Tatoeba sentences — language code: yue
要注意嘅係，喺某嘅處理器嘅架構，跳幾遠可能有限制（例如，喺 6502，跳幾遠係以位元組偏移量計，向前向後跳嘅距離都淨得 7 位元）；如果唔可以跳得遠，但係中間要做好多嘢，就可能要將中間部分變成子程式。
For 迴圈係高級語言實會有嘅一種流程控制。一個 for 迴圈會指定一個變數，部電腦每行個迴圈一次就會將個變數嘅數值改變，直至個變數嘅數值去到某個位為止。
同條件運算式一樣，喺某嘅處理器嘅架構，跳幾遠可能有限制。如果用意只係要內容行 4 次，而唔使用到例入面 CX 暫存器嘅數值，喺實際編程通常會係掉轉由 4 數到 1（數到 0 就停），而唔係由 0 數到 3，理由係慳位同慳執行時間（唔使做 cmp）。
到咗廿一世紀初，無論係專業嘅程式設計員定係得閒玩寫程式嘅人，都係多數偏向鍾意用高級語言，所以「組合語言仲係咪有用」係一個有相當爭議性嘅課題：截至 2017 年 7 月為止，TIOBE 指數嘅評級顯示，如果將主要程式語言按人氣排嘅話，組合語言屬第 11 名​——​個名次仲高過 Visual Basic
事實係，就算係同高級語言比，組合語言都仲係有一啲優勢​——​例如係有研究一再噉證明咗，雖然相關領域嘅科學家同工程師嘗試令到高級語言用嘅編譯器快啲，但好多時將組合語言翻譯做機械碼都仲係快一截。
不過事實又係，現代嘅 CPU 快得好交關，所以喺部電腦運行嘅大多數時間，粒 CPU 都係處理閒置嘅狀態，所以「一段源碼能夠以幾快嘅速度翻做電腦識行嘅機械碼」呢家嘢對整體運算速度造成嘅影響理應會愈嚟愈唔明顯。
廿一世紀初嘅電腦科學同電子工程課程普遍都會教組合語言：雖然專業嘅程式設計員已經好少可會定時定候用組合語言做嘢，但組合語言所教嘅嗰啲概念都仲係好緊要。
好似係二進制算術、記憶體嘅管理、堆疊嘅處理同埋編譯器嘅設計等嘅課題實要識少少有關電腦喺硬件層面嘅運作先至會學得明，而一部電腦嘅行為係本質上由佢嘅命令集話事嘅，所以要學電腦點喺硬件層面運作，就要學電腦所屬嘅組合語言（同埋機械語言）。
現代電腦一般彼此之間都有相似嘅命令集，所以學一隻組合語言好多時經已夠個學生了解嗮呢啲基本概念。
電腦系統嘅起動程式多數會用組合語言嚟將個系統初始化同埋喺起動個作業系統嗰時測試吓個系統嘅硬件先。例子有同 IBM 相容嘅個人電腦系統同埋 CP/M 嘅 BIOS。
某啲相對低級啲嘅程式語言​——​好似係 Pascal 或者 C​——​會俾個用家將組合語言直接噉嵌入去源碼嗰度。呢啲程式好多時仲有能力喺唔同嘅硬件平台嗰度搵返相應嘅組合碼出嚟。
有啲編譯器喺將啲高級語言嘅源碼完全編譯（做機械碼）之前會首先將佢翻做組合碼先，等個用家有得用啲組合碼嚟做除錯或者最佳化。
組合語言喺還原工程上好有用。因為同專利相關嘅問題，好多時啲人都唔鍾意俾第啲人知道佢哋嗰啲程式嘅源碼，就算一間公司肯將佢哋個新軟件嘅源碼俾人知，好多時都淨係會以機械碼嘅形式發放。
機械碼要譯做組合碼好易，但係要譯做高級語言就撈絞好多。
好似係 IDA Pro 等嘅架生會因為呢個原因而好深入噉使用反組合嘅過程，而黑客等嘅人物會運用呢啲噉嘅架生嚟解開商業軟件嘅源碼​——​再（例如）將呢啲源碼賣俾出嗰個軟件間公司嘅同行競爭者。
｢xchg ax, ax｣ 即係 ｢將 AX 暫存器嘅內容同 AX 暫存器嘅內容對掉｣，技術上有做嘢，但係事實上等如冇做。
唔同組合語言好多時會用唔同記憶術代表同一個命令。喺 1985 年，電機電子工程師學會（IEEE）出版咗《694 號標準》諗住統一組合器所用嘅記憶術，但電腦科學界一般都唔係好睬佢哋。到咗廿一世紀初，各款組合器都仲係傾向各自用自己嘅記憶術。
｢xor cx, cx｣ 係指 ｢CX 暫存器嘅內容同 CX 暫存器嘅內容做邏輯異或（結果擺返喺 CX 暫存器）｣。任何數值同自己做邏輯異或結果都係 0，所以事實上係將 CX 設成 0；咁寫係一種慣用手法，原意可能係想慳位，或者可能係想慳執行時間。
概率論係數學一個子領域，專門研究概率（又叫機會率）相關嘅問題：概率係一啲描述隨機過程嘅結果嘅數值，例如掟一個冇出千嘅銀仔，出公嘅概率係 50%，所以對於思考不確定性嚟講不可或缺。
統計學就係專門研究點樣喺各個科學領域當中搜集、分析同呈現數據，而實證嘅科學方法本質上就帶有不確定－理論上，淨係抽個樣本嚟睇嘅過程就必然會有「手上個樣本有幾大機會真係代表到個總體嘅實況」嘅問題，所以統計學嘅理論思考梗會用到概率論。
噉亦即係話概率論同統計學本質上就係一啲可以攞嚟「喺有不確定性嘅情況下，按過去經驗預測未來」嘅工具，所以呢個表入面嗰啲詞彙同概念响研究「點樣教人工智能學習」嘅機械學習領域上都相當有用。
機會率係統計學同機械學習等領域上實要諗到嘅一個課題：呢啲領域都涉及研究者由一個總體入面攞一個樣本出嚟，並且嘗試靠分析手上嘅樣本嚟增進自己對個總體嘅認識，但呢種做法本質上就有不確定性－難以保證個樣本實係代表到個總體；例如研究者想研究狼嘅體重，因為人力物力嘅限制，佢冇可能研究嗮古往今來所有嘅狼，所以佢就去搵 100 隻狼返嚟做研究，佢量度到呢個樣本嘅狼平均體重係 40 公斤，就最嚴格嘅邏輯基準嚟講，呢個數可能真係代表到全世界嘅狼，但又有可能全世界嘅狼嘅平均體重查實係 60 公斤，個研究者之所以搵到 40 公斤呢個數只係佢咁啱唔好彩抽到個代表唔到個總體嘅樣本－隨機係統計學（以至科學方法）分析上走唔甩嘅一部份。
概率論係一套數學理論；專門研究機會率同相關概念，會以形式化（用各種數學符號）嘅方法將呢啲概念表達出嚟。
實驗：概率論上講嘅「實驗」同一般科學上講嘅實驗係兩個唔同嘅概念；喺概率論上，一場實驗係指一段程序，而段程序有以下嘅特性：有若干個具有清楚定義嘅可能結果（樣本空間）；最少理論上可以重複無限咁多次；例如掟銀仔就係概率論上嘅一場實驗－正路嚟講，掟銀仔有兩個可能結果（公同字），理論上可以重複無限咁多次，而公同字呢兩個結果結合埋就形成呢場實驗嘅樣本空間。
平穩過程係指場隨機過程嘅無條件概率分佈唔會隨時間改變，簡單講即係「啲可能結果分別嘅出現機率」唔會隨時間改變。
伯努利試驗：指有兩個可能結果嘅隨機實驗，例如掟銀仔（一係出公一係出字）就係一場伯努利試驗。
概率空間：以下呢三樣嘢加埋嘅總體－樣本空間、啲事件（睇下面）、同埋概率分佈（簡單講就係一個講明「每件可能事件發生嘅機率」嘅函數）。
收集數據係做統計分析前必要嘅一個工序：用科學方法做研究係要由對現實嘅觀察當中歸納出一啲能夠描述現實嘅普遍法則。
而要對現實作出有系統化嘅觀察，就一定要攞數據－即係用某啲符號（喺統計學上通常係數目字）記低現實世界嘅狀態。
總體係指所有屬研究對象嘅個體；一份研究會嘗試搵出有關某啲研究對象嘅知識，會作出一啲描述呢啲對象嘅假說；例 1：研究假說係「狼嘅平均體重係咁多咁多」，研究對象係全世界嘅狼；例 2：研究假說係「人類可以記住一串 8 個位嘅數字平均記 4 個鐘頭」，研究對象係全世界嘅人類。
樣本大細係樣本嘅個體數量，通常以 n 做符號代表；一般認為假設第啲因素不變，樣本最好就有咁大得咁大。喺現實應用上，因為人力物力限制，研究者往往冇辦法做到「樣本有咁大得咁大」，不過會起碼想啲樣本「有返咁上下大」，仲會有啲特定嘅式，用嚟計「樣本最少要係幾大」。
代表性係指個樣本有幾代表到想研究嗰個總體，數學啲講係指個樣本喺研究緊嘅變數上嘅概率分佈有幾接近總體；例如家陣想研究嘅總體係「人類」，但個研究者貪方便淨係由大學生嗰度抽樣，搞到成個樣本得 19 至 26 歲嘅人類，代表唔到呢個年齡層以外嘅人類－樣本代表性不足。