Вот например, метод прогонки для решения трехдиагональной матрицы. Коэффициенты в принципе никак не назовешь иначе, потому что они не несут собственного смысла. В то время как в формуле можно допустить парочку ошибок.
Очень часто коэффициенты вводятся как части одной большой формулы, выражаются друг через друга, из них получают другие коэффициенты с целью оптимизации итд.
В оригинале большинство информации является объектами. Будь то файл, картинка, XML-документ или что-либо еще.
В этом и главное преимущество пайпа — мы можем передавать некоторую информацию, не имеющую конкретного представление в машинном виде, но имеет представление в голове автора скрипта. При этом текстовая сериализация обладает рядом качеств:
1) Прозрачность — все что передается по пайпу, можно вывести на экран и ничего более, так же как и ничего менее не будет передано на вход другой программе. Облегчает поиск ошибок и мест их возникновения.
2) Гибкость — сущность, которая передается по пайпу, может меняться очень быстро, например список_пользователей -> e-mail -> md5hash -> url -> avatar.png -> vCard. Для полноценного обьектного пайпа вам пришлось бы реализовать каждую из этих сущностей отдельно и заставить каждую программу понимать эти сущности. Более того, вам придется сохранять обратную совместимость с текстовым представлением сущности. Это накладно, нудно, менее надежно.
3) Совместимость. Проблемы обмена информацией с машинами, работающими под другой версией системы/другой архитектурой, проблемы бинарной несовместимости старых версий программ или отсутствуют, или решаются ещё одной командой.
С другой стороны, современные *nix шеллы не заточены под работу со сложными структурами данных. Эта задача разрешима либо grep/sed/awk в простых случаях, либо программой на perl/python/your-favorite-language в пайпе.
Хорошая думалка должна обьединять несколько уровней абстракции, которые акцентируются на различных аспектах речи:
1) Речь выражает мысли — программа должна уметь мыслями оперировать — программа должна уметь оперировать абстрактными понятиями, их взаимосвязями, уметь новые взаимосвязи из уже имеющихся и т.д. Этими задачами занимаются спецы по математической логике, кибернетики и другие математики. Математический аппарат довольно развит, есть и практические реалиции с похожими целями (например, дескриптивные логики).
2) Речь очень выразительна — одно и то же предложение в разных контекстах может выражать совершенно разные мысли, ну а сколькими способами можно выразить одну и ту же мысль… Добавляет сложности то, что контекст меняется постоянно, предметная область может смениться за пару минут полностью, и система должна успевать подстраиваться. Здесь на помощь приходит нечеткая логика, она слаба в построении выводов, но очень гибка по сравнению с четкой логикой.
3) Речь не монотонна (если это не лекция по матану :)) — акцент, посторонний шум, эмоциональное состояние говорящего и прочая мешают узнаванию/пониманию слов. Здесь могут помочь нейросети, они хорошо справляются с распознаванием зашумленного сигнала.
На данный момент встречаются связки четкой логики и нечеткой, нечеткой логики и нейросетей. Создание же полной системы потребуется много профессионалов и денег, которых как обычно ни у кого нет.
ЧПУ в явном виде он не дает, да и в современный фреймворках пишут свои правила разбора url, так что непонятно, в чем преимущество перед обычным запихиванием параметров в get.
Он хоть о суде заранее знал? Повесточку ему обязаны были отправить. Странно, если бы не отправили, странно, если бы он заранее не озаботился оспариванием решения.
Очень часто коэффициенты вводятся как части одной большой формулы, выражаются друг через друга, из них получают другие коэффициенты с целью оптимизации итд.
В этом и главное преимущество пайпа — мы можем передавать некоторую информацию, не имеющую конкретного представление в машинном виде, но имеет представление в голове автора скрипта. При этом текстовая сериализация обладает рядом качеств:
1) Прозрачность — все что передается по пайпу, можно вывести на экран и ничего более, так же как и ничего менее не будет передано на вход другой программе. Облегчает поиск ошибок и мест их возникновения.
2) Гибкость — сущность, которая передается по пайпу, может меняться очень быстро, например список_пользователей -> e-mail -> md5hash -> url -> avatar.png -> vCard. Для полноценного обьектного пайпа вам пришлось бы реализовать каждую из этих сущностей отдельно и заставить каждую программу понимать эти сущности. Более того, вам придется сохранять обратную совместимость с текстовым представлением сущности. Это накладно, нудно, менее надежно.
3) Совместимость. Проблемы обмена информацией с машинами, работающими под другой версией системы/другой архитектурой, проблемы бинарной несовместимости старых версий программ или отсутствуют, или решаются ещё одной командой.
С другой стороны, современные *nix шеллы не заточены под работу со сложными структурами данных. Эта задача разрешима либо grep/sed/awk в простых случаях, либо программой на perl/python/your-favorite-language в пайпе.
1) Речь выражает мысли — программа должна уметь мыслями оперировать — программа должна уметь оперировать абстрактными понятиями, их взаимосвязями, уметь новые взаимосвязи из уже имеющихся и т.д. Этими задачами занимаются спецы по математической логике, кибернетики и другие математики. Математический аппарат довольно развит, есть и практические реалиции с похожими целями (например, дескриптивные логики).
2) Речь очень выразительна — одно и то же предложение в разных контекстах может выражать совершенно разные мысли, ну а сколькими способами можно выразить одну и ту же мысль… Добавляет сложности то, что контекст меняется постоянно, предметная область может смениться за пару минут полностью, и система должна успевать подстраиваться. Здесь на помощь приходит нечеткая логика, она слаба в построении выводов, но очень гибка по сравнению с четкой логикой.
3) Речь не монотонна (если это не лекция по матану :)) — акцент, посторонний шум, эмоциональное состояние говорящего и прочая мешают узнаванию/пониманию слов. Здесь могут помочь нейросети, они хорошо справляются с распознаванием зашумленного сигнала.
На данный момент встречаются связки четкой логики и нечеткой, нечеткой логики и нейросетей. Создание же полной системы потребуется много профессионалов и денег, которых как обычно ни у кого нет.