离婚财产分割索赔技巧以实战应用 范圣忠 吴大长 中华工商联合出版社【正版书】 rb mobi 在线 下载 lit txt 网盘 pdf

离婚实务中必须解决的问题就是离婚财产分割问题，本书以“解决问题”为出发点，着眼于日常生活中高频出现的离婚纠纷，围绕“索赔技巧及标准”和“赔偿计算方法”，为遭遇婚变的普通百姓保护自己的合法权益指点迷津。本书主要讲述了如何在法律的框架内行使自己的合法权利、如何认定和保护夫妻共同财产、如何分割和处理离婚财产、离婚损害赔偿的计算标准与方法等，选编的案例都是真实发生的、法院判决的案例，能为需要的人士解疑答惑。

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NumPy提供了常规数组（至少缺乏dtype限制）的广义形式，但是我们暂时坚持使用常规数组，以观察这种专门化措施对性能的影响。

做个简单的练习，假定我们要生成一个5000 x 5000个元素组成的矩阵/数组，填入标准正态分布（伪）随机数，然后计算所有元素的总和。首先采用纯Python方法，大量使用列表推导和函数式编程方法以及lambda函数：

In [111]: import random

I = 5000

In [112]: %time mat = [[random.gauss(0,1) for j in range(l)] for i in range(l)] » a nested list comprehension

0ut[112]: CPU times: user 36.5 s, sys: 408 ms, total: 36.9 s Wall time: 36.4 s

In [113]: %time reduce(lambda x, y: x + y, reduce(lambda x, y: x + y, row for row in mat])

0ut[113]: CPU times: user 4.3 s, sys: 52ms, total: 4.35s

678.5908519876647

现在转向NumPy,看看同一个问题如何解决。为方便起见，NumPy子库random提供了多种函数，以初始化numpy.ndarray对象，同时填入（伪）随机数：

In [114]: %time mat = np.random.standard_normal((I, I))

0ut[114]: CPU times: user 1.83 s, sys: 40 ms, total: 1.87 s Wall time: 1.87 s in [115]:...

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