式里面，此时 cnt 这个标识符存在，所以可以引用。
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**标识符** 这个概念就是 **标识符**，既不是“引用”，也不是“变量”，而就是“标识符”。要深刻理解这一点，你们可能需要一点编译原理，以及写编译器的实践过程。

@dxgfalcongbit 你要通过我给的这个映射函数反推回去的话，应该会是某个正态分布吧~ 但是必须要强调的是，我根本没考虑它会是个啥分布，我第一反应就是构造一个非线性映射，把你线性的 0~1 排名转化成某个非线性的分数（如上图）。它到底是个啥分布，说实话我根本就不关心。

初学者 ubuntu 就行了

方便管理员看日志

另外作为初学者，我自己反正前两个月买了台 sony a6000 这种不到 4000 元的机器，目前用的很开心，还没升级的念头。

你要是有钱，全幅无反不香么。另外我印象中，全服还是 aps-c，就只影响取景，和画质关系不大吧。。。

hugo 快，但是不能写插件。hexo 慢，但又插件。然而，高质量的博客，天天写，也要三年才有一千篇吧?

思路要广一点啊少年。我这里只不过很熟悉正态分布的图像，觉着符合你的需求，所以把它拿来用了。你要是不喜欢，也可以换个别的什么函数拿来做非线性映射。

直白点说，我只是提议你用“正态分布的 CDF”作为一个非线性映射，把你的线性分数“排名 /人数”给非线性化。其本身不具有任何统计含义。比如下图给你画出来这个映射关系，横坐标是排名 /人数（ 0~1 之间），纵坐标是映射出来的分数。

https://i.imgur.com/nYXvVvG.png

https://i.imgur.com/MtP20N0.png