我可以在Fortran中过早地从函数返回值吗？

在Fortran中，不可以在函数的执行过程中过早地从函数返回值。在Fortran中，函数的返回值是通过函数的名称来传递的，而不是通过return语句。因此，在函数的执行过程中，必须确保函数的所有计算和操作都已完成，然后才能通过函数名称返回结果。

这种设计是为了确保函数的结果是完整和准确的。如果在函数执行过程中过早地从函数返回值，可能会导致未定义的行为和错误的结果。

Fortran是一种面向科学和工程计算的编程语言，主要用于数值计算和科学计算。它具有高性能和并行计算的优势，适用于各种科学和工程领域的应用。

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「React进阶」我在函数组件中可以随便写 —— 最通俗异步组件原理

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气候模式通常是使用Fortran实现的。那么我们应该将基于Python的机器学习迁移到Fortran模型中吗？...因此，可以选择直接从Fortran中调用Python，直接通过RAM传递气候模式的状态，而不是通过高延迟的通信层，比如HTTP。...在添加到Fortran中之前，你也可以通过python -c "import my_module"测试一下。...get和set函数的功能主要就是将Fortran数组传递给STATA或者从STATE中取出Fortran数组。...如果这些函数使用了Fortran/CFFI封装器，那么可以使用如下方式从Fortran中调用Python函数cumulus.compute_precipitation(state_dict)： call

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碾压 Python！为什么 Julia 速度这么快？

Julia 可以做到的，为什么其他脚本语言做不到？你能提供基准测试来证明它的速度吗？这似乎有违 “天底下没有免费的午餐” 的道理。它真的有那么完美吗？...C 语言或 Fortran 中完全相同的操作，这意味着它可以达到相同的性能（尽管它是在 Julia 中定义的）。...如果一个函数是类型稳定的，那么编译器就会知道函数在任意时刻的类型，就可以巧妙地将其优化为与 C 语言或 Fortran 相同的汇编代码。...使用严格类型还有其他好处：严格类型的 Vector {Float64} 实际上与 C 语言或 Fortran 是字节兼容的，所以不经过转换就可以直接用在 C 语言或 Fortran 程序中。...处理必要的类型不稳定性首先，我已经证明了某些在 Julia 会出错的函数在其他脚本语言中却可以 “读懂你的想法”。

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函数式思维

自从大四看了三章《SICP》之后我就自诩为一个函数式编程爱好者，之前也在公司分享过一个 Haskell 的 Topic，效果非常糟糕，讲到后来已经没剩几个人了，只得草草收场。...在写这篇文章的时候我突然想起来，之前还发过一个朋友圈，跟人论述我对范畴论一些概念的理解，翻了翻朋友圈找到了： ? fp0.jpeg ? fp1.jpeg 我自己读了一遍…… ?...，而函数的返回值是个字符串数组，我的第一反应是做个 map 操作行不行?...本文就是浅显地展示一下函数式编程的感觉，它可能是从更高层更抽象的角度出发，尽量不涉及中间状态，也不过早地沉入细节，而是理清思路之后通过函数间的组合来解决问题。...但函数式的思维，却是可以成为一种习惯，融入日常开发中的。

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NumPy 1.26 中文文档（五十）

第 10 行解析了传递给rms函数的输入。从格式字符串"O:rms"，我们可以看到参数列表预期是一个单一的 Python 对象（由冒号前的O指定），它的指针存储在obj0中。...其他常见类型: bool 请注意,C++ 类型 bool 在可用类型映射部分的列表中不受支持。NumPy 布尔值是单个字节,而 C++ bool 是四个字节(至少在我的系统上是这样)。...第 10 行解析输入到 rms 函数。从格式字符串"O:rms"，我们可以看到参数列表预期是单个 Python 对象（由冒号前的 O 指定），其指针存储在 obj0 中。...通过调用由 numpy.i 提供的一些函数，可以进行从通用 Python 对象到 NumPy 数组的转换（可能的）进行检查。这些函数在辅助函数部分中有所解释，但希望它们的名称是不言自明的。...或者，这个初始化调用可以在通过SWIG从具有上述 %init 块的接口文件生成的包装文件中实现。

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代码分析神器

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Linux下MPI的安装与vscode的配置

/yyy 3.2 vscode配置使用code runner插件运行，进入插件设置页，然后点击在settings.json中编辑，自动进入settings.json 文件文件结构如下所示：可以复制我的配置...三、MPI编程框架 1.MPI_Init 任何MPI程序都应该首先调用该函数。此函数不必深究，只需在MPI程序开始时调用即可（必须保证程序中第一个调用的MPI函数是这个函数）。...MPI_Init(&argc, &argv) Fortran版本调用时不用加任何参数，而C和C++需要将main函数里的两个参数传进去，因此在写main函数的主程序时，应该加上这两个形参。...，可以获得返回值0（即rank = 0）。...在调用该函数时，需要先定义一个整型变量如myid，不需要赋值。将该变量传入函数中，会将该进程号存入myid变量中并返回。

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从Numpy中的ascontiguousarray说起

带着这些疑问，我搜了比较多的资料，在stack overflow上发现一个比较详细的回答，简单明白地将Numpy里面的数组的连续性问题解释清楚了，因此这里翻译过来，希望能帮助到别的有同样疑问的小伙伴。...译文所谓contiguous array，指的是数组在内存中存放的地址也是连续的（注意内存地址实际是一维的），即访问数组中的下一个元素，直接移动到内存中的下一个地址就可以。...如果想要向下移动一列，则只需要跳过3个块既可（例如，从0到4只需要跳过1,2和3）。上述数组的转置arr.T则没有了C连续特性，因为同一行中的相邻元素现在并不是在内存中相邻存储的了: ?...这时候arr.T变成了Fortran 连续的（Fortran contiguous），因为相邻列中的元素在内存中相邻存储的了。...从性能上来说，获取内存中相邻的地址比不相邻的地址速度要快很多（从RAM读取一个数值的时候可以连着一起读一块地址中的数值，并且可以保存在Cache中）。这意味着对连续数组的操作会快很多。

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Python高性能计算库——Numba

因为我发现自己正在受益于这个库，并且从Python代码中获得了令人难以置信的表现，所以我觉得应该要写一些关于Numba库的介绍性文章，也可能会在将来添加一系列小的更多类似教程的文章。...所以“通常”这类库函数是用C / C ++或Fortran编写的，编译后，在Python中作为外部库使用。Numba这类函数也可以写在普通的Python模块中，而且运行速度的差别正在逐渐缩小。...基本上，你写一个自己的“普通”的Python函数，然后给函数定义添加一个装饰（如果你不是很熟悉装饰器，读一下关于this或that）。你可以使用不同类型的装饰器，但@jit可能是刚开始的选择之一。...从我所学习的知识来看，我会认为自己是一个水文学家，我做的很多的一件事是模拟降雨径流过程。简单点来说：通过时间序列数据，例如雨量和空气温度，然后尝试创建模型来判断一条河流的水流量有多少。...这就是为什么大多数模块都是在Fortran或C/C ++中实现的。如前所述：Python在对于这种面向数组的计算来说是慢的。但是Numba允许我们在Python中做同样的事情，而且没有太多的性能损失。

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利用Numpy中的ascontiguousarray可以是数组在内存上连续，加速计算

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Stuart Russell专访：关于ChatGPT，更多数据和更多算力不能带来真正的智能

我们现在还远远无法在现实世界的一般情况中做到这一点。同时，我并不认为语言大模型让我们距离实现这一目标更近了。除了一点，那就是你或许可以说，语言大模型让我们能够使用存储在文本中的人类知识。...我认为你可以这么想，那就是你会把一个 6 岁的孩子放在你公司里同样的岗位上吗？虽然两者在能力上存在差异，但我认为是可以这样类比的。...这让我想起了上世纪 50 年代，当时有大量的精力被投入到遗传编程中，人们寄希望于通过模拟生物演化来实现智能的 Fortran 程序，结果一败涂地。...举一个简单的例子，我可以写下正弦函数的定义（用数学公式），或者我可以尝试用大量像素凭经验描述正弦函数。...如果我只有 1000 万像素，我只能覆盖正弦函数的一部分，如果看我已经覆盖的区域，我似乎有一个很好的正弦函数模型。但实际上，我并没有真正理解正弦函数，我不知道函数的形状，也不知道它的数学性质。

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GFN-xTB的编译与API使用

GFN-xTB源代码能成为一个很好的教材，我们也可以把它整合到一些已有的程序中，它不再是黑箱。GFN-xTB是近一年以来的热门计算软件，在网上可以找到很多教程，这里不予赘述。...gfn2_calculation这个接口在calculator.f90中，顾名思义，它进行的是gfn2计算。...pcem: 环境电荷，这个在QM/MM计算有用。 wfn: 与计算波函数有关。...在下一节中，我将举例讲述怎么使用接口。 3. 举例我写了一个简单的测试主程序程序，主程序叫两个xTB提供的接口test_gfn2_scc与test_gfn2_api。...自带的test文件中拷过来的，我把一些没用的代码剔除掉，这样xTB就以API形式接入主程序了。

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