主要观点：

• 介绍了mmap(blog)等相关页面，包含多个关于数学和编程相关的内容。
• 详细探讨了std::adjacent_difference算法及其与std::partial_sum的关系，以及在微积分中的三个核心问题（求斜率、恢复原始曲线、求面积）中的应用。
• 对比了std::adjacent_difference算法设计的优缺点，认为其不够通用且与微积分中的导数定义不完全对应。
• 介绍了q语言中deltas函数的特点及与std::adjacent_difference的差异。

关键信息：

• std::adjacent_difference算法会复制输入序列的第一个元素，在处理不同类型元素差值时存在限制。
• 微积分的三个核心问题及离散形式的基本定理，通过序列和离散导数、反导数来阐述。
• std::adjacent_difference与std::partial_sum互为逆运算，在 hiking 例子中体现了基本定理的两种计算方式。
• std::adjacent_difference设计存在通用性和与微积分对称性方面的问题。
• q语言中deltas函数会预添加零种子值来计算相邻元素差值，与std::adjacent_difference有差异但能保持对称性与实用性。

重要细节：

• 示例代码展示了std::adjacent_difference在不同场景下的应用及错误情况。
• 对std::adjacent_difference和std::partial_sum的逆运算关系进行了详细说明和示例。
• 解释了q语言中deltas函数的定义和操作方式，以及与Each Prior运算符的关系。