因为没有下载到本地，实际上是在线检索，网速也会有影响。

@ThunderEX 也可以一样做吧。看成了 Normal Distribution 不好意思。

一维数轴上情况，相当于四个连续区间中最小区间长度最大。二分查找这个最小区间的长度，从数范围的四分之一开始二分。

每一次检验其实只有中间三个点需要尝试，最小和最大值都可以分别固定为数列的最小值和最大值，因为这不会比最优解更差。

因为数是正太分布的，所以区间移动的时候会跳过中间更多的点。应该比平均分布收敛得更快。我是这么觉得的。

DP4 下 Safari 放在后台一段时间就会崩溃。请谨慎升级。

@Huangcx507 可以在美国亚马逊买。

重新写个 dict_to_model 不就可以了，比如类方法。构造函数一般是为了处理构造时必须要初始化的东西，比如 C++ 中分配内存，子对象之类。这部分任务在 Python 中相对较少。

C++ 中的那种重载后变成实际上调用不同函数的行为在 Python 是不存在的。一部分原因是没有静态类型，一部分用简单的默认参数和 args, kwargs 就可以解决。楼上说的也就是手动实现了一遍类型检查而已。

完全不需要生硬寻找相同的实现方式。

究竟是向往/热爱创业公司氛围，还是只是想逃离现在所处的环境，这两者要区分清楚。

@clowwindy 这样啊，那我也得抓紧修改。既然是非公开 API 怎么还放在样例代码里，费解。

@clowwindy 原来是 UIWebView 的缓存，学习了。

@clowwindy

抱歉，链接坏掉了。是
https://github.com/rs/SDWebImage

@clowwindy

SDURLCache 是不是效果好一点？
https://github.com/rs/SDURLCache

最初是在 AFNetworking 的一个 issue 里看到他们讨论发现的。
只用图片 cache 的话可以用相应的 https://github.com/rs/SDWebImage，我用过感觉不错。