А как популяризировать среди тех, кто хочет, чтобы его, условно говоря, научили только программированию на javascript'е, потому что это единственное, что ему понадобится на работе? Всё-таки, чтобы разобраться в теме с переднего края науки (к коим относится вся субструктурная логика и соответствующие типы), нужно иметь какое-никакое понимание тех самых предметов, за которые постоянно костерят вузы (в данном случае, это будет теория множеств, дискретный анализ, формальная логика, желательно ещё основную абстрактную алгебру добавить, чтобы понять всякие гомоморфизмы и прочие ядра с образами), потому что они не нужны, чтобы писать очередной каталог товаров для смартфона.
Как обычно, стоимость ошибки против стоимости производства. Область софта почти не зарегулирована, в отличие от автомобилей. Представьте себе, как бы выглядели и ездили автомобили, если бы к ним не было никаких требований по безопасности, и продавались бы они по лицензии "as is". "Мы не несём ответственности, если у автомобиля откажут тормоза, и вы убьётесь". Оно, собственно, так и было 100 лет назад.
При этом не могу сказать, что с радостью бы отнёсся к суровому регулированию программного обеспечения. Пусть уж лучше "растёт 100 цветов"...
Мне кажется, мы всё примерно одинаково с Вами понимаем. Просто, наличие мета-навыков сильно упрощает и скоряет приобретение конкретных навыков.
Я, ведь, это всё писал в контексте того, что люди после школы часто сами толком не знают, чем именно они хотят заниматься. Тогда быстрое получение конкретных навыков в ущерб общим может оказаться непродуктивным.
А по поводу обучения "цифре" на лампах, то это часто от нищеты российских вузов, особенно тех, которые не в дефолт-сити находятся. По-хорошему, начиная с 4-го курса студенты должны учиться у людей, которые непосредственно связаны с производством/проектированием/исследованиями (в зависимости от направления обучения). Но многие вузы остались без этой базы по причине исчезновения последней (завод, например, закрылся).
Извините, никого не хотел обидеть. Просто, "Черри" в России имела (может, уже нет) соответствующую репутацию, вот и использовал как пример. Подставьте туда "Москвич", если угодно.
А так ведь и в автомобиле есть управляющее программное обеспечение, которое работает не менее надёжно, чем автомобиль в целом.
Удачный, кстати, пример. Как правило, разработка подобного программного обеспечения происходит совсем не так, как это принято для пользовательских программ. Там, как раз, и стандарты, и бюрократия с протоколами и спецификациями и т.д.
тут есть нюанс. навык — он тогда навык, когда его поприменяли немного. а чем дальше от «конкретики», тем меньше вариантов попрактиковаться.
Попрактиковаться можно почти всегда на уровне, соответствующем навыку. Например, когда студент учится (именно учится, а не зубрит) доказывать теоремы в курсе математики (матан, дискран, аналит, не важно), он вырабатывает навык логического мышления и строгого вывода утверждений (без всяких "мне кажется", "здравый смысл мне подсказывает" и прочей голословщины). Плюс к этому, вырбатывается навык оперировать абстрактными категориями по чётко заданным правилам. То же самое происходит, когда он решает задачки (манипуляции с символами, следующие строгим правилам вывода). Когда студент изучает на курсе физику, он учится формализовать задачи из реального мира, учится делать правильные допущения, чтобы, с одной стороны, задача получилась решаемая, а с другой -- не упростить её настолько, что она уже перестаёт быть полезной. Плюс (и это плюс именно физики), студент обретает навык собирать большое количество на первый взгляд разрозненных фактов и явлений в общую картину, где всё взаимосвязано вполне конкретным образом. Умение видеть связи и находить аналогии между казалось бы разными объектами -- дорогого стоит. Если брать примеры ближе к программированию, но без математики, то когда студент изучает и учится программировать всякие структуры данных, то он нарабатывает навык реализации алгоритмов. И т.п. Проблема в том, что часто эти вещи принимаются как само собой разумеющееся и не считаются навыком.
Могу с Вами согласиться в том, что описанные мной навыки сложнее применять непосредственно, потому что они на другом уровне находятся (по сути -- это мета-навыки). И проверить их наличие сложнее, чем в случае токаря ("на-ка, вот, выпили ножку от рояля"). Возможно, вузам стоило бы эту тему лучше разъяснять.
Ок, понимаю Вашу мысль. В этом смысле, само производство программного обеспечения находится на уровне детского сада по сравнению с тем же машиностроением или автомобилестроением. Может, я плохо осведомлён, и есть софтовые компании, которые разрабатывают и производят программное обеспечение так же, как, например, "Фольксваген" делает автомобили, но с точки зрения пользователя выглядит всё так, что если бы пресловутый "Майкрософт" производил (и поддерживал) автомобили так же, как они делают программы, то китайские "Черри" показались бы просто вершиной надёжности.
Не уверен только, что это проблема вузов. Чтобы учить производственным стандартам, они для начала должны появиться и массово использоваться в самой отрасли промышленности.
Да, не учат. Тут на хабре многие постоянно говорят, что технологии программирования очень быстро эволюционируют. Чему тогда учить в вузе? Технологии 5-летней (в лучшем случае) давности? По идее, учёба в рамках фундаментальной специальности даёт навык системного и логического мышления, плюс общую научную парадигму, в которую впоследствии можно встраивать любые технические знания. Идея-то, в общем, простая: чем ближе навык к собственно производству, тем он быстрее устаревает. Чем более фундаментален сам навык, тем дольше он остаётся актуальным.
Я соглашусь с тем, что если человек в 17 лет точно знает, чем он хочет заниматься, то да -- ему лучше учиться именно этому. Но это редкий случай, и обычно в этом возрасте люди мыслят в духе "хочу стать космонавтомпрограммистом", даже не понимая, а что это собственно значит (а чаще ещё хуже: "на юрфак не взяли, пойти что-ли в мед или на программирование"). Вот в этом случае, я обычно рекомендую выбирать более общие (или всеохватывающие) специальности, чтобы годам к 25, когда это самое понимание жизни придёт, было бы гораздо легче переучиться. Грубо говоря, из птички легко сделать нелетающее животное, а вот из ёжика птичку, увы, не сделаешь.
Чисто любопытства ради: какие именно действия в VSCode выполняются быстрее, чем в vim? Не специфические языковые фичи -- всё-таки, vim является редактором текста, а не IDE, -- а действия, связанные с редактированием текста.
И в обратную сторону. Сколько нажатий клавиш в VSCode потребуется, чтобы выполнить следующие действия?
Проскакать вперёд/назад по, например, запятым (в общем случае, по любым символам).
Отредактировать (удалить и начать набирать новый) текст в области между скобками, кавычками и т.п., когда курсор находится в произвольной позиции в этой области.
Вставить столбец чисел в псевдотабличку (набор из выравненных столбцов, разделённых пробелами).
Сделать следующее: имеется несколько строк с текстом, например, с объявлениями переменных, завершающиеся комментариями. Нужно перенести все комментарии в отдельную строку над соответствующим объявлением (опционально добавить пустых строк между каждым объявлением).
У нас, динозавров, трактористов и заслуженных работников виртуальных терминалов и консолей, есть одно простое правило -- если при работе с текстом в редакторе нужно прикасаться к мышке и, вообще, отрывать руки от клавиатуры, то редактор немедленно отправляется в /dev/null. В этом плане, единственный конкурент vim -- это emacs.
У меня студент работает во всяких VSCode, PyCharm и прочих продуктах идеостроя. Когда он показывает результаты, тыкая мышкой во все эти табы с кучей свистоперделок, у меня начинает дёргаться глаз, потому что всё это чудовищно тормозит. Почти любое действие -- не менее полусекунды задержки, и это на супермощном ноутбуке с 6-ядерным процом. Это второй пункт, по которому vim обставляет все эти новомодные ГУИ.
Ок, к прикладной математике вопросов нет. На самом деле, часто все эти названия специальностей при поступлении ничего не значат (ТС писал про "программирование", что может обозначать вообще что угодно) . В конечном счёте важна программа курсов, уровень препов и качество самого вуза. Часто названия направлениям даются исключительно в угоду конъюктуре. И в этом свете лучше всего выбирать наиболее фундаментальную специальность (ту же "прикладную математику"), после которой будет возможность выбрать, хочешь ты формочки в JS гонять или компиляторы для условного Coq писать. Так что ТС зря жалуется, что желая программировать, проучился сколько-то лет на теорфизике.
Оно, конечно, понятно, что конкурс на факультет больше от популярности профессии зависит. Однако, поражает контраст (я бы даже сказал инверсия) между требованием при поступлении и реальным уровнем подготовки, который требуется для специалиста соответствущего профиля.
На самом деле, похожая ситуация была, когда я поступал: на физмат в лучшие вузы конкурс был, дай бог, если 2 человека на место. В то же время на какую-нибудь "экономику" или "юриспруденцию" даже в задрипаный вуз -- от 10 и выше. Видимо, сейчас IT заменило экономику (на юрфак, похоже, всё так же сложно поступить).
Интересно, меня одного покоробило вступление: "на программирование не хватило баллов -- пошёл на теор. физику"? Что же это за благославенный вуз такой? С моей колокольни это звучит примерно так: "хотел поступать в кулинарный, но не хватило баллов, поэтому пошёл на программирование".
Да, и так же известно, что исторически даже самые развитые общества деградировали и теряли все свои достижения. А потом другие общества, превозмогая и стараясь не повторить ошибки прошлого, строили новую цивилизацию, но уже столетия спустя. Жизнь одна, а жить в эпоху декаданса не хочется, вот люди и жалуются (а кто-то даже что-то пытается делать, как упомянуто в статье).
Тема всеобщего отупения -- вопрос открытый. Есть аргументы как за (объём мозга уменьшается, человеку в современном мире нужно решать меньше задач на выживание), так и против (объём мозга напрямую с интеллектом не связан, со временем оптимизируется, а сложных абстрактных задач стало больше).
А ещё правильней использовать симплектический метод интегрирования (схема Верле, полу-неявный метод Ньютона: у него много названий). Этот метод консервативен (т.е. сохраняет Гамильтониан) по построению.
Вы же сами заметили, что недостаток популяризации -- это проблема.
А кто доделывать и превращать в удобную форму будет?
А как популяризировать среди тех, кто хочет, чтобы его, условно говоря, научили только программированию на javascript'е, потому что это единственное, что ему понадобится на работе? Всё-таки, чтобы разобраться в теме с переднего края науки (к коим относится вся субструктурная логика и соответствующие типы), нужно иметь какое-никакое понимание тех самых предметов, за которые постоянно костерят вузы (в данном случае, это будет теория множеств, дискретный анализ, формальная логика, желательно ещё основную абстрактную алгебру добавить, чтобы понять всякие гомоморфизмы и прочие ядра с образами), потому что они не нужны, чтобы писать очередной каталог товаров для смартфона.
Как обычно, стоимость ошибки против стоимости производства. Область софта почти не зарегулирована, в отличие от автомобилей. Представьте себе, как бы выглядели и ездили автомобили, если бы к ним не было никаких требований по безопасности, и продавались бы они по лицензии "as is". "Мы не несём ответственности, если у автомобиля откажут тормоза, и вы убьётесь". Оно, собственно, так и было 100 лет назад.
При этом не могу сказать, что с радостью бы отнёсся к суровому регулированию программного обеспечения. Пусть уж лучше "растёт 100 цветов"...
Мне кажется, мы всё примерно одинаково с Вами понимаем. Просто, наличие мета-навыков сильно упрощает и скоряет приобретение конкретных навыков.
Я, ведь, это всё писал в контексте того, что люди после школы часто сами толком не знают, чем именно они хотят заниматься. Тогда быстрое получение конкретных навыков в ущерб общим может оказаться непродуктивным.
А по поводу обучения "цифре" на лампах, то это часто от нищеты российских вузов, особенно тех, которые не в дефолт-сити находятся. По-хорошему, начиная с 4-го курса студенты должны учиться у людей, которые непосредственно связаны с производством/проектированием/исследованиями (в зависимости от направления обучения). Но многие вузы остались без этой базы по причине исчезновения последней (завод, например, закрылся).
Да, только до пользовательского софта все эти стандарты ещё не доползли, в том числе и у буржуев.
Извините, никого не хотел обидеть. Просто, "Черри" в России имела (может, уже нет) соответствующую репутацию, вот и использовал как пример. Подставьте туда "Москвич", если угодно.
Удачный, кстати, пример. Как правило, разработка подобного программного обеспечения происходит совсем не так, как это принято для пользовательских программ. Там, как раз, и стандарты, и бюрократия с протоколами и спецификациями и т.д.
Попрактиковаться можно почти всегда на уровне, соответствующем навыку. Например, когда студент учится (именно учится, а не зубрит) доказывать теоремы в курсе математики (матан, дискран, аналит, не важно), он вырабатывает навык логического мышления и строгого вывода утверждений (без всяких "мне кажется", "здравый смысл мне подсказывает" и прочей голословщины). Плюс к этому, вырбатывается навык оперировать абстрактными категориями по чётко заданным правилам. То же самое происходит, когда он решает задачки (манипуляции с символами, следующие строгим правилам вывода). Когда студент изучает на курсе физику, он учится формализовать задачи из реального мира, учится делать правильные допущения, чтобы, с одной стороны, задача получилась решаемая, а с другой -- не упростить её настолько, что она уже перестаёт быть полезной. Плюс (и это плюс именно физики), студент обретает навык собирать большое количество на первый взгляд разрозненных фактов и явлений в общую картину, где всё взаимосвязано вполне конкретным образом. Умение видеть связи и находить аналогии между казалось бы разными объектами -- дорогого стоит. Если брать примеры ближе к программированию, но без математики, то когда студент изучает и учится программировать всякие структуры данных, то он нарабатывает навык реализации алгоритмов. И т.п. Проблема в том, что часто эти вещи принимаются как само собой разумеющееся и не считаются навыком.
Могу с Вами согласиться в том, что описанные мной навыки сложнее применять непосредственно, потому что они на другом уровне находятся (по сути -- это мета-навыки). И проверить их наличие сложнее, чем в случае токаря ("на-ка, вот, выпили ножку от рояля"). Возможно, вузам стоило бы эту тему лучше разъяснять.
Ок, понимаю Вашу мысль. В этом смысле, само производство программного обеспечения находится на уровне детского сада по сравнению с тем же машиностроением или автомобилестроением. Может, я плохо осведомлён, и есть софтовые компании, которые разрабатывают и производят программное обеспечение так же, как, например, "Фольксваген" делает автомобили, но с точки зрения пользователя выглядит всё так, что если бы пресловутый "Майкрософт" производил (и поддерживал) автомобили так же, как они делают программы, то китайские "Черри" показались бы просто вершиной надёжности.
Не уверен только, что это проблема вузов. Чтобы учить производственным стандартам, они для начала должны появиться и массово использоваться в самой отрасли промышленности.
Да, не учат. Тут на хабре многие постоянно говорят, что технологии программирования очень быстро эволюционируют. Чему тогда учить в вузе? Технологии 5-летней (в лучшем случае) давности? По идее, учёба в рамках фундаментальной специальности даёт навык системного и логического мышления, плюс общую научную парадигму, в которую впоследствии можно встраивать любые технические знания. Идея-то, в общем, простая: чем ближе навык к собственно производству, тем он быстрее устаревает. Чем более фундаментален сам навык, тем дольше он остаётся актуальным.
Я соглашусь с тем, что если человек в 17 лет точно знает, чем он хочет заниматься, то да -- ему лучше учиться именно этому. Но это редкий случай, и обычно в этом возрасте люди мыслят в духе "хочу стать
космонавтомпрограммистом", даже не понимая, а что это собственно значит (а чаще ещё хуже: "на юрфак не взяли, пойти что-ли в мед или на программирование"). Вот в этом случае, я обычно рекомендую выбирать более общие (или всеохватывающие) специальности, чтобы годам к 25, когда это самое понимание жизни придёт, было бы гораздо легче переучиться. Грубо говоря, из птички легко сделать нелетающее животное, а вот из ёжика птичку, увы, не сделаешь.Примеры чего? Того, что Vim поддерживает Python?
Vim (обычный, не Neo) уже очень давно поддерживает функции, написанные на Python.
Чисто любопытства ради: какие именно действия в VSCode выполняются быстрее, чем в vim? Не специфические языковые фичи -- всё-таки, vim является редактором текста, а не IDE, -- а действия, связанные с редактированием текста.
И в обратную сторону. Сколько нажатий клавиш в VSCode потребуется, чтобы выполнить следующие действия?
Проскакать вперёд/назад по, например, запятым (в общем случае, по любым символам).
Отредактировать (удалить и начать набирать новый) текст в области между скобками, кавычками и т.п., когда курсор находится в произвольной позиции в этой области.
Вставить столбец чисел в псевдотабличку (набор из выравненных столбцов, разделённых пробелами).
Сделать следующее: имеется несколько строк с текстом, например, с объявлениями переменных, завершающиеся комментариями. Нужно перенести все комментарии в отдельную строку над соответствующим объявлением (опционально добавить пустых строк между каждым объявлением).
У нас, динозавров, трактористов и заслуженных работников виртуальных терминалов и консолей, есть одно простое правило -- если при работе с текстом в редакторе нужно прикасаться к мышке и, вообще, отрывать руки от клавиатуры, то редактор немедленно отправляется в /dev/null. В этом плане, единственный конкурент vim -- это emacs.
У меня студент работает во всяких VSCode, PyCharm и прочих продуктах идеостроя. Когда он показывает результаты, тыкая мышкой во все эти табы с кучей свистоперделок, у меня начинает дёргаться глаз, потому что всё это чудовищно тормозит. Почти любое действие -- не менее полусекунды задержки, и это на супермощном ноутбуке с 6-ядерным процом. Это второй пункт, по которому vim обставляет все эти новомодные ГУИ.
Ок, к прикладной математике вопросов нет. На самом деле, часто все эти названия специальностей при поступлении ничего не значат (ТС писал про "программирование", что может обозначать вообще что угодно) . В конечном счёте важна программа курсов, уровень препов и качество самого вуза. Часто названия направлениям даются исключительно в угоду конъюктуре. И в этом свете лучше всего выбирать наиболее фундаментальную специальность (ту же "прикладную математику"), после которой будет возможность выбрать, хочешь ты формочки в JS гонять или компиляторы для условного Coq писать. Так что ТС зря жалуется, что желая программировать, проучился сколько-то лет на теорфизике.
Оно, конечно, понятно, что конкурс на факультет больше от популярности профессии зависит. Однако, поражает контраст (я бы даже сказал инверсия) между требованием при поступлении и реальным уровнем подготовки, который требуется для специалиста соответствущего профиля.
На самом деле, похожая ситуация была, когда я поступал: на физмат в лучшие вузы конкурс был, дай бог, если 2 человека на место. В то же время на какую-нибудь "экономику" или "юриспруденцию" даже в задрипаный вуз -- от 10 и выше. Видимо, сейчас IT заменило экономику (на юрфак, похоже, всё так же сложно поступить).
Интересно, меня одного покоробило вступление: "на программирование не хватило баллов -- пошёл на теор. физику"? Что же это за благославенный вуз такой? С моей колокольни это звучит примерно так: "хотел поступать в кулинарный, но не хватило баллов, поэтому пошёл на программирование".
Да, и так же известно, что исторически даже самые развитые общества деградировали и теряли все свои достижения. А потом другие общества, превозмогая и стараясь не повторить ошибки прошлого, строили новую цивилизацию, но уже столетия спустя. Жизнь одна, а жить в эпоху декаданса не хочется, вот люди и жалуются (а кто-то даже что-то пытается делать, как упомянуто в статье).
Тема всеобщего отупения -- вопрос открытый. Есть аргументы как за (объём мозга уменьшается, человеку в современном мире нужно решать меньше задач на выживание), так и против (объём мозга напрямую с интеллектом не связан, со временем оптимизируется, а сложных абстрактных задач стало больше).
Второй по счёту пример в разделе "Examples" на keras.io.
А ещё правильней использовать симплектический метод интегрирования (схема Верле, полу-неявный метод Ньютона: у него много названий). Этот метод консервативен (т.е. сохраняет Гамильтониан) по построению.