TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Источник @DevOPSitsec · Post #2113 · 1 апр.
💻 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
Поиск: #filesystem
@sudo_recast · Post #484 · 02.11.2022, 03:09
LXC https://linuxcontainers.org/lxc/manpages//man7/lxc.7.html Overlay #Filesystem https://www.kernel.org/doc/html/latest/filesystems/overlayfs.html https://wiki.archlinux.org/title/Overlay_filesystem #til#container
Hashtags
@githubtrending · Post #14657 · 01.05.2025, 14:30
#c_lang#embedded#filesystem#microcontroller LittleFS is a file system designed for small devices like microcontrollers. It helps keep your data safe even if the power goes off suddenly. This is because it uses a "copy-on-write" system, which means it doesn't overwrite old data until the new data is safely stored. LittleFS also helps extend the life of your storage by spreading out writes across different areas, a process called wear leveling. This makes it very reliable and efficient for devices with limited memory and storage. https://github.com/littlefs-project/littlefs
@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025, 13:00
#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs
@githubtrending · Post #15561 · 14.03.2026, 12:30
#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+. https://github.com/volcengine/OpenViking