Tatoeba sentences — language code: yue
我喺2022年12月18號嘅文件入面同 Greg 講，我爸爸決定由我哋菲律賓搬去加拿大。 佢鍾意埃爾維斯 · 普雷斯利同erkon 。 澳洲喺我心目中會係好事。 仲係比較熱啲。
喺呢個機會，我哋想再次衷心感謝所有朋友同貢獻者，同時鼓勵所有訂閱者同演唱會參加者加入晒我哋嘅朋友圈，如果佢哋仲未屬於我哋嘅朋友圈。
「個個都做。噉我都應該做，係咪？」「首先我想同你講：你唔係所有人。你有自己嘅頭腦去思考吓，你有能力為自己去揀啲對你好啲嘅嘢。」
「咩係藝術敏感，咩係藝術個性？」「藝術敏感度係幸運嘅能力，可以睇到其他人睇唔到嘅嘢，而藝術個性就係創造其他人唔想睇到嘅嘢嘅不幸能力。」
要一種語言喺 Tatoeba 有好多句子，就要有好多講呢種語言嘅人創造返一啲句子，或者好少講呢種語言嘅人創造好多句子。 對於大部分語言嚟講，呢兩個條件都唔符合。
想像一個大城市。 可能有啲商戶、餐廳、夜店、電影院等等都開到深夜。 夜晚，中心嘅街道同廣場仍然充滿住繁忙嘅生活。 你可以做啲嘢，體驗啲嘢。
我成晚都唔開心，因為我食咗鱸魚。 朝早醫生鼓勵我，點解我要傷心？ 畢竟，係我食咗鱸魚，而唔係鱸魚食咗我。
對原子物理學嘅觀察過程進行仔細噉分析，發現咗亞原子粒子作為孤立嘅實體係冇意義嘅，而淨係理解得為實驗嘅準備同隨後嘅測量之間嘅互聯關係。
近似演算法係指嘗試搵出近似想要嘅答案嘅數值嘅演算法，而精準演算法係指要求搵到嘅答案同目標完全一樣：演算法一般都會俾出（通常係以數字形式存在嘅）答案，精準演算法要求個輸出同目標答案完全一樣，而近似演算法淨係要求個輸出同目標答案相近。
喺 RPG 遊戲當中計一吓攻擊中唔中－1 代表「中」、0 代表「唔中」－就係一個精準演算法，要求個答案同目標數值完全一樣，但喺好多統計學同機械學習上嘅應用當中，可能輸出嘅數量極大－原則上如果答案嘅數值係連續性（可以小數點後有幾多個位都得），答案嘅可能數值會有無限咁多個，所以喺呢種情況下，串演算法只會務求俾出一個「理應會接近真實答案」嘅數值做輸出。
即係話一個近似演算法會答嘅唔係「答案係幾多」而係「答案相信係喺幾多同幾多之間」或者「真正答案應該會接近呢個數值」。
爬山演算法嘅圖解；X 軸同 Y 軸係個模型嗰兩個參數，Z 軸（上下）表示一個量度模型表現嘅指標；演算法嘅目標係要將 z 最小化。
個模型嘅 z 值會慢慢變到愈嚟愈細（接近理想數值），不過原則上，呢個最後嘅答案值唔保證會係理想數值－可能喺睇到嘅空間外有更低嘅可能 z 值，但呢串演算法唔會能夠保證將個模型帶到去嗰個數值－所以係一個近似演算法。
蒙地卡羅樹搜索嘅圖解；每一個橫排嘅圓圈表示一柞可能性（例：一盤棋局喺某一刻有邊啲步可以行），而一個圓圈下嘅分枝表示嗰個可能性之後會有邊啲可能性（例：行咗某一步之後，個盤棋會有邊啲步可以行）。
如果樖樹狀圖每吓都係得三四條分枝，窮舉演算法或者仲搞得掂，但現實世界嘅棋局每一刻都閒閒地有廿零三廿條分枝。
如果要由一個數列當中搵某一個特定嘅數字出嚟，可以用一個窮舉嘅方法：將個數列入面嗰啲數字逐個逐個攞嚟睇，睇吓嗰個數字係咪想要嗰個，最後俾個輸出。呢種做法喺個數列（例如）得三個數字嗰陣唔會有乜問題，但喺現實應用上，要耖嘅數列好多時都閒閒地有成幾千個數字，而喺（例如）教人工智能捉象棋嘅情況下，一盤象棋會有成上萬個可能情況，用窮舉演算法會嘥好多時間精神，實證嘅研究亦都表明咗窮舉演算法根本行唔通。
正話提到嘅對分檢索方法就唔係一個窮舉演算法，因為呢串演算法唔會將所有可能嘅答案全都齋睇晒一次。
而廿一世紀嘅電腦科學界同相關領域喺解起問題上嚟都唔會用窮舉演算法，而係好多時會集中思考點樣由成千上萬個可能性當中揀一部份出嚟處理。可以睇吓近似演算法同蒙地卡羅樹搜索。
將一個有四個數嘅陣列斬開嘅圖解；斬開咗之後，每一件都簡單過原先嗰個陣列。
合併排序就係分治演算法嘅一種－合併排序係一種（喺某啲情況下好用嘅）排序演算法，會將要排好嘅數據列砍件做細細橛，將每一橛排好咗之後就可以將呢啲細數據列砌返埋一齊，形成一個排好咗嘅大數據列。
運算複雜性理論係運算理論嘅一個子領域，研究用演算法解決問題「有幾撈絞」－舉個例子說明，想像有個問題，先前嘅分析顯示咗，個問題係有可能用電腦解決嘅，但打後進一步嘅分析發現，解決呢個問題要用嗰串演算法複雜到就算用最先進嘅電腦行，都要用成 100 年先行得完，噉嘅話個問題喺實際應用上根本冇得有效率噉解決。
運算複雜性理論嘅分析興用大 O 符號嘅方法嚟表示演算法嘅運算複雜度，一個大 O 符號會將一段演算法嘅時間複雜度（簡單講就係指段演算法嘥幾多時間）同空間複雜度（簡單講就係指段演算法嘥幾多記憶體）表達成輸入大細嘅函數，例如一個用窮舉演算法搜尋一個數列嘅演算法喺最壞情況下要耖嗮成個數列先會搵到想要嗰個數，即係話設數列嘅長度係 n，噉呢個窮舉演算法嘅最壞情況時間複雜度用大 O 符號寫嘅話，就會係 O(n)，意思即係話數值同 n 成正比。
某啲難題可能會有幾個（唔同複雜度嘅）演算法解決到，又有啲難題係冇已知能夠有效率解決佢哋嘅演算法嘅。
因為噉，科學家好多時都要喺解難嗰陣諗用乜嘢演算法最好，而複雜性就係量度「一串演算法有幾好」嘅重要指標之一：假設其他因素不變，科學家會鍾意用最簡單最唔嘥時間嘅演算法。
某啲演算法可能（例如）用咗幾十行指令就解到第啲演算法要用成幾百行指令先解到嘅問題，前者行起上嚟會快啲，而且要儲落部電腦度嗰陣又會冇咁掗碇－自然啲人會更加鍾意用呢串演算法，例如頭先提到嘅對分檢索就俾人評定為好用過「將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅窮舉搜尋。
因為噉，軟件工程師同編程員等嘅人員好多時都會想知唔同嘅演算法當中邊啲好用啲，而要搵出個答案，佢哋就要知道每串演算法「所嘥嘅時間」同埋「用咗幾多行指令」等嘅資訊。
演算法分析係電腦科學嘅一門子領域，專門對演算法嘅各種特性作出分析，尤其係對運算複雜度嘅分析：好多時，同一個問題可以用好多個唔同嘅演算法嚟去解決。
最抽象化嘅演算法分析係純數學性嘅：喺演算法分析當中，研究者可以齋靠抽象嘅數學符號嚟表達啲演算法，好多時根本唔使用真嘅程式語言寫低串演算法先。
雖然係噉，絕大部份嘅演算法去到最尾都係要用某啲硬件或者軟件平台嚟執行嘅，而啲演算法執行嗰陣嘅效率就會俾人攞嚟評估串演算法。
演算法效率係演算法分析上至關重要嘅一個概念，指緊一串演算法要用幾多資源－用咗幾多行指令、幾多款指令呀噉－嚟解決一個特定嘅問題。
假設第啲因素唔變，一串演算法愈係可以用少嘅資源－用嘅指令短、唔使用啲複雜同進階嘅指令－嚟解決一個問題，串演算法就愈會俾人覺得佢有效率，而工程師同科學家一般都鍾意高效率嘅演算法。
高效率嘅演算法可以有用得好交關：例如係處理圖像用嘅快速傅立葉變換噉，有研究試過發現，快速傅立葉變換演算法方面嘅改進令到醫療上嘅圖像處理快咗成 1,000 倍咁多。
一串演算法嘅專利屬於邊個喺法律上係一個問題。
專利係指由一個國家或者地區嘅政府俾發明一樣嘢嘅人，宣佈喺一段時間內（例如廿年內）嗰樣發明專屬於嗰位發明者，而想用嗰樣發明嚟賺錢嘅人通常都要俾錢個發明者先，然後個發明者先至俾佢哋有權運用嗰樣發明嚟賺錢，軟件專利就係泛指為咗電腦軟件－電腦程式、函式庫、用家介面同演算法等－而設嘅專利。
喺廿一世紀初，「齋靠一串演算法有冇得攞去申請專利」係一個受爭議嘅課題：喺 2006 年嘅美國，一個人係唔可以齋靠玩弄抽象概念、數字或者訊號嚟攞專利嘅，所以發明一串演算法冇得攞專利。