Автор, не могли бы вы следующих публикациях рассказать о методах отсечения дерева решений, для того чтобы иметь более производительную систему, чем система с прямым перебором решений.
Понятное дело, что Prolog — это универсальная система записи предикатов и начальных состояний для решающей машины, которая обходит все возможные варианты решения, и подбирает окончательно правильное. В этом плане, это нисколько не отличается от кучи вложенных циклов, в которых участвуют зависимые переменные, согласно которым в дальнейшем находится решение. Интересуют именно методы сокращения вычислений, чтобы получать более быстрое решение, или определять что решения нет, т.к. предикаты или начальные условия являются взаимоисключающими.
Я ошибаюсь, или это обычное императивное программирование с изменением переменной?
Да вы правы, n2o активно использует словарь процесса для хранения текущих данных.
Т.е. если в обычном Erlang предпочитают использовать передачу контекста непосредственно как параметр функции обеспечивая чистоту функции, то n2o поощряет грязный трюк с глобальными переменными. За счет этого код становится короче и понятнее для обывателей. С точки зрения тестирования вопрос остается открытым.
у вас какой-то неправильный фриланс. Фриланс по определению должен приносить бОльший доход, чем работа на дядю (если конечно посвящать ему достаточно времени).
Выводил деньги с upwork. Запросил у них договор на русском (подписанный, около 70 стр), и подтверждение оказания услуг (также на русском).
Вписал в него (в подтверждение) сумму которую вывел, подписал, отсканировал, попросил поддержку upwork завизировать.
Они прислали pdf. Эти два файла pdf (договор-оферта, сканированный и подписанный акт) передал в валютный контроль банка, они там посмеялись над 70 страничным договором, попросили его подписать, отправил сканированную последнюю страницу с моей подписью. После чего ВК перевел деньги с моего транзитного на расчетный валютный счет. Предварительно, конечно в банке сделал справку о валютных операциях и подтверждение списания средств.
В общем механизм отлажен с upwork. На очереди elance.
Ждем описание методов редукции дерева решений.
Так какова же киллер-фича для построения лексеров/парсеров? мне кажется в разрезе Erlang/Haskell на Prolog это делается сложнее.
Понятное дело, что Prolog — это универсальная система записи предикатов и начальных состояний для решающей машины, которая обходит все возможные варианты решения, и подбирает окончательно правильное. В этом плане, это нисколько не отличается от кучи вложенных циклов, в которых участвуют зависимые переменные, согласно которым в дальнейшем находится решение. Интересуют именно методы сокращения вычислений, чтобы получать более быстрое решение, или определять что решения нет, т.к. предикаты или начальные условия являются взаимоисключающими.
Да вы правы, n2o активно использует словарь процесса для хранения текущих данных.
Т.е. если в обычном Erlang предпочитают использовать передачу контекста непосредственно как параметр функции обеспечивая чистоту функции, то n2o поощряет грязный трюк с глобальными переменными. За счет этого код становится короче и понятнее для обывателей. С точки зрения тестирования вопрос остается открытым.
Вписал в него (в подтверждение) сумму которую вывел, подписал, отсканировал, попросил поддержку upwork завизировать.
Они прислали pdf. Эти два файла pdf (договор-оферта, сканированный и подписанный акт) передал в валютный контроль банка, они там посмеялись над 70 страничным договором, попросили его подписать, отправил сканированную последнюю страницу с моей подписью. После чего ВК перевел деньги с моего транзитного на расчетный валютный счет. Предварительно, конечно в банке сделал справку о валютных операциях и подтверждение списания средств.
В общем механизм отлажен с upwork. На очереди elance.