我们应该退出知乎加入净土吗？

为什么会出现在 Little Snitch 对 iStat Menus 的权限许可中？

不是说引用 Monaco 或者 CodeMirror，而是说如果要完全从头实现一个，我们所需要的根本思路和技术是什么？

两种语言写的程序是如何实现交互的呢？

固定一端点，即给定 $f(a)=y_0$；函数指实值函数 $f:[a, b]\rightarrow\mathbb{R}$

这些 AST 之间的关系是怎样的？

你们能救救我吗

看这： https://en.wikipedia.org/wiki/Fra%C3%AFss%C3%A9%27s_theorem 长得和 UA 真像……而且基于 ua 的 isoToPath 就和这完全一样了

你们懂吗

严格来说，就是是否存在两个 $\mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$ 的可测函数 $f, g$，使得

$$\int_{f^{-1}((-\infty, x_1])} \mathrm{d}x = F_{f}(x) = F_{\mathcal{N}}(x)$$

$$\int_{g^{-1}((-\infty, x_1])} \mathrm{d}x = F_{g}(x) = F_{\mathcal{N}}(x)$$

并且

$$\int_{f^{-1}((-\infty, x])} \mathrm{d}x \int_{g^{-1}((-\infty, x])} \mathrm{d}x_2 = \int_{(f^{-1}((-\infty, x])\cap g^{-1}((-\infty, x_2]))} \mathrm{d}x$$

如果不可以，什么样的分布才可以呢？

有没有例子呢？

$\mathrm{E}(X_t | \sigma_s) = X_s$ 这个条件到底意味着什么？到底蕴藏着什么能量？它想表达什么？

能不能举些例子？

能不能举些例子？

比如随机过程的样本空间到底长啥样？随机过程的「过滤」是怎样的？

它似乎是一个很大、很难把握的空间，是这样吗？

对一个随机变量 $X$，它所生成的 $\sigma$-代数 $\sigma(X)$ 究竟有什么意义？

当我们在谈论 $\mathrm{E}(X|\sigma)$ 的时候，我们到底在谈论什么？