те чуть больше слов

comnon lisp

в SML была просто data, для которой не нужно ничего писать и дерайвить

в CL есть defstruct, ничего там для него писать не надо было дополнительно

это просто в жвм нет ничего по дефолту, а в хачкеле всё должно быть супернастраиваемым

интересно, а чего тот же sml не взлетел? там куча удобных фич, ортогональное (если верить вики) ядро, и это все лет 20 как

интересно, а чего тот же sml не взлетел? там куча удобных фич, ортогональное (если верить вики) ядро, и это все лет 20 как

нельзя сказать, что ml и не взлетели

Просто не нужно их путать с корпоративно-навязанной хренью типа жавки

нельзя сказать, что ml и не взлетели

я читаю список реализаций,и офигеваю, что джава вообще появилась

Джава(Оак), как и го была морально устаревшей в день своего появления

Чуваки использовали лабораторные достижения людей, которые хотели сделать нормальный ООП (self)

И натянули на неё недоязык, который "может, наконец заменить C++". Заметим, что лозунги за 25 лет не поменялись

мда, грустно такими темпами, что-то типа зависимых типов дойдет в индустрию лет через 50

но про невзлёт ML - на сегодняшний день из всех языков, чья система типов не совсем смешная синтаксис ML не имеют только scala и rust

мда, грустно такими темпами, что-то типа зависимых типов дойдет в индустрию лет через 50

до масс завтипы никогда не дойдут. максимум в виде общеиспользуемых библиотек в которых завтипы будут под капотом, а простые пользователи даже задумываться об этом не будут

ну и ладно, C++

до масс завтипы никогда не дойдут. максимум в виде общеиспользуемых библиотек в которых завтипы будут под капотом, а простые пользователи даже задумываться об этом не будут

совершенно уверен, что дойдут до масс

вчера ФП считалось задротсвом и хипстерством, позавчера - ООП

но, как подсказал только что чат, новый день всё равно однажды наступит

вчера ФП считалось задротсвом и хипстерством, позавчера - ООП

и где оно это фп среди масс сегодня? все там же, где и вчера

но про невзлёт ML - на сегодняшний день из всех языков, чья система типов не совсем смешная синтаксис ML не имеют только scala и rust

скала по синтаксису очень похожа, а с дотти sum types так вообще

скала по синтаксису очень похожа, а с дотти sum types так вообще

не сочиняй, а то встанешь в том же углу, где рассказывают, что rust - это ML

скала по синтаксису очень похожа, а с дотти sum types так вообще

enum ты имел в виду?

не сочиняй, а то встанешь в том же углу, где рассказывают, что rust - это ML

читаю примеры с вики, и каждой строчке кода вижу очень близкое выражение на скале

и где оно это фп среди масс сегодня? все там же, где и вчера

это просто ты из высокомерия отказываешься воспринимать модные нововведения как ФП

enum ты имел в виду?

| которое

| которое

и как оно связано с ML?

это же чистая приблуда для системы типов с подтипами

ML - это machine learning?

type key = Key.ord_key type item = Key.ord_key list datatype set = LEAF | NODE of { key: key, lt: set, eq: set, gt: set } val empty = LEAF

я думаю там пофиг какой язык, не?

ненене, вот это то, что ты удалил - это то, что в скале sealed trait X case class C1 extends X case class C2 extends Xдля этого в dotty будет новый классный кейворд enum

ML - это machine learning?

https://en.wikipedia.org/wiki/ML_(programming_language)

ааа блин

понаделают языков, тьфу

A | B - это такая субтипная сумма типов counterpart with, они чем-то по законам похожи на сумму и произведение типов, но для других целей

т.е. так же как A with B <: A и A with B <: B т.е. работает как наибольший общий подтип

A <: A | B и B <: A | B т.е. работает как наименьший общий надтип

и там соответствующие правила для ковариантности и т.п., все правила есть в статье про DOT

A | B - это такая субтипная сумма типов counterpart with, они чем-то по законам похожи на сумму и произведение типов, но для других целей

да, я enum имел в виду enum Option[+T] { case Some[+T](x: T) case None } -- оч близко к LEAF | NODE of { key: key, lt: set, eq: set, gt: set }

блин, неудобно с телефона писать, пока чет напишешь, все уже выше сказано /=

enum ы да, давно пора

А что за полнотекстовый в постгресе?

о;(.;енный там поиск, но когда ты не знаешь сколько тебе данных прилетит (мечтанул о биг дате и тд), то заморачиваешься с другими хранилищам

ML - это machine learning?

Лiл, он еще на митап ходил! =)

странно, я думал в scala оказываются только после того как попробовали нормальные ML-и, поняли, что работы нет и как компромис выбрали scala

странно, я думал в scala оказываются только после того как попробовали нормальные ML-и, поняли, что работы нет и как компромис выбрали scala

креститься надо

а

о;(.;енный там поиск, но когда ты не знаешь сколько тебе данных прилетит (мечтанул о биг дате и тд), то заморачиваешься с другими хранилищам

тогда точно забудь о монге; она хороша на тех же объемах на каких и постгрес хорош (ну хороша, в смысле плоха; ну вы понели @gurinderu )

нет

@pomadchin https://gist.github.com/zinenko/b93a70266d5aa4cc3df6aca12bbd13ed

вот такое если размазать по 3 машинкам, то оно быстрее

если по гисту непонятно что там, то это дохрена партиций с разным кол-ом данных, предварительно вычисленным tsquery и всеми необходимыми индексами

там где Seq Scan - значит данных в партиции на одну страничку

и это только 3.5GB

Кстати а раз уж мы про машин лернинг ты говорили, а какие годные ресурсы на данную тему есть? Курсы там какие онлайн может? Есть у кого ссылками поделиться?

Кстати а раз уж мы про машин лернинг ты говорили, а какие годные ресурсы на данную тему есть? Курсы там какие онлайн может? Есть у кого ссылками поделиться?

Я как-то проходил курс “Введение в машинное обучение” на coursera от ВШЭ и Яндекса, очень хардкорный, много математики, приходилось каждую 10-минутную лекцию конспектировать и осмысливать втечение часа, однако практические задачи были весьма просты, прошел на 2,5 недели потом бросил.

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

спасибо

ох е моё, 10 недель это очень обязывающе

Здоров. Краем глаза увидел тут. А что на ML работы нет?

"странно, я думал в scala оказываются только после того как попробовали нормальные ML-и, поняли, что работы нет и как компромис выбрали scala" - вот за это просто глаз зацепился

поясните, плиз

Это частное мнение, сказананное в обезличенном тоне, я бы не стал принимать его за истину, ибо не указан ни один источник.

https://moikrug.ru/vacancies?q=f%23&currency=rur https://moikrug.ru/vacancies?q=ocaml&currency=rur https://moikrug.ru/vacancies?q=haskell&currency=rur

ERROR: S client not available

везде нулёк

вакансии мой круг о да

?

hh ?

как разнци где?

хоть в газете

на php / ruby есть работа, на ML нет

https://functional.works-hub.com/

а если нет вариантов ехать за бугор?

удаленка же есть

когда я говорю нет работы я имею ввиду очень мало

21 век на дворе

нет вариантов ехать за бугор != (нет работы || очень мало работы)

ладно, ладно, работы для ML - ка много, в скалисты попадают осознанно, я был неправ, извините

А как можно в языкнейм попасть неосознанно?

будто скала, такой прям мейнстрим, работой завалили. нужно максимальное количество рабочих предложений работаешь на джаве, питоне, пхп в конце концов 1С

Приходишь на биржу труда: охранник / продавец / скала-программист?

я в руби оказался просто потому что оказался

ну вот сейчас например котлин пиарят, а ведь кто-то в него попадет не осознанно)

несмотря на то что это кривая скала

?

сейчас вот куча всего перепробовал и понял, что все эти фриманадки в прод я смогу писать только в скале, до ML - я я недорос уровнем знания математики

Я из явы попал. Мне синтаксис понравился, а там понеслось поехало.

Ну теркат это тоже математика. Я бы сказал машинное обучение попроще - там ведь матстат в основном, плюс оче много рутины - чистка/подготовка данных. Хотя лан, я с дивана это говорю.

обычно из джавы на скала мигрируют, хотя встречал ребят кто из питона на скала пересели

я год писал бекенд на котлине, угорел по таким высокоуровневым языкам, scala - очевидный путь дальнейшего развития

ого, год на котлине

это с какой версии протащили в прод его?

он из JB наверно, с версии 0.0.1 )

в мейнстриме все языки сейчас становятся похожими на скала)

это с какой версии протащили в прод его?

С самой первой