才气小波讲义-优快云博客

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感悟算理的过程；

意气实体过程学说

优化计算过程，

晏殊几何学

王阳明代数与王阳明群

曾国藩面相群细分状态空间和悦泛函分析方程

为己之学

为己之学生成气质邻域镶嵌气度曲面细分纲领索引

生成气质邻域镶嵌气度曲面细分纲领索引

琴语言讲义

琴语言

王船山流形讲义

王船山流形

烛火流形学习

抽象概括出普遍适用的计算法则

算法

为己之学

算理是客观存在的规律，算法却是人为规定的操作方法；

算理为计算提供了正确的思维方式，保证了计算的合理性和正确性，算法为计算提供了快捷的操作方法，提高了计算的速度；算理是算法的理论依据，算法是算理的提炼和概括，算法必须以算理为前提，算理必须经过算法实现优化，它们是相辅相成的。

Translation Quality=(Accuracy,Fluency,Cultural Adaptation,…)翻译质量向量

class TranslationQualityVector:
    def __init__(self, accuracy: float, fluency: float, cultural_adaptation: float, **kwargs):
        """
        初始化翻译质量向量。

        :param accuracy: 准确性得分（0到1之间）
        :param fluency: 流畅性得分（0到1之间）
        :param cultural_adaptation: 文化适应性得分（0到1之间）
        :param kwargs: 其他可能的评估标准及其得分（可选）
        """
        self.accuracy = accuracy
        self.fluency = fluency
        self.cultural_adaptation = cultural_adaptation
        self.additional_metrics = kwargs  # 用于存储其他评估标准及其得分

    def calculate_composite_score(self, weights: dict = None) -> float:
        """
        计算翻译质量的综合得分。

        :param weights: 评估标准的权重字典，默认为None时使用等权重。例如：{'accuracy': 0.4, 'fluency': 0.3, 'cultural_adaptation': 0.3}
        :return: 综合得分（0到1之间）
        """
        if weights is None:
            # 默认使用等权重
            total_weight = 3  # 因为我们有三个主要的评估标准
            weights = {
                'accuracy': 1 / total_weight,
                'fluency': 1 / total_weight,
                'cultural_adaptation': 1 / total_weight
            }
            # 如果还有其他评估标准，则平均分配剩余权重（这里为了简化，假设其他标准不影响主要得分）
            # 或者可以选择不包含其他标准在综合得分计算中

        # 确保所有必要的权重都存在，并且权重之和为1
        assert all(key in weights for key in ['accuracy', 'fluency', 'cultural_adaptation']), "权重字典中缺少必要的评估标准"
        assert abs(sum(weights.values()) - 1) < 1e-6, "权重之和必须为1"

        # 计算综合得分
        composite_score = (weights['accuracy'] * self.accuracy +
                           weights['fluency'] * self.fluency +
                           weights['cultural_adaptation'] * self.cultural_adaptation)

        # 如果包含其他评估标准，并且希望它们影响综合得分，可以在这里添加逻辑
        # 例如，可以将剩余权重平均分配给其他标准，或者根据具体情况进行分配

        return composite_score

# 示例用法
tqv = TranslationQualityVector(accuracy=0.8, fluency=0.9, cultural_adaptation=0.75, style_consistency=0.85)
composite_score = tqv.calculate_composite_score()
print(f"综合得分: {composite_score:.2f}")

凡在世界学术史上有反响、有定评，是某一学科里程碑式的作品，即可视为名著。它们的作者应是一个时代、一个民族、一个阶级、一种思潮的先驱者、代表者，积累了那个时代文明的精华。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <unordered_set>
#include <algorithm>

// 枚举表示名著的评级
enum class Rating {
    LOW,
    MEDIUM,
    HIGH
};

// 单行本/其他译丛类
class SingleVolumeOrSeries {
public:
    std::string title;
    std::string author;
    // 构造函数
    SingleVolumeOrSeries(const std::string& t, const std::string& a)
        : title(t), author(a) {}
};

// 选题“水库”类，用于存储有资格入选的译著
class TopicReservoir {
public:
    std::vector<SingleVolumeOrSeries> books;
    void addBook(const SingleVolumeOrSeries& book) {
        books.push_back(book);
    }
    // 获取所有书籍
    const std::vector<SingleVolumeOrSeries>& getBooks() const {
        return books;
    }
};

// 学者类，用于为书籍评级
class Scholar {
public:
    virtual Rating rateBook(const SingleVolumeOrSeries& book) const = 0;
};

// 具体的学者实现，这里只是简单模拟
class ConcreteScholar : public Scholar {
public:
    Rating rateBook(const SingleVolumeOrSeries& book) const override {
        // 这里只是简单模拟，实际上应该根据书籍内容、作者等进行复杂评级
        // 假设所有书籍都评为HIGH
        return Rating::HIGH;
    }
};

// 编辑类，负责筛选和规划
class Editor {
public:
    TopicReservoir reservoir;
    std::vector<SingleVolumeOrSeries> selectBooksForTranslationSeries(
        const std::vector<Scholar*>& scholars, int numBooksToSelect) {
        
        std::vector<std::pair<SingleVolumeOrSeries, Rating>> ratedBooks;
        
        // 获取所有书籍，并让每位学者进行评级
        for (const auto& book : reservoir.getBooks()) {
            Rating overallRating = Rating::LOW;
            for (const auto& scholar : scholars) {
                Rating rating = scholar->rateBook(book);
                if (rating > overallRating) {
                    overallRating = rating;
                }
            }
            ratedBooks.emplace_back(book, overallRating);
        }
        
        // 根据评级排序并选择前numBooksToSelect本
        std::sort(ratedBooks.begin(), ratedBooks.end(), 
            [](const std::pair<SingleVolumeOrSeries, Rating>& a, 
               const std::pair<SingleVolumeOrSeries, Rating>& b) {
                return a.second > b.second; // 降序排序
            });
        
        std::vector<SingleVolumeOrSeries> selectedBooks;
        for (int i = 0; i < numBooksToSelect && i < ratedBooks.size(); ++i) {
            selectedBooks.push_back(ratedBooks[i].first);
        }
        
        return selectedBooks;
    }
};

int main() {
    // 添加一些书籍到选题“水库”
    TopicReservoir reservoir;
    reservoir.addBook(SingleVolumeOrSeries("Book A", "Author A"));
    reservoir.addBook(SingleVolumeOrSeries("Book B", "Author B"));
    reservoir.addBook(SingleVolumeOrSeries("Book C", "Author C"));
    
    // 创建一些学者
    Scholar* scholar1 = new ConcreteScholar();
    Scholar* scholar2 = new ConcreteScholar();
    
    // 创建编辑并筛选书籍
    Editor editor;
    editor.reservoir = reservoir;
    std::vector<SingleVolumeOrSeries> selectedBooks = 
        editor.selectBooksForTranslationSeries({scholar1, scholar2}, 2);
    
    // 输出选中的书籍
    for (const auto& book : selectedBooks) {
        std::cout << "Selected Book: " << book.title << " by " << book.author << std::endl;
    }
    
    // 清理动态分配的内存
    delete scholar1;
    delete scholar2;
    
    return 0;
}