Менять место работы с отвратительного на плохое (или делать перерывы от выжигания мозгов легаси кодом) - это хорошо, разумеется. Для работника. Мало кто хочет умереть от инфаркта в 35 лет.
Главное, чтобы в кармане были аргументы для нанимателя, чтобы он остался в благостной иллюзии, что уж его контора рогов и копыт - единственная и неповторимая, и работать с ним по таймтрекеру за лоупрайс - большая честь, и что от него уж точно не сбежишь при первом же выгодном предложении. (Естественно, в число этих аргументов не должно входить толстое очернение предыдущих контор, потому что собеседник будет примерять ситуацию на себя.)
В целом я оцениваю возможность работать крайне долго на одну и ту же компанию как исключительно благоприятное стечение обстоятельств, когда все плюсы очень долго не меняются. Но не все компании так хороши, и хороших мест не хватит на всех.
Всё, пока, мне некогда, там уже на другое собеседование пора.
Это хорошо, когда уровень квалификации настолько высокий, чтобы собеседования на очень сжавшемся рынке были сколько-нибудь регулярно.
Т.е. соцсети смогли воспроизвести уже существующие оффлайновые круги знакомств, которые складывались точно так же на основе личных симпатий и интересов участников.
Исходя из формулировки в цитате, выбранные Лернером данные были проигнорированы сторонниками TBBT как неудобный артефакт, т.к. не могут уложиться в конструируемую картину.
Т.е. обсуждаемая статья формулирует это таким образом, что существует набор данных, которые можно интерпретировать в ту или иную сторону, если черрипикнуть их должным образом.
В первую очередь, Лернер тщательно выбирает одни данные, которые согласуются с его теорией, и полностью игнорирует другие, например, такие доказательства Большого взрыва, как реликтовое излучение (остаточное тепло).
То есть зеркально повторяет то, что делают его оппоненты.
С другой стороны, если запихнуть в СУБД не вполне стандартные функции (например, вычисление расстояния Хэмминга для сравнения векторов друг с другом прямо в БД), то с одной стороны мы вроде бы ещё используем СУБД по прямому назначению, а с другой стороны при миграции всё равно придётся это переписывать.
Впрочем популярные фреймворки пытаются сильно сжать код сайта с помощью кучи ухищрений (избирательное включение модулей, минификаторы, та же архивация).
Всё содержимое папки node_modules на клиент не пойдёт.
Потому что "прививка от дезинформации" как она позиционируется в случае успешного функционирования - это тоже манипуляция, притом уже на грани буквально промывки мозгов.
Для вас нормально. что все, что на хлеб не намажешь - этим не надо даже интересоваться?
Как уже сказано выше, количество тем для интереса велико, а внимание - ресурс ограниченный. Почему сортировка должна быть более интересной темой, чем просмотр ковра? В конце концов, реализации уже открытых алгоритмов сортировки похожи друг на друга, а каждый ковёр уникален и при тщательном изучении открывает в себе бездны смыслов.
Теория утилитарного знания даёт ответы на этот вопрос приоритетности тем интереса (а следовательно на их основе можно выстроить системы мотивации), теория знания-как-повинности способна только сетовать на плохих людей, которым рисунок на ковре интереснее алгоритмов сортировки.
В сущности да, в образовании можно выделить две крайности:
а) обучить на примере ремеслу методом проб и ошибок (из практики обучения нейронных сетей можно почерпнуть, что риск этого метода - уткнуться в локальный оптимум, не найдя наилучшее решение).
б) сгрузить в свежие мозги весь сверкающий хлам без разбора, который успело накопить в чулане человечество в надежде, что там найдутся хорошие пароли и отзывы, посредством которых человек сможет быть нескучным собеседником для более высокорангового визави и таким образом убедит поделиться с ним ресурсами как с членом своей стаи - а возможно даже убедит в большой компетенции в какой-то области, если предъявит реверансы, пароли и рукопожатия, которые собеседник исполнять не обучен. Проблема этого подхода в том, что человеческие общества динамичны, и пароли и отзывы в них очень быстро меняются. Зато неофит сможет находить на карте Аргентину (то есть будет держать в оперативном кэше информацию, которая вообще-то уже и так находится на карте, может быть прочитана любым читающим человеком и таким образом не даёт особого конкурентного преимущества).
Обе крайности для обучения программированию скорее вредны: первая замыкает на велосипедостроительстве, вторая даёт имитацию знания, которая полезна разве что для прохождения экзаменов и собеседований на момент усвоения программы (потом за 10 лет на собеседованиях появится мода на другие вопросы, разумеется). Бонусом идёт вполне осязаемый вред второй крайности, которая стигматизирует любые альтернативные способы получения знания о предмете и неявно вдалбливает ученику, что он просто тупой, если его не могут надрессировать исполнять тематические театральные сценки для имитации знания.
на моей памяти один школьник на предложение сына почитать статью о 12 методах сортировки, четко ему заявил, что раз в программе сортировка пузырьком, то ему нужна статья только про пузырьки, а остальное будет его только отвлекать.
Это рациональный подход, если рассматривать программирование как утилитарный инструмент, а не способ повышения ранга в стае сухоносых обезьянок посредством изречения СТРАШНЫХ СЛОВ, ОТ КОТОРЫХ БОЛИТ ГОЛОВА.
Люди изобрели 12 методов сортировки, о которых сочли нужным упомянуть в школьной программе. Для сдачи полезен только один. Если школьник вырастет в разработчика системных библиотек, он полезет в гугл и найдёт сто тринадцатый способ, который успели изобрести за время его карьерного роста (а возможно, уже даже закодили и выложили под свободной лицензией, избавив таким образом от необходимости громоздить велосипед).
Если ввести поощряющие бонусы за рождаемость и продолжительность жизни, то на бумаге разумеется 8 миллиардов людей наберётся, и жить они будут до 120 лет.
В производительность базы данных можно упереться гораздо быстрее, а если решить её через шардирование, то ruby внутри каждого инстанса долго не будет узким местом даже несмотря на то, что он не самый производительный среди альтернатив.
Я пробовал решить похожую задачу, перебирал доступные инструменты вроде Tesseract и не нашёл ничего точнее и удобнее для себя, как поиск максимумов свёртки изображения с шаблонами цифр и чисел (довольно старый приём). Конечно, для этого понадобилось собрать библиотеку шаблонов.
Из минусов: решение чувствительно к разрешению скриншота, неустойчиво к повороту, для каждого шрифта понадобится новая коллекция шаблонов и так далее, и тому подобное.
Менять место работы с отвратительного на плохое (или делать перерывы от выжигания мозгов легаси кодом) - это хорошо, разумеется. Для работника. Мало кто хочет умереть от инфаркта в 35 лет.
Главное, чтобы в кармане были аргументы для нанимателя, чтобы он остался в благостной иллюзии, что уж его контора рогов и копыт - единственная и неповторимая, и работать с ним по таймтрекеру за лоупрайс - большая честь, и что от него уж точно не сбежишь при первом же выгодном предложении. (Естественно, в число этих аргументов не должно входить толстое очернение предыдущих контор, потому что собеседник будет примерять ситуацию на себя.)
В целом я оцениваю возможность работать крайне долго на одну и ту же компанию как исключительно благоприятное стечение обстоятельств, когда все плюсы очень долго не меняются. Но не все компании так хороши, и хороших мест не хватит на всех.
Это хорошо, когда уровень квалификации настолько высокий, чтобы собеседования на очень сжавшемся рынке были сколько-нибудь регулярно.
На самом деле налоговую декларацию на ИП подавать очень неудобно по сравнению с самозанятым. Хорошо, что она только раз в год.
А как эту функцию потом из памяти выковырять, чтобы к ней обратиться?
Даже готовую технологию понадобится адаптировать к турецким реалиям (от законодательства до уже принятых технологических решений).
Владелец популярного репозитория может просто не захотеть принимать патч.
Конечно, использование форков никто не отменял, но...
Т.е. соцсети смогли воспроизвести уже существующие оффлайновые круги знакомств, которые складывались точно так же на основе личных симпатий и интересов участников.
Исходя из формулировки в цитате, выбранные Лернером данные были проигнорированы сторонниками TBBT как неудобный артефакт, т.к. не могут уложиться в конструируемую картину.
Т.е. обсуждаемая статья формулирует это таким образом, что существует набор данных, которые можно интерпретировать в ту или иную сторону, если черрипикнуть их должным образом.
То есть зеркально повторяет то, что делают его оппоненты.
Это цитата Ротшильда, жившего в XIX веке, и с тех пор биржи научились останавливать торги при резком падении.
Вроде в конце XX века смогли сделать рабочий образец на основе чертежей Бэббиджа.
С другой стороны, если запихнуть в СУБД не вполне стандартные функции (например, вычисление расстояния Хэмминга для сравнения векторов друг с другом прямо в БД), то с одной стороны мы вроде бы ещё используем СУБД по прямому назначению, а с другой стороны при миграции всё равно придётся это переписывать.
Впрочем популярные фреймворки пытаются сильно сжать код сайта с помощью кучи ухищрений (избирательное включение модулей, минификаторы, та же архивация).
Всё содержимое папки node_modules на клиент не пойдёт.
Потому что "прививка от дезинформации" как она позиционируется в случае успешного функционирования - это тоже манипуляция, притом уже на грани буквально промывки мозгов.
Как уже сказано выше, количество тем для интереса велико, а внимание - ресурс ограниченный. Почему сортировка должна быть более интересной темой, чем просмотр ковра? В конце концов, реализации уже открытых алгоритмов сортировки похожи друг на друга, а каждый ковёр уникален и при тщательном изучении открывает в себе бездны смыслов.
Теория утилитарного знания даёт ответы на этот вопрос приоритетности тем интереса (а следовательно на их основе можно выстроить системы мотивации), теория знания-как-повинности способна только сетовать на плохих людей, которым рисунок на ковре интереснее алгоритмов сортировки.
Скорее ремесленники и бюрократы.
Автор начал за здравие, а закончил за упокой.
В сущности да, в образовании можно выделить две крайности:
а) обучить на примере ремеслу методом проб и ошибок (из практики обучения нейронных сетей можно почерпнуть, что риск этого метода - уткнуться в локальный оптимум, не найдя наилучшее решение).
б) сгрузить в свежие мозги весь сверкающий хлам без разбора, который успело накопить в чулане человечество в надежде, что там найдутся хорошие пароли и отзывы, посредством которых человек сможет быть нескучным собеседником для более высокорангового визави и таким образом убедит поделиться с ним ресурсами как с членом своей стаи - а возможно даже убедит в большой компетенции в какой-то области, если предъявит реверансы, пароли и рукопожатия, которые собеседник исполнять не обучен. Проблема этого подхода в том, что человеческие общества динамичны, и пароли и отзывы в них очень быстро меняются. Зато неофит сможет находить на карте Аргентину (то есть будет держать в оперативном кэше информацию, которая вообще-то уже и так находится на карте, может быть прочитана любым читающим человеком и таким образом не даёт особого конкурентного преимущества).
Обе крайности для обучения программированию скорее вредны: первая замыкает на велосипедостроительстве, вторая даёт имитацию знания, которая полезна разве что для прохождения экзаменов и собеседований на момент усвоения программы (потом за 10 лет на собеседованиях появится мода на другие вопросы, разумеется). Бонусом идёт вполне осязаемый вред второй крайности, которая стигматизирует любые альтернативные способы получения знания о предмете и неявно вдалбливает ученику, что он просто тупой, если его не могут надрессировать исполнять тематические театральные сценки для имитации знания.
Это рациональный подход, если рассматривать программирование как утилитарный инструмент, а не способ повышения ранга в стае сухоносых обезьянок посредством изречения СТРАШНЫХ СЛОВ, ОТ КОТОРЫХ БОЛИТ ГОЛОВА.
Люди изобрели 12 методов сортировки, о которых сочли нужным упомянуть в школьной программе. Для сдачи полезен только один. Если школьник вырастет в разработчика системных библиотек, он полезет в гугл и найдёт сто тринадцатый способ, который успели изобрести за время его карьерного роста (а возможно, уже даже закодили и выложили под свободной лицензией, избавив таким образом от необходимости громоздить велосипед).
Если ввести поощряющие бонусы за рождаемость и продолжительность жизни, то на бумаге разумеется 8 миллиардов людей наберётся, и жить они будут до 120 лет.
В производительность базы данных можно упереться гораздо быстрее, а если решить её через шардирование, то ruby внутри каждого инстанса долго не будет узким местом даже несмотря на то, что он не самый производительный среди альтернатив.
del
Я пробовал решить похожую задачу, перебирал доступные инструменты вроде Tesseract и не нашёл ничего точнее и удобнее для себя, как поиск максимумов свёртки изображения с шаблонами цифр и чисел (довольно старый приём). Конечно, для этого понадобилось собрать библиотеку шаблонов.
Из минусов: решение чувствительно к разрешению скриншота, неустойчиво к повороту, для каждого шрифта понадобится новая коллекция шаблонов и так далее, и тому подобное.