Вариант: начать писать ОС с нуля, учитывая современные архитектуры ЭВМ. Затем добавлять разные редакторы и прочее. Это выгодно, потому что много чего открыто и известно, а условный "запад" уже зациклился на текущих архитектурах ЭВМ и принципах построения ОС. Наработав, допустим, за 20 лет свой багаж, можно выйти на примерно одинаковый уровень развития. С квантовыми компьютерами, скорее всего, будет провал (либо тавтология - шило на мыло).
Да, соглашусь. Данных сейчас много... Но есть ли толк от этого (имею ввиду данные океанов, геологические модели и т.п.)? Я никогда с таким объемом данных не работал. Как бы то ни было, все равно данные читаются последовательно (параллельно-последовательно если быть точнее), за раз их никак не обработать.
Терабайтовые матрицы - сразу подозрение на неправильную постановку / некорректность задачи. Либо это очень специфическая область - тогда необходимо сотрудничество математиков (которые должны знать тонкости вычислений) и программистов (которые должны уметь использовать ресурсы ЭВМ грамотно). Один человек никогда качественно не решит сложную задачу (либо потратит неоправданно много времени). Команда и еще раз команда.
Люди разные. Мне, например, по горло хватало школьной программы, плюс подготовительные курсы к поступлению в ВУЗ не давали возможности читать что-то дополнительное (новое) и в принципе не нужное при поступлении (никто линейную алгебру не требует на вступительных экзаменах, наоборот могут что-то заподозрить :)).
"В школе у вас математики не было? Или просто за десять лет натренировать мозг нереально и нужно ещё пять?"
Была. Но понятие "матрицы", введенное в сентябре на первом курсе, сломало мозг :), перевернуло сознание. Не так было очевидно с индексацией, то же умножение матриц - целый новый мир, не говоря уже про линейные зависимости, определители...
Я думаю, что математика нужна для организации работы мозга, как тренировка, как дисциплина. ВУЗ - это тоже своего рода дисциплина, по крайней мере по изначальной задумке. А так да, материалы в интернет по программированию вполне позволяют самообучаться. Однако, как бы то ни было, мудрое сочетание теории и практики - золотой навык, который без высшего образования, всё-таки, трудно получить, и даже имея высшее далеко не сразу приходит такой навык (если вообще приходит). Нельзя выбрасывать теории, но и нельзя игнорировать практический опыт.
Если есть нелинейная зависимость, то ее можно компенсировать и получить выровненные данные, для которых имеет смысл обычный коэффициент корреляции. Также перед вычислением последнего данные имеет смысл очистить от выбросов.
Изучение ассемблера - корень познания остальных языков. С++ в реальности сложен (в универе всё может быть проще если преподаватель не "гик"); плюсы сложны, потому что далеко не всегда знаешь что под капотом, а помнить все правила языка невозможно, поэтому постоянный доступ к интернету - must have любого программиста. Язык С - как следующий уровень после ассемблера. На С, думаю, с опытом можно программировать почти без доступа к интернету - хватит практики и пары книг. Кажется, что С - золотая середина между машинными кодами и, например, python. Но с другой стороны прогресс не остановить и придется вникать и в range, и в corutine и т.п. C++ кажется сближается с Python, равно как Windows с Linux :)
Вариант: начать писать ОС с нуля, учитывая современные архитектуры ЭВМ. Затем добавлять разные редакторы и прочее. Это выгодно, потому что много чего открыто и известно, а условный "запад" уже зациклился на текущих архитектурах ЭВМ и принципах построения ОС. Наработав, допустим, за 20 лет свой багаж, можно выйти на примерно одинаковый уровень развития. С квантовыми компьютерами, скорее всего, будет провал (либо тавтология - шило на мыло).
В общем, всегда работает естественная логика и никаких чудес не бывает :).
Очень отдаленно сталкивался - прогноз зон радиовидимости радиотехнических систем :).
Частичное проникновение конечно будет, кто ж спорит. Один программист для крупной компании - неэффективно, зачем тогда команды?
Мне трудно рассуждать о бурении скважин:)
Да, соглашусь. Данных сейчас много... Но есть ли толк от этого (имею ввиду данные океанов, геологические модели и т.п.)? Я никогда с таким объемом данных не работал. Как бы то ни было, все равно данные читаются последовательно (параллельно-последовательно если быть точнее), за раз их никак не обработать.
Терабайтовые матрицы - сразу подозрение на неправильную постановку / некорректность задачи. Либо это очень специфическая область - тогда необходимо сотрудничество математиков (которые должны знать тонкости вычислений) и программистов (которые должны уметь использовать ресурсы ЭВМ грамотно). Один человек никогда качественно не решит сложную задачу (либо потратит неоправданно много времени). Команда и еще раз команда.
Люди разные. Мне, например, по горло хватало школьной программы, плюс подготовительные курсы к поступлению в ВУЗ не давали возможности читать что-то дополнительное (новое) и в принципе не нужное при поступлении (никто линейную алгебру не требует на вступительных экзаменах, наоборот могут что-то заподозрить :)).
"Очевидный перекос в сторону теории"
Да, на то он и ВУЗ. Нельзя всё сразу, и даже работая после инженером, такой золотой опыт приходит не сразу.
"В школе у вас математики не было? Или просто за десять лет натренировать мозг нереально и нужно ещё пять?"
Была. Но понятие "матрицы", введенное в сентябре на первом курсе, сломало мозг :), перевернуло сознание. Не так было очевидно с индексацией, то же умножение матриц - целый новый мир, не говоря уже про линейные зависимости, определители...
Я думаю, что математика нужна для организации работы мозга, как тренировка, как дисциплина. ВУЗ - это тоже своего рода дисциплина, по крайней мере по изначальной задумке. А так да, материалы в интернет по программированию вполне позволяют самообучаться.
Однако, как бы то ни было, мудрое сочетание теории и практики - золотой навык, который без высшего образования, всё-таки, трудно получить, и даже имея высшее далеко не сразу приходит такой навык (если вообще приходит). Нельзя выбрасывать теории, но и нельзя игнорировать практический опыт.
по поводу понятия всё там нормально и научно. Вы же не отрицаете понятия вероятности?
Не знаю, нам так один лектор сказал. Я поверил на слово :).
Говорят, что там используется нечёткая логика.
Подскажите пожалуйста где можно почитать про zero_mask подробнее?
Хорошо
Если есть нелинейная зависимость, то ее можно компенсировать и получить выровненные данные, для которых имеет смысл обычный коэффициент корреляции. Также перед вычислением последнего данные имеет смысл очистить от выбросов.
так и понятно, дальше развиваться особенно не куда, зачем менять ПК если и так всё работает :), компьютерная техника сейчас надежная :)
Изучение ассемблера - корень познания остальных языков. С++ в реальности сложен (в универе всё может быть проще если преподаватель не "гик"); плюсы сложны, потому что далеко не всегда знаешь что под капотом, а помнить все правила языка невозможно, поэтому постоянный доступ к интернету - must have любого программиста. Язык С - как следующий уровень после ассемблера. На С, думаю, с опытом можно программировать почти без доступа к интернету - хватит практики и пары книг. Кажется, что С - золотая середина между машинными кодами и, например, python. Но с другой стороны прогресс не остановить и придется вникать и в range, и в corutine и т.п. C++ кажется сближается с Python, равно как Windows с Linux :)
Горе от ума...