💻 Какой язык программирования лучше для обучения?
Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python.
У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию.
Но есть и минус.
Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи.
Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков.
Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка.
Но влияет ли язык на результаты обучения?
Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак.
Студенты, которые выполняли задания:
- только на Python
- только на Java
- на смеси языков
показали статистически одинаковые результаты.
Не было значимых различий:
- в оценках за программирование
- в письменных заданиях
- в тестах и квизах
- в уровне сложности, который испытывали студенты
Вывод исследования простой:
👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения.
То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса.
Гораздо важнее другое.
Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов:
- как создавать продукты
- как запускать проекты
- как строить бизнес
- как быть независимыми от технологических трендов
Как пишет Zed Shaw в эссе
“AI Didn't Kill Programming, You Did”:
проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию.
Главная мысль:
🚀 программирование можно выучить на любом языке.
Начните с Logo.
Попробуйте Ada.
Изучите Python, Go, Rust или C.
А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования.
Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров.
Исследование
https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott
Эссе
https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/
#programming#education#python#java
On activity
I observed an interesting phenomenon: there are many children age three and up which are being driven around by their parents in strollers. Especially Arabs seem to do it this way.
I just can shake my head when I see this behaviour. The moment my children started to make their first steps I tried to encourage them to walk on their own as often as possible.
Sure, you may carry them when they are just too exhausted or tired but normally they have to walk on their own.
Positive side effects? Their bodies are triggered to grow stronger and their interest in exploring the world is increased.
Make your children walk as far as their feet can carry them!
#education
@EuropeanTribalism
Мы знаем, вы дуреете с этой прикормки
☺️
📣 24 марта стартует онлайн-практикум по автоматизации тестирования (#SDET: Java и Python).
😎 За 2 недели поможем тебе освоить современные инструменты и стандарты разработки кода, лучшие практики автоматизированного тестирования на #Java и #Python, а также получить опыт разработки тестовых фреймворков для Web UI и REST API.
Как принять участие?
🔹До 3 марта – зарегистрироваться на практикум и заполнить анкету.
🔹До 9 марта – качественно выполнить тестовое задание (ТЗ), которое мы вышлем на почту. Это необходимо для определения твоего уровня знаний.
🔹24 марта – старт практикума (тем, кто пройдет на практикум, сообщим точное время в приветственном письме).
👉🏻Продолжительность – 2 недели.
❗️Участие бесплатное, но количество мест ограничено.
Кому подойдет практикум?
🔸специалистам с навыками в разработке, которые хотят сменить сферу деятельности;
🔸специалистам, у которых есть опыт в тестировании IT-продукта;
🔸начинающим IT-специалистам с базовыми знаниями и навыками в разработке. Джуны, это ваш шанс!
🤩
По итогам практикума у тебя будет возможность получить приглашение на стажировку или собеседование в SDET-команду #SimbirSoft🤗
➡️Регистрируйся и заполняй анкету
⬅️
#python
DFlash is a lightweight block diffusion model that speeds up large language models like Qwen3.5 and Llama through speculative decoding, generating draft tokens in parallel for over 6x faster inference with no quality loss—up to 2.5x better than top methods. It supports easy integration with vLLM, SGLang, Transformers, or MLX via simple installs and commands, with ready models on Hugging Face. You benefit by running quicker AI generation on your hardware, boosting throughput to ~430 tokens/second and GPU use over 90% for efficient tasks like math or coding.
https://github.com/z-lab/dflash
#python
PersonaPlex is a real-time speech model for natural, low-latency conversations. Control its voice with audio prompts and role via simple text—like a friendly teacher, customer service rep, or casual chat partner—with natural male/female voices. Install easily, launch a web demo server, and test offline. You benefit by creating personalized AI interactions for apps, role-play, or fun talks, with quick setup and low GPU needs via CPU offload.
https://github.com/NVIDIA/personaplex
#python
AI Scientist-v2 is an autonomous AI system that generates research ideas, runs experiments, analyzes data, and writes full scientific papers using agentic tree search—no human templates needed. It produced the first entirely AI-written paper accepted via peer review at an ICLR workshop. You benefit by quickly exploring ML topics, automating discovery to save time and costs (about $20 per run on Linux with GPU), and scaling your research productivity for faster breakthroughs. Install via conda, set API keys, ideate with a Markdown file, then launch experiments. Run in a safe sandbox due to code risks.
https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2
#python
Dimensional OS (DimOS) is a simple Python-based operating system for robots like quadrupeds, humanoids, drones, and arms from Unitree, Xarm, and more—no ROS needed. Install easily with one command, run simulations or real hardware, and use natural language like "explore the room" for agent control with navigation, perception, spatial memory, and multi-agent systems. You benefit by quickly building and testing advanced robot apps locally, saving time and enabling seamless hardware integration without complex setups.
https://github.com/dimensionalOS/dimos
#python
OpenRAG is an intelligent document search platform that combines three powerful open-source tools—Docling, OpenSearch, and Langflow—to transform your documents into an AI-powered knowledge system. You upload files of any format (PDFs, Word documents, images, audio), and the system intelligently parses and indexes them for semantic search. Then you chat with your documents through a simple interface, getting accurate answers backed by relevant sources. The benefit is that you get enterprise-grade document retrieval and AI conversations ready to use immediately, without building complex systems from scratch, while maintaining full control over how documents are processed and searched.
https://github.com/langflow-ai/openrag
#python
Webnovel Writer is a free Claude Code plugin for creating long web novels. It reduces AI forgetting and errors with smart RAG tools, letting you init projects (/webnovel-init), plan plots (/webnovel-plan), write chapters (/webnovel-write), review (1-5), and view dashboards. Install via marketplace, add Python deps, set API keys, and use commands easily. Benefits: Saves time on consistent long stories, boosts creativity for serials, and tracks progress without manual fixes—perfect for steady novel output.
https://github.com/lingfengQAQ/webnovel-writer
#python
SEO Machine is a Claude Code tool for businesses to easily create long SEO blog posts. Use commands like /research for keyword and competitor analysis, /write for 2000+ word optimized articles in your brand voice, /rewrite to update old content, and /optimize for final SEO scores (0-100). It integrates Google Analytics, Search Console, and DataForSEO for real data, plus agents for meta tags, links, and readability. Customize with your brand files for perfect fit. You save hours on research/writing, get higher Google rankings, more traffic, and content that converts readers to customers.
https://github.com/TheCraigHewitt/seomachine
#python
Hermes Agent is a free, open-source AI that installs on your server, learns your projects and preferences over time, and handles tasks via Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, or terminal. It builds reusable skills from solved problems, runs scheduled automations like daily reports, and uses secure sandboxes (Docker/SSH) for safe code execution with any AI model. You benefit by getting a smart, growing assistant that automates work, remembers everything, and stays reachable anywhere—saving hours on repetitive tasks while boosting productivity.
https://github.com/NousResearch/hermes-agent
#python
PersonaLive creates real-time portrait animations from a single image, using driving videos for expressive faces and head moves. It runs on a 12GB GPU for infinite-length videos, with easy web UI for live streaming or offline generation, plus ComfyUI and TensorRT speed boosts. You get smooth, high-quality animations fast for streams, content, or art—up to 22x quicker than others, saving time and hardware costs.
https://github.com/GVCLab/PersonaLive
#python
Agent Skills for Context Engineering offers free, open skills to master context engineering—curating AI model inputs like prompts, tools, history, and docs for top performance despite limited attention. Learn fundamentals, architectures (multi-agent, memory), tools, evaluation, and new skills like hosted agents and BDI mental states via Claude Code plugins or any platform. Examples include digital brain OS and book-writing pipelines. You gain reliable AI agents that cut errors, boost speed (up to 55% faster tasks), reduce costs, and deliver accurate results for projects.
https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering