Как я и писал, есть разные задачи. Есть код для суперкомпьютеров, который пишется под конкретную очень узкую задачу и практически не меняется. Но это очень малая часть всего многообразия научного программирования. А в массе своей, затраты на поддержку "творческого" кода огромны.
Собственно вы полностью повторяете тезис о том, что просто взять программистов и посадить их делать "физику" нельзя. Я об этом и говорил. Но в то же время, физики сами не справляются с тем, чтобы создавать инфраструктуру для решения своих больших задач.
Ну вот подход к программе как к системе уравнений - это и есть типичная ошибка физиков. Современная программа, особенно работающая с данными - это гораздо больше, чем просто алгоритм. Основная часть - это обвязка и инфраструктура. Точно так же как и в коммерческой разработке.
Суть в том, что на текущем этапе уже нужны именно продукты. С супер-большими объемами данных и сложными структурами в ноутбучиках не поработаешь. И вы правы в том, что ученые этого не понимают.
А программисты хотят четкое ТЗ, которого в науке действительно быть не может.
Я выше ответил на аналогичный вопрос. Я сам занимаюсь в том числе разработкой систем сбора данных (см. тут: https://github.com/mipt-npm/controls.kt) и совершенно не фанат LabView, потому что он слишком ограничен и громоздок. Но при этом совершенно очевидно, что если речь идет не о программистах - это первый выбор.
Если интересно, то прямая работа с железом была у нас на курсе "Продвинутое программирование на языке Python" Михаила Зеленого (там она прямо на зачет была с реальным железом). Возможно что-то будет на курсе "Введение в научное программирование на Kotlin" этой весной. Но в обоих случаях идет речь о программистах. А LabView - это система, созданная для людей, которые не хотят заморачиваться с языками программирования.
С + Ардуино это очень большое отличие от LabView. Лабвью создана как раз для не-программистов или как минимум не-традиционных-прогарммистов. Если вы посадите туда классического алгоритмирческого программиста типа меня, то получится так себе. Обратно тоже верно.
Представьте себе. Студентов вообще очень сложно затянуть на не обязательный курс (даже анализ данных, который читаю уже несколько лет, ходит много, сдает мало). Мы практиковались на "самых мотивированных" физиках. И то было всего несколько человек. Разумеется, дальше будем делать больше рекламы и людей будет несколько больше.
Преподаю с 2013 года. В том числе физ. лабы. Заместитель заведующего лаборатории. На радиоэлектронике был только когда учился, так что могу чего-то забыть. Но там очень простой материал всегда был и все равно к концу народ ничего не соображал. Не помню, чтобы кто-то от радиолаб был в воссторге. Но вероятно это еще от личных предпочтений зависит. По общефизу бывает да, с огромным удовольствием делают. Но это тоже личные предпочтения. И не факультатив в свободное от прочей работы время.
Вы пробегитесь что ли по нормальным учебным лабораториям и убедитесь, что никто кроме вас не заставляет студентов устанавливать проприетарный софт на личные ноуты.
А где было что-то написано о том, что кто-то кого-то заставляет что-то делать? Мы не можем студентам говорить "устанавливайте паленую версию" - это точно. А в остальном полная свобода.
Нет, если хотите, то вы можете спорить о паттернах программирования в лабвью
Могу, опыта в программировании достаточно, правда не на LabView. Я тут прошу прощения, я не прошел по ссылке, я думал там ссылка на обычную википедию. А там ссылка на лабвьюшную страницу, где очень специфичные паттерны, которые не имеют ничего общего с тем, что обычно называют шаблонами проектирвоания в программировании (вот это https://en.wikipedia.org/wiki/Software_design_pattern). С этой оговоркой я соглашусь с вами.
Курс вводный. Он сделан для того, чтобы вообще познакомить людей с системой и подходами. Собственно это был пробный заход и статья как раз про это. Если вы знаете как правильно, мы будет рады пригласить вас прочитать пару лекций про это а рамках следующей итерации курса, которая будет весной (он будет подольше, так что времени там будет побольше). Свяжитесь со мной в телеграм пожалуйста если вам интересно.
Ну а по программированию у нас целая магистратура если что: http://npm.mipt.ru/ru/magprog/. Там в том числе мы занимаемся системами сбора данных. Правда не на LabView, руководителей пока нет. Мы кстати активно приглашаем научных руководителей, так что кому интересно также свяжитесь со мной в телеграм.
Да вы прикалываетесь;) На Физтехе есть ровно один способ сделать так, чтобы студенты ничего не поняли за три часа: прийти неподготовленным с сырым курсом.
Простите, вы много курсов делали? На самом деле есть только один формат, который дейсвтительно идет три часа - это лабораторные работы. И они не сожержат лекционного материала. Комбинацию лекция + практика по не профильному предмету студенты действительно не выдерживают.
Штоа? Признавайтесь, как вы сумали довести мою альма-матер до того, чтобы у нее не осталось денег на самые дешевые стационарники? Или просто решили переложить работу с больной головы на здоровую?
Ну не знаю, кто довел. Мы принимаем пожертвования если что. Но стационарные компьютеры есть в компьютерных классах. В данном случае дело не столько в том, что нет возможности поставить стационарник (он куда дешевле того же Элвиса), сколько в том, что студенты хотят и дома поработать. А лабораторный стационарник в общежитие не утащишь.
Сюрпрайз, сюрпрайз. Лабвью — это не только красивые кнопочки и лампочки, но и паттерны программирования, без которых про нормальную работу можно забыть. Даже на самом базовом курсе студенты должны выучить как минимум state machine.
Ваша ссылка, простите, ровно никакого отношени к лабвью не имеет. Эти паттерны сделаны для С++ и практически никак не работают в визуальном языке LabView (многие из них вообще нигде кроме С++ и не работают). Стейт машина тоже плохо ложится на концепцию LabView, там все сделано на потоках данных, а не на состоянии. Есть альтернативы, разумеется, где используется именно понятие состояния (посмотрите, что делают в https://research.jetbrains.org/groups/cyber-physical-systems/), но там совсем другой принцип и другие цели.
Да, скорее всего больше ничего мы в ближайшее время купить не сможем. К счастью, лицензии уже закуплены и на уже купленное санкции не распространяются. В худшем случае будем сидеть на немного просроченной версии.
null-safety ломается гораздо проще через порядок инициализации (вызов из init блока функции, которая обращается к переменной, которая инициализируется позже). Это плата за интероп с джавой. Если бы можно было сохранить интероп с джавой и при этом иметь foolproof null-safety, то это бы, разумеется сделали. Аналогичная история с lateinit. Его сделали только для работы с API андроида.
Полноценный парсер теха — это большая головная боль, особенно когда его потом надо во что-то сконвертировать. Единственный проект, который более или менее с этим справляется — это https://dlmf.nist.gov/LaTeXML/. Там компилятор теха в XML, из которого потом можно сделать человека (после доработки напильником).
Нет, конечно. Отбор конкурсных комиссий и отслеживание всех вопросов, связанных с конфликтом интересов — это огромная и очень сложная система. Во многих, как вы выразились, "развитых странах", система экспертизы проектов во много заменена системой экспертизы квалификации (и это, похоже, правильный путь). Если человек защитил диссертацию и получает должность профессора, ему автоматически выделяются ресурсы на поисковую деятельность. Если он (или она) хочет стартовать крупный проект, то проходит довольно многоступенчатая процедура отбора, бОльшая часть которой завязана на разнообразные административные мероприятия. И нельзя сказать, что это так уж хорошо работает. Часто поддержанными оказываются не самые интересные, а самые "громкие" проекты.
Julia на этом даже всю идеологию строит: https://juliadatascience.io/julia_accomplish#sec:two_language
Как я и писал, есть разные задачи. Есть код для суперкомпьютеров, который пишется под конкретную очень узкую задачу и практически не меняется. Но это очень малая часть всего многообразия научного программирования. А в массе своей, затраты на поддержку "творческого" кода огромны.
Собственно вы полностью повторяете тезис о том, что просто взять программистов и посадить их делать "физику" нельзя. Я об этом и говорил. Но в то же время, физики сами не справляются с тем, чтобы создавать инфраструктуру для решения своих больших задач.
Ну вот подход к программе как к системе уравнений - это и есть типичная ошибка физиков. Современная программа, особенно работающая с данными - это гораздо больше, чем просто алгоритм. Основная часть - это обвязка и инфраструктура. Точно так же как и в коммерческой разработке.
Поэтому если дать людям выбор, они будут писать на Python. Это не плохо само по себе, но проблема в том, что после публикации этот код можно выкинуть.
Можете привести пример большого публичного проекта на Fortran 2018?
Сейчас реально появились группы, которые занимаются этими "мостами" и мне кажется, что в будущем это будет востребованная ниша.
Суть в том, что на текущем этапе уже нужны именно продукты. С супер-большими объемами данных и сложными структурами в ноутбучиках не поработаешь. И вы правы в том, что ученые этого не понимают.
А программисты хотят четкое ТЗ, которого в науке действительно быть не может.
Я выше ответил на аналогичный вопрос. Я сам занимаюсь в том числе разработкой систем сбора данных (см. тут: https://github.com/mipt-npm/controls.kt) и совершенно не фанат LabView, потому что он слишком ограничен и громоздок. Но при этом совершенно очевидно, что если речь идет не о программистах - это первый выбор.
Если интересно, то прямая работа с железом была у нас на курсе "Продвинутое программирование на языке Python" Михаила Зеленого (там она прямо на зачет была с реальным железом). Возможно что-то будет на курсе "Введение в научное программирование на Kotlin" этой весной. Но в обоих случаях идет речь о программистах. А LabView - это система, созданная для людей, которые не хотят заморачиваться с языками программирования.
С + Ардуино это очень большое отличие от LabView. Лабвью создана как раз для не-программистов или как минимум не-традиционных-прогарммистов. Если вы посадите туда классического алгоритмирческого программиста типа меня, то получится так себе. Обратно тоже верно.
Представьте себе. Студентов вообще очень сложно затянуть на не обязательный курс (даже анализ данных, который читаю уже несколько лет, ходит много, сдает мало). Мы практиковались на "самых мотивированных" физиках. И то было всего несколько человек. Разумеется, дальше будем делать больше рекламы и людей будет несколько больше.
Преподаю с 2013 года. В том числе физ. лабы. Заместитель заведующего лаборатории. На радиоэлектронике был только когда учился, так что могу чего-то забыть. Но там очень простой материал всегда был и все равно к концу народ ничего не соображал. Не помню, чтобы кто-то от радиолаб был в воссторге. Но вероятно это еще от личных предпочтений зависит. По общефизу бывает да, с огромным удовольствием делают. Но это тоже личные предпочтения. И не факультатив в свободное от прочей работы время.
А где было что-то написано о том, что кто-то кого-то заставляет что-то делать? Мы не можем студентам говорить "устанавливайте паленую версию" - это точно. А в остальном полная свобода.
Могу, опыта в программировании достаточно, правда не на LabView. Я тут прошу прощения, я не прошел по ссылке, я думал там ссылка на обычную википедию. А там ссылка на лабвьюшную страницу, где очень специфичные паттерны, которые не имеют ничего общего с тем, что обычно называют шаблонами проектирвоания в программировании (вот это https://en.wikipedia.org/wiki/Software_design_pattern). С этой оговоркой я соглашусь с вами.
Курс вводный. Он сделан для того, чтобы вообще познакомить людей с системой и подходами. Собственно это был пробный заход и статья как раз про это. Если вы знаете как правильно, мы будет рады пригласить вас прочитать пару лекций про это а рамках следующей итерации курса, которая будет весной (он будет подольше, так что времени там будет побольше). Свяжитесь со мной в телеграм пожалуйста если вам интересно.
Ну а по программированию у нас целая магистратура если что: http://npm.mipt.ru/ru/magprog/. Там в том числе мы занимаемся системами сбора данных. Правда не на LabView, руководителей пока нет. Мы кстати активно приглашаем научных руководителей, так что кому интересно также свяжитесь со мной в телеграм.
Простите, вы много курсов делали? На самом деле есть только один формат, который дейсвтительно идет три часа - это лабораторные работы. И они не сожержат лекционного материала. Комбинацию лекция + практика по не профильному предмету студенты действительно не выдерживают.
Ну не знаю, кто довел. Мы принимаем пожертвования если что. Но стационарные компьютеры есть в компьютерных классах. В данном случае дело не столько в том, что нет возможности поставить стационарник (он куда дешевле того же Элвиса), сколько в том, что студенты хотят и дома поработать. А лабораторный стационарник в общежитие не утащишь.
Ваша ссылка, простите, ровно никакого отношени к лабвью не имеет. Эти паттерны сделаны для С++ и практически никак не работают в визуальном языке LabView (многие из них вообще нигде кроме С++ и не работают). Стейт машина тоже плохо ложится на концепцию LabView, там все сделано на потоках данных, а не на состоянии. Есть альтернативы, разумеется, где используется именно понятие состояния (посмотрите, что делают в https://research.jetbrains.org/groups/cyber-physical-systems/), но там совсем другой принцип и другие цели.
Да, скорее всего больше ничего мы в ближайшее время купить не сможем. К счастью, лицензии уже закуплены и на уже купленное санкции не распространяются. В худшем случае будем сидеть на немного просроченной версии.
Потому что очень хорошая студентка. Но вообще, это коллективная работа, Татьяна делала существенную часть, но не всю.
В частности, написание текста - это очень большая работа, которую далеко не все любят и умеют.
null-safety ломается гораздо проще через порядок инициализации (вызов из init блока функции, которая обращается к переменной, которая инициализируется позже). Это плата за интероп с джавой. Если бы можно было сохранить интероп с джавой и при этом иметь foolproof null-safety, то это бы, разумеется сделали. Аналогичная история с lateinit. Его сделали только для работы с API андроида.
Полноценный парсер теха — это большая головная боль, особенно когда его потом надо во что-то сконвертировать. Единственный проект, который более или менее с этим справляется — это https://dlmf.nist.gov/LaTeXML/. Там компилятор теха в XML, из которого потом можно сделать человека (после доработки напильником).
Пара замечаний:
В остальном, хорошее исследование.
Нет, конечно. Отбор конкурсных комиссий и отслеживание всех вопросов, связанных с конфликтом интересов — это огромная и очень сложная система. Во многих, как вы выразились, "развитых странах", система экспертизы проектов во много заменена системой экспертизы квалификации (и это, похоже, правильный путь). Если человек защитил диссертацию и получает должность профессора, ему автоматически выделяются ресурсы на поисковую деятельность. Если он (или она) хочет стартовать крупный проект, то проходит довольно многоступенчатая процедура отбора, бОльшая часть которой завязана на разнообразные административные мероприятия. И нельзя сказать, что это так уж хорошо работает. Часто поддержанными оказываются не самые интересные, а самые "громкие" проекты.