duangsues.is_a? SaltedFish
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🌶🐔🐟 duangsuse 的日常
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和转载别人的东西
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duangsues.is_a? SaltedFish
#blog 看到易语言还在VB++ 的范式旁徘徊,并且觉得编程语言是种必须特色和备案的「核心技术」… 我想复刻下这2007年文章的口吻: “绝句.ju”十分钟入门教程 作者:转载必须注明出处 亲爱的朋友,您愿意花十分钟的时间,来了解一门全新的编程语言“绝句.未公开”吗? #1 只有十分钟,时间紧迫,让我们立刻开始,不多说一句废话(这一句话本身算不算废话?哈哈)。 请去拜读易语言官方提供的《“易语言.飞扬”白皮书》——这本书写的很好,文笔比我强多了!本文大量参考该白皮书。 #2 绝句的大概: - 物…
名 启动类
^名
- main
说,'祖国您好!'

将123写到屏幕
100.123,[x]
(将x)写到屏幕


名 'T' `将`(:T) “名记平权”
- [文 将]`写到屏幕` 说,'{它}'

典 游戏
- 猜
猜 猜数字().[游戏 也]
猜去猜

(0~10)(x), “如果(0 < x < 10)”。
(0~~10)(x), “如果(0 < x \< 10)”
(0的右~10的左)(x), “如果(0 \< x \< 10) ,因为数学(>18) 不自然,我换了”

这时,a 1;b 2
变数去换(a、b)
""{a==2, b==1}!


''名龄=[文 计 俩项]
''合法名=文{平台(有关领导)去请示 }
- 华夏 ("中国"~~5_000)

华夏(),[名~~龄]
名去[合法名 也]“require”
"🐭"{=="🦆"}!

^name
os sys random:rand
cmd Cmd
猜数字().cmdloop

data Cmd 猜数字(x=rand(1_000)/10)
now:
数 0; 最接近 100
历史 [数 ]!
- `$default ` 'ln'
ln.Int?{数=me} \: say()
历史 add 数; on(数)
- on'num'
num==x { say(); sys.exit() } :
say:'太${(num>x)("大","小")}了'
接近了(): say:'不过接近咯'

- 接近了 历史.argmin{(x-A).abs}: Var.ifPut(最接近,me)

名 猜数字 内(内定数字 = 66) 游戏
- 猜数字() 做,
在n=获取数()
说(n、 NL="")
内定数字 .:
==n,说,'猜对了,恭喜';$Y
\<n,说,'太大了';$N
\>n,说,'太小了';$N
^典
- 获取数 听("请猜1-100中的一个数:")去数
^典 函定
- 猜 做,
这时 猜数字() 不“停”,。

物 猜数字 全自动猜数字 内(这时、n=1)
- 获取数 n去右移

典 游戏
- 猜数(听用户:函.[数 a0])


name BaseModel
- main /??/TODO "explain why 'Base' is a good class name"
- badFloats(:[Str [N Pairs] KV])
- main'abc' as:
a+b.[N too]

- someJob(x=NO)
x? {say:'1'} \: return
- guessNum(ask: Fn.[Int a0]) Try:
return Error("{aNum} 后置")
^name
- aNum 0
^name
- goodBoy(vecs:[N2 Ln])
觉得你的两篇文章很好,就附注一下了
#learn #PLT #OOP #design

https://jason5lee.me/2022/08/24/my-views-on-programming-languages/
1.编程就是表达想法
鼓励简化和复用,而非面向CPU去if for
API和SQL结构适合定义式,处理逻辑适合函数式;说到底这就是Excel表格矩阵+过滤器
算法适合过程式,1次性任务适合CLI脚本或js

2. data class UserInfo(
val userName: String,
val nickName: String,
val birthday: Date? = null,
)
val userInfo UserInfo(
userName = "Jason5Lee",
nickName = "Jason Lee",
)
userInfo.copy(birthday = Date(1997, 12, 17))

我倒觉得伪代码是:
- UserInfo(name,nickname,birth)
user UserInfo("Jason5Lee","Jason Lee",NO)
{{user}, birthday:Date(1997, 12, 17)}

强类型:
?? Info Column
User'name nickname birth'(_:Str, birth \: Date) //歪嘴表情

copied user.as() :.
-birthday Date(1997, 12, 17) //bash格式的apply{}

3.编程语言的静态类型,对沟通很重要,因为类型算是最廉价但全面的“示例代码”

4.Vue等框架就是为表现力诞生的,所以我觉得语言层面,最主要还是有扩展性
这方面Lisp系绝对是反例,而Go的泛型和err,nil都很糟糕。 仅仅是语法简单或简短,不能掩盖框架性的缺失

5.可以预先学习jspy等实用语言,再把Excel,脚本精灵等通俗软件的需求场景,泛化到不同语言(SQL,FP,.)的差异
专业软件一定是对的,它们比黑框框白页页们多经过几十万人的筛选,而且有钱可赚

6. Visitor 在 import ast 里作为 NodeTransformer 存在,只是因为static语言不能 for T def'visit_{type(T)}' 要手写样板而已
同样, window.TreeWalker 是一种用途还不如RegExp grep或glob多的工具

多态(multi-typed) 是js极少的一个缺口,哪怕py对模板abc class的生态都好很多
考虑到Android小白会把 Listener override+super 而非 div.onclick=()=>事件冒泡 用来写UX,且不习惯 setTimeout,localStorage
我觉得JS的弱化class简化View 是极端正确的选择

7. 领域化设计很重要,但以上技巧,其实都是编程领域特有的。 现在人学编程太缺失这些设计思想了


https://jason5lee.me/2022/08/30/my-understanding-of-oop-and-fp/
1. 封装性上,`private,abstract protected` 最终还是会被全局util fun 代替(另外 open val (getset) 真是太罕见了
Rust很少用private,因此在class级控制太多算是过度设计

多态上,考虑到无默认override的fun数目应在1~3项,1~2层继承, FP的filtermap等函数 技高一筹

考虑CPP(Cat,Person,Point 3例) 的同类项,你会发现class的本质只能是接口

?? Animal //行=多态  列=字典
Cat(name:Str)
Dog(name:Str, owner:Str)
Animal() //可是,你不能这么做

于是,你用正确的类型重构:

?? HasName
name Str
- funnyID askGPT(name..)
Cat()
Dog(owner:Str)
Animal()

过度泛化的Animal,会导致funnyID无法被重用,这就是Adapter爆炸的元凶,是OOP的原罪

2.FP是OOP的子集。 对象是共用构造期局部的「多方法」函数,而 class{open fun} 就是另一种默认参数

只要把对象视为1~3个主要方法,就能推理出其构造参数;只要说闭包=对象,就能明白JS为何把函数当构造器(原型链只是一种不变量外提)

这再次证明了,Object 是个包含无限大,意义无限少的 abstract nonsense ,暴露构造期细节、不易扩展fun 是语言设计者低能的表现

比如Builder吧,它无非是把局部的全面赋值,绑到堆对象,从而弥补了默认参数(复用)

3. Optional,Result 是FP的潮流败笔,Rust的?和kt!! 甚至语义相反。 除了Kotlin “悲伤路径语法”都可以说是编程界的耻辱

在我看来呢,除了 u.name\:"Jack", u(":("):name+1 ,最好把 (may: throw()) !:"fail" 也加入nullish,语法else,||,assert 也该为之改变

4. filtermap 就是 select where ,根本不必提名字或it,只要运算符和函数平权, film{score>60}:id , (0~9){<5} 才是合理写法

就像Object,FP的纯函数也是性质无限大,功能无限少的 not even wrong ,因为语言研究者不懂类比查重,却陶醉于专业主义

5. 纯函数和不可变对象,只能存在一个。 函数是纯的,返回值就是0丢弃的,赋值就根本不可能有副作用 或者能够useMemo

因为这就是 Reactive。函数是值,参数和模匹变量也应该是。 比起用伪递归风格的while去伪造Excel的功能,不如向定义式编程正统的Prolog好好学习

Ruby的"str" “装箱” 给一致性带来了灾难。尽管Rust和Go的 listVar append x 才完全一致,kt的Mutable至少是合理的,但各种mapTo就是自作多情了

如果有OS=JVM 这类概念,过度的验证是合理的,但纯函数和freeze依然是扫把星

6.value class 是对OOP的误解。 对象是共用构造期局部的「多方法」函数,子类型是C式struct间的「隐转函数」

并不存在那么多 asXXX XXAdapter ,更不用说 Int.plus(:莫名其妙的宽化重载) 和 IntArray, Stream$Int 这些模板类了

7.ADT data Way2=A a|B b 并没有那么好用,它不能是open class,而联合类型虽然能强转Any,却缺乏结构性(不能说 catch(A|B ) 是应该写的

enum和模式匹配暗示了多态data不能有名字,这是幼稚的断言,会导致理论与实用时的割裂,而且难以被接口化

OOP在这方面的语法烂但经验极为先进。 ADT,record和trait的自由扩展写法一致,可以隐this而非复制粘贴元组, enum可以用static实现

在类型基础上,FP玩的更花,但那却只是因为它们处理的最简状况太简单。 实际上,一些简短的语法,会随着程序的扩大而轻松被割裂,让你熬一整晚去重构简化
#recommend #learn 可以说OS级的工具,App级都重新造了一遍, 这不仅暴露了应用对生态环境的无视,也说明OS级的设计无法满足实际软件

SOCKS代理-socket() 函数替换
序列化-注册表,睡眠休眠
ORM和Web后端-ACL, 文件树属性

协程-进程池,LWP池, 甚至因为能等resume(),代码应该可以在RPC或FFI上执行
函数-busybox,进程
环境变量,单例,多例如用户组-YAML
BSON和二进制-mmap, sized vec

我比较喜欢Web平台的API,其实大一点的编程框架,内部都和OS内核一样繁忙

涉及的历史包袱那么大,怎么可能一两年就完全领悟呢?

比方说吧,赚钱的Web编程,后端,HTTP API?

popen://git/submodule/init/?depth=1 User-Agent=ansi 也是一种
Cookie或者说Handle,是一个限时RPC对象,ORM就是为了方便外套一层RPC数据验证。
不过是为了换个方式用Excel,做一些人类语言能描述的列表处理,学习了多少可笑的语法…… 甚至函数式在zip,chunk这些模式上也并非统一的

bash也不免是像 py fire 或pwsh里说的,是 git.submodule.init('.', {depth:1}) 的单行简写
它们在数据和算法上,都一样,但不少人还为了 import cffi 去学一种低等范式的语言,学Qt学Android,进入那些欺骗Devs “行数越多越幸运”的框架

YAML,HTTP,SQL Schema 和编程语言的struct,又有什么差异呢? 带来这些割裂,是因为编程生态圈缺时间没精力吗?
而那些用途不明的虚拟机和-O3,就是“形式语言”程序员,比业余创作者牛逼的?

Python不过是做了JSON的超集,带点简洁的布局,就让科学界用电脑做了很多有意义的事,一些只有“渐进式设计” “交互式编程”能做到的。 这并不是理论或设计模式,打败程序员的,往往不是同行,反而是跨界


既然整个Web,都可以导入为class: def ,那么前端呢?

React高等的useMemo和useEffect(x=>, [x]),Vue的html for模板 ,其实都导向一个结果:[a,1]=[2,b] 是检查期就不能表达的,匹配模式并不是值,b=a.map(x=>x+1) 间也并没有“纯粹”的等价关系,可变量不是值

你觉得let[]=[], ()=> 和HTML组件、视图绑定有何关系? 其实React团队们拼命追求的水合、性能优化,大概就是 img({src})=e, e.childNodes=a.map{div(x)} 这样的逻辑吧。
JS曾经的回调地狱,也是靠 yield, await 实现单Thread多任务来解决。最终还是自己造了一个OS内核啊

同样,try{}catch{} 和 0||"default" 无法统一地被默认、被链式调用,也暴露出了Error并不是一种null值。 十万美元错误,就是因为null不被视为错误造成的


稍微给知识查个重,就会发现其实不需要学习什么,因为现代编程语言和lib的设计是一摊拖泥带水的遮羞布,连错误都是抄来的,当然会落在地上呗

只要肯花时间探索,道路会不断延伸

#sql JS里这种查询的合理写法是 {a:1,b:2, c:[1,2]} ,可以支持 x=>区间
https://gitee.com/Tencent/APIJSON#apiauto-展示-apijson
是这种的

比较搭配BATE都有的0代码 CRUD

虽然用途上就像 sklearn vs pytorch 十分尴尬, graphql 式语法还是应学习的
感觉编程和设计小白用低代码也写不好的


我的编程范式,还轮不到一个在当跨平台复读机和CtrlCV家,却自以为懂一切的人评论

你真的不在乎那些纸上的「好看」吗? 我看你,只是执着于把好看供奉起来,避免与实际用途有交集

在我眼里编程语言不过是写法框架的外沿, 写出的任何代码都要有应用层定义力。因为语言本来就是用于交流记录的

学着把最简示例+心智模型明着说拆着说,许多难度都是浮云。 所有的思考和语言技巧,都不是通过语法和filtermap 这些术语传达到的,而是跨越软件的惯用法

如果只是为了做脚本而写程序,GPT反而更合适吧,那样无论做什么都不需要搜文档
#sql #ts 你试试把 Boolean 表达式作为主力,能不能写出typescript checker

真假和逻辑是不一样的, x=1|x=2 能得到x=1|2 而真假值算不出这些
保留bool变量毫无意义,只有作为函数有意义

User(x), x.name=Jack, sort(x.id), [x]
如果Prolog更人性化一点,就是更好的SQL
关系式和函数式,如果语法都好的话差别不大,只是前者是原生支持模式匹配

(0~9):[a] nums:[b] "a={a} b={b}"
vs
in(a, 0,9) in(b, nums) ret="a={a} b={b}"
包括SQL JOIN

当然,关系式SAT还支持||回溯,相当于DFS
函数式想模拟DFS就不好写了,比如说 0+1 关系
[Add 1 0]=ret
Add
|[a 0] a
|[a b+1] [Add a+1 b]


那么
[Add x 0]=1 {x:1}
[Add x y]=1 {x1y0} {x0y1}
总之,函数式的(=) 不满足交换律,只是一种命名,而关系式里(=)和加减法是平等的

解释下
x0y1
是通过 [Add a1 b0]=1 推理的,非常绕但是可以用流过滤实现 https://minikanren.org/#:~:text=veneer

如果静态检查只是找 numOp(int,int, ret=int) 的重载,那其实就是 SQL Select。但一般的FP语言,是可以完全只写参数名(buildList{add} ,.) 也没有泛型之类的限制

看起来很高端,也就那样。
#java #backend #design
>用 jvm bcel 生成 class T{ static int intFn1(char _0) { return 0; }}

int 要扩充到对int,char
Fn1要扩充到 Fn3

kotlin 2空格 减少变量名

ClassGen cg = new ClassGen("T", "java.lang.Object", "T.java", Constants.ACC_PUBLIC | Constants.ACC_SUPER, null);
MethodGen mg = new MethodGen(Constants.ACC_PUBLIC | Constants.ACC_STATIC, Type.INT, new Type[] { Type.CHAR }, new String[] { "_0" }, "intFn3", "T", il=new InstructionList(), cg.getConstantPool());


il.append(InstructionFactory.createReturn(Type.INT));
mg.setMaxStack();
// 创建一个对应于方法的MethodGen对象
cg.addMethod(mg.getMethod());

cg.getJavaClass().dump("T.class");


🤔 我看生成构造器和方法签名还挺简单的
不过此例也不涉及 this.x=arg0
你试试让AI写becl 它应该能基于getClass()反射生成Builder

主要是感觉jvm 一定要dump bytecode,有点太做作了,因为jvm是有Compiler() API的
明明把源码放 thymeleaf for if 一下,def()参数列表随便换行也能生成吧,这样就0依赖了

这种元编程如果AI也能好好完成, 也是只要能用就行,闲下来的时间可以多设计些语法, BECL这些技术 好像也不如cglib.Enhancer 的头尾hook流行了

老实说如果Kt有Zig那样的 comptime foreach 和TS的 type dict ,Builder就不是问题 。当然这就是 lisp 系的 (unquote '(+ "x" 1)) 宏了

按道理来说JS里不是魔法的Proxy重载 o.xx 运算符,Java也是没什么的,但是Javaer们反射序列化的搞得太复杂了,或者说编译期API的贫瘠导致了「两门语言问题」

Zig的设计当时让我眼前一亮。 虽然它不像D支持enum作为dict type ,但Zig的 println! 比 Rust 说的宏还好用

Kt实现默认重载的方法像Ruby一样,没有反射接口,不过把 fun 提升为class 就能知道默认值了(虽然这需要改变框架……

这点.NET的 dnSpy 也能做到,因为bc本质上就是 List<元组enum> 的bytes形式 ,编辑它最本质的做法就是 mmap() 文件到内存,然后绑定数组增长,0拷贝

不过无论语言,目前都没有能把read-write 统一起来的fmt IO lib ,JDK的R/Wer 流模式都是一式两份的
直接用msgpack管理加载保存二进制,倒是能避免冗余

但,它们都不是二进制格式的绑定框架。 其实绑定bytes列表和DOM树所用的模式还是一样的, 这点 010 Editor 这个闭源十六进制编辑器,反而清醒得多

Radare2 也是支持编辑javabc格式 ,所以lib的质量不是看语言,还是要看人、看思想
这么评价也是有点道理的。 函数式data构造API ,都是helloworld 很美观很易懂,但对接实际就拉垮了

比如 import struct 的 pack("I", 0xff) 读取导出(u32,) 吧,你parse一个wav 数组的shape很易懂,但仅仅是拼接下 乃至改个序列号 就要从0写入整个文件流

不就是因为 序列化struct的模型 本质上和C的 unsized 数组一样,都忽略了重要的文件结构信息吗?
不就是不想独立出 malloc() 对象,想只复制参数到新bytes() ,结果只要修改个变量,代码可读性就炸了,工程难度飙到需要Protobuf 这些DSL玩意
其实只要让read/write 都作用到同一颗对象树,绑定一下,就不需要拿局部变量写什么RW流了

React就是这样被后来者取代的
duangsuse, [2023/12/31 10:29]
Kt有规范的async{}异步啊

Blocking 是占用1Thread完成耗时操作,这样是不用suspend的, 因为没有线程上文切换
另外,inline fun 自动支持异步

duangsuse, [2023/12/31 10:30]
可能是语法上的限制,因为suspend需要一个返回状态机参数

duangsuse, [2023/12/31 10:33]
Kt的无栈coro不会返回东西,是通过传回调,async ES6会返回

用inline fun 可以异步
如果都要用Task取代Thread了,性能其实不用太执着,因为真正的瓶颈是并行

duangsuse, [2023/12/31 10:48]
所以你的问题就是await 的传染性呗,在kt目前无解,因为需要把Thread当单核CPU来调度

https://stackoverflow.com/a/69462100
https://journal.stuffwithstuff.com/2015/02/01/what-color-is-your-function/

但是Loom虚拟线程 好像可以用了,这样f是否异步都可以suspend

duangsuse, [2023/12/31 10:49]
ES6 是弱类型,很难隐藏await(如果引擎不支持虚拟线程的话),不过Kt这么做其实就有点迂腐了, 因为 async 与否都不影响程序语意的
只能说被业界带偏了

duangsuse, [2023/12/31 10:51]
与之相比,Linux 的 sleep() 和 fork() 就是很好的协程实现,跨CPU调度,但完全没有干涉到C语言标准库。 DOM的全异步就更天才了,直接封装掉了并发问题,还提供监控所有fetch() 的F12

反观最近支持async的语言,因为java stdlib 会卡栈就要手动new一大堆有的没的,理论还没Lua,Ruby强 ,可以说只有设计错误是原创……
duangsuse, [2024/1/24 16:44]
Zig里是需要显式控制流,但Kt实际上把Result用的很好, firstOrNull 完全能写成 first{}.orNull 什么的允许符号化
调用栈其实C /usr/bin/stacktrace:error 都支持的,不需要异常

duangsuse, [2024/1/24 16:45]
js里根本不允许判断异常种类,知道你不能Retry,所以啥都一个样

duangsuse, [2024/1/24 16:47]
因为滥用异常分类,还有一些人搞出了 algebraic-effects
就是把throw当依赖注入+await 用, 顺带支持了免标async
但实际上这很难调试

https://overreacted.io/algebraic-effects-for-the-rest-of-us/

另外 checked exception 真不是啥好东西
如果说分门别类更严谨,那FP却干脆没还原这个

duangsuse, [2024/1/24 16:52]
如果函数啥错误都能抛出,只能说明拆分复用有问题
或者文档垃圾到AI才看得懂

只能说try catch 就是面向语句的东西,对标SQL事务
但大家需要的是调用链,就像 ?: run{}

duangsuse, [2024/1/24 16:56]
还有一点,就是?: throw的隐式控制流
比 {yield()} 的类型推导更为隐式

如果像Go那样支持匿名union ,就能还原CE了
sealed 太冗长

duangsuse, [2024/1/24 17:01]
我倒是觉得,既然扩展必然final
不如直接把所有方法都视为 arg0='.'this 的普通调用

区分那么多OOP FP PP的反而很奇怪

py 没有做到这个,但Rust是,但Rust又拿tuple trait取代了overloads,让人无言以对

duangsuse, [2024/1/24 17:04]
也不能这么说,Kt 的 data class, let run{} 和 coroutine 还是很前瞻性的
虽然对应地, match 和async应用连py都不如

duangsuse, [2024/1/24 17:11]
context() fun 替代 override class 吗?噢这个是Adapter

猜到是? interface Statics<T>{ context(T) fun }
感觉不如Rust的trait, 而且static 一词就是莫名其妙,jspy里根本没有这类概念

ml 系强制尾递归,更像是定义式编程的问题,forEach根本不需要递归

duangsuse, [2024/1/24 17:13]
MD,现在pakage namespace 也要允许二次打开了是吗
就像之前的 inner class

早知如此,就把所有语言成员都扁平化, 就没有扩展性问题了

duangsuse, [2024/1/24 20:28]
同意,直接写 val Int.ZERO=0 就当static了,还可以外部扩展和interface化

duangsuse, [2024/1/24 20:35]
Kt还是支持 Bitflags (and/or)的,shlr 也能用*2^n 来模拟

位运算纯粹是protobuf那样的地方需要用,就连DatInpStream 都不应该直接做bitwise

Kt和下层术语决裂的还不完全,比如abstract,annotation,inner 这些kw都可以优化掉的

top level 不够,上面说了这玩意和companion不一致会造成接口/扩展性问题
KMP 确实烂到不如直接写ifdef ,不知道能不能拿interface 抽象分平台函数(Abstract Factory

duangsuse, [2024/1/24 20:38]
照抄Scala ,结果悲剧了
companion 又不需要参与重写查找, 到底谁会优先拿statics 去实现接口啊(除了序列化器
#dev
rust 需要熟悉&mut 和奇特的泛型/函数模型,以及没有构造器的DSL
zig很像C,没有Rc和异常透传,需要习惯 Option, defer 等一系列冗余符号
haskell 要把链表转来转去,或者搞懂四五个定义不清的 typeclass(trait) 。作为FP它还有小白大佬面向的资料混一起的风格
erlang Elixir 据说是Actor并发的真理,但用起来还不如Promise直观、定义式
ruby 继Rails后被py打的落花流水, 尽管它有真OOP和函数式
C#有this参数CLR的OOP是比较灵活的,还有隐转呢

总的来说,我觉得比jspy复杂的语言都没有学习的必要
大家是学API、做绑定的, 又没有聪明到能玩算法的程度

FP 最做作的就是链表了, 连ADT都不擅长还好意思说declarative
Lisp风格可以把 (+ 解释为函数,却不能像OOP把它的重载列出来,解释1+和""+的不同,反而是和VB一样 让人把数组当struct用的级别,这种心智模型的惰性,让单调的语法无法发挥特长

SQL aggerate 都比fold reduce 要FP 。Ruby 就是极其FP的语言,列表操作名都花里胡哨的,那FP显然不是靠特立独行搞的
takeWhile 这个也挺奇怪的。 为什么不做成 ary.partition2(test, fA,fB) 呢?这种declarative也就刚刚从 for(;;) 的娘胎跑出来的程度

Haskell 还有种不需要手写回调地狱(fmap) ,但概念比回调更地狱的独创FP风格
#java duangsuse, [2024/2/23 01:21]
请使用 kotlin-reflect 和 new Compiler() 来为
data class MPair(var A: Int, var B: Int)
实现
loads<UPair> (mapOf("A" to 1, "B" to 1))


代码的部分可用StringBuilder生成
class Pickle {
UPair load(UPair o, Map<Str,Any> m) { for(kv : field) o.$k=m.get($k); }
}

... https://gist.github.com/duangsuse/d022c7ad037bb7fed446f72ec9b38ef7

duangsuse, [2024/2/23 01:23]
我用jshell API 实现了一个ini序列化
大概比直接靠javac 简单点吧,理论上eval的玩意也可以缓存到编译期

duangsuse, [2024/2/23 01:28]
我觉得我的目的已经很清楚了,写在最顶上

如果看不懂就说明不用看,反之测试过
如果不是gpt不会,我很乐意只写开头那1行

duangsuse, [2024/2/23 01:30]
JShell API 虽然比从Compiler() 加载短的多,但 js.eval() 那个默认返回String我不喜欢……
或许是为了兼容RPC吧, 但LocalExecutor 应该就不需要序列化啊

感觉用jsh模拟eval 比ByteBuddy规范得多

duangsuse, [2024/2/23 01:34]
所以说py真的太解压了.. setattr() 就算动静态隔离,typehint还能做格式验证
js稍微乱点

java 连个规范的元编程方法都没有,一群魔法师
我是觉得一个老古董语言就不要和jspy 比面向event和类型反射

duangsuse, [2024/2/23 01:42]
不会啊,或许Lombok有

Factory类似Provider的简化版,在需要用subtypes 实现接口时可以用来简化创建

duangsuse, [2024/2/23 01:47]
写java,C++ 这些的时候有种错觉
public 是🔘列表符号
分号和各种不执行的标注也完全喧宾夺主了

duangsuse, [2024/2/23 01:49]
Compiler 和 JShell API 就是tools.jar里的,做不到比 CLI更强的功能,就是调用快点

JS("") 和runtime其实是完全隔离的,它的classpath 相当于是编译期的,你可以把生成的代码按行号缓存下来,不需要defineClass

duangsuse, [2024/2/23 01:51]
没错,第一次在runtime 做static foreach 留缓存,第二次可以直接走预处理器
这样也可以使用不常规的常量传播的结果,但主要是实现setattr()

duangsuse, [2024/2/23 01:53]
准确的说是在运行时,把eval()的东西缓存下来,那就叫编译嘛
JIT
Forwarded from Deleted Account
To retrieve the N most recent images from the Chrome cache in Linux that are greater than 100KB in size using Python, you can use the following script. This script uses the sqlite3 library to access Chrome's cache database. Please note that accessing the cache database directly may vary based on the Chrome version and system setup.

import os
import shutil
import sqlite3
from datetime import datetime

def retrieve_recent_images(n, min_size):
chrome_user_dir = os.path.expanduser('~/.config/google-chrome/')
cache_dir = chrome_user_dir + '/Default/Cache/'
cache_db = cache_dir + 'Cache'

conn = sqlite3.connect(cache_db)
c = conn.cursor()

c.execute("SELECT key, length, creation_time, url FROM 'entries' WHERE length > ? ORDER BY creation_time DESC LIMIT ?", (min_size, n))

rows = c.fetchall()

if not os.path.exists('recent_images'):
os.makedirs('recent_images')

for row in rows:
cache_key = row[0]
size = row[1]
creation_time = datetime.utcfromtimestamp(row[2])
url = row[3]

image_path_original = cache_dir + cache_key
image_path_dest = 'recent_images/' + cache_key

if os.path.exists(image_path_original):
shutil.copy(image_path_original, image_path_dest)
print(f"Image saved - Size: {size} bytes, Creation Time: {creation_time}, URL: {url}")

conn.close()

if __name__ == '__main__':
retrieve_recent_images(5, 100 * 1024) # Retrieves 5 most recent images (>100KB)


Please make sure to adjust the chrome_user_dir variable if Chrome is installed in a different location on your system. Also, keep in mind that the cache database structure may vary in different Chrome versions.
#py Here are one-line examples for each of the available transformations provided by 2to3:

1. apply: Converts apply(func, args) to func(*args).
2. asserts: Converts assert statements to assert function calls.
3. basestring: Replaces basestring with str (since basestring is not available in Python 3).
4. buffer: Converts buffer to memoryview.
5. dict: Converts dict.iteritems() to dict.items().
6. except: Converts except Exception, e to except Exception as e.
7. exec: Converts exec statements to exec() function calls.
8. execfile: Converts execfile to exec(open(filename).read()).
9. exitfunc: Converts atexit.register(func) to atexit.register(func, *args, **kwargs).
10. filter: Converts filter(func, iterable) to list(filter(func, iterable)).
11. funcattrs: Converts func.func_... attributes to func.__...__.
12. future: Adds from __future__ import ... statements for Python 3 compatibility.
13. getcwdu: Converts os.getcwdu() to os.getcwd().
14. has_key: Converts dict.has_key(key) to key in dict.
15. idioms: Various idiomatic changes for Python 3.
16. import: Converts import x to from x import y.
17. imports: Converts import x to import y.
18. imports2: Converts import x to import y.
19. input: Converts input() to raw_input() (since input() in Python 3 evaluates the input).
20. intern: Converts intern(s) to sys.intern(s).
21. isinstance: Converts isinstance(x, T) to isinstance(x, (T1, T2)).
22. itertools: Converts itertools.izip() to zip(), etc.
23. itertools_imports: Adds from itertools import ... statements.
24. long: Converts long(x) to int(x) (since long is not available in Python 3).
25. map: Converts map(func, iterable) to list(map(func, iterable)).
26. metaclass: Converts metaclass syntax to Python 3 style.
27. methodattrs: Converts method.im_... attributes to method.__...__.
28. ne: Converts <> to !=.
29. next: Converts next(it) to next(it, default).
30. nonzero: Converts x.__nonzero__() to bool(x) (since __nonzero__() is not available in Python 3).
31. numliterals: Converts octal literals (e.g., 0755) to hexadecimal literals (e.g., 0o755).
32. operator: Converts x.__cmp__(y) to operator.__cmp__(x, y).
33. paren: Adds parentheses for print statements (e.g., print x becomes print(x)).
34. print: Converts print x to print(x).
35. raise: Converts raise E, V to raise E(V).
36. raw_input: Converts raw_input() to input() (since input() in Python 3 reads a string).
37. reduce: Converts reduce(func, iterable) to functools.reduce(func, iterable).
38. reload: Converts reload(module) to importlib.reload(module).
39. renames: Various renaming changes for Python 3.
40. repr: Converts repr(x) to repr(x).
41. set_literal: Converts {x, y} to set([x, y]).
42. standarderror: Converts StandardError to Exception.
43. sys_exc: Converts sys.exc_type to sys.exc_info()[0].
44. throw: Converts x.throw(E, V, T) to x.throw(E(V)).with_traceback(T).
45. tuple_params: Converts def f((a, b)): ... to def f(a_b): a, b = a_b.
46. types: Converts types.ClassType to type.
47. unicode: Converts unicode(x) to str(x) (since unicode is not available in Python 3).
48. urllib: Converts urllib.quote() to urllib.parse.quote(), etc.
duangsuse, [2024/3/9 16:44]
语言绝不能多加特性,加库API就好了

你看py 40年来语法变过没有?

duangsuse, [2024/3/9 16:46]
如果Modifiers() 可以visitor复制的话还是好改的

我觉得API做不好你就像DOM那样支持innerText算了,或者外提literals走宏替换好了, 不就自动refactor吗 既要又要的 复杂度比得上gpt么
听说IDEA版本库有4G啊
或许比WebKit还大呢

duangsuse, [2024/3/9 16:51]
如果改起来这么复杂,说明框架连 Object.assign 的完善度都没达到,或者说连js界的状态管理 水平都没有

因为assign是可以被hook为深拷贝的,只不过默认是0拷贝

duangsuse, [2024/3/9 16:55]
https://github.com/python/cpython/blob/3.12/Lib/lib2to3/fixes/fix_map.py

这个够不够全?

duangsuse, [2024/3/9 16:56]
python -m lib2to3 -l |xargs
Available transformations for the -f/--fix option: apply asserts basestring buffer dict except exec execfile exitfunc filter funcattrs future getcwdu has_key idioms import imports imports2 input intern isinstance itertools itertools_imports long map metaclass methodattrs ne next nonzero numliterals operator paren print raise raw_input reduce reload renames repr set_literal standarderror sys_exc throw tuple_params types unicode urllib ws_comma xrange xreadlines zip
#plt duangsuse:
我就觉得赢王民科,有时候对自己不学的领域指手画脚

但民科不意味着他在plt是无价值的,实际上我很希望有更多更易懂的中文资料,但他们还超不过赢王10年前的博客

其实我很奇怪啊,那些教「编译原理」「操作系统」的大学生和教授去哪了

为什么能打的只有 https://moonbit.org/ 张老师一个人呢
这学术性价比也太低了,近年创立或火起来的 Go,Rust,Mojo,Dart 都没啥境内博客,难道全是论文?

同感,他是把 Any/Var(Any) 对象分开谈了,没涉及heap引用等问题
我是赞同这种分法的, 因为咋分配本来就是算法噪音,应该像py,cffi那样随便转换才好呢

Java确实只有引用类型啊,无非是在局部还是在List<>

谈到这个我觉得 kt IntArray, Array<Int> 让人有点不清,而且导致了有 intArrayOf() 这样的重复宏

2. kt是做了一个自动装拆箱,这样局部/数组和List<>里就无差异
3. CLR里泛型能是值类型,但JVM泛型擦除为Obj(int tag+void*)
jvm的代码体积会小,因为C#是用动态生成template<> 的方法new泛型class
但也造成了 Stream.OfInt 这种脑残编译期宏

其实你可以放心,如果你想学他的内容还是可以看看

只不过学他知识一定不能直接挣到钱而已

我个人觉得还是比马士兵啥的强,比如你能搞懂Serializer的编译期手段和DSL设计(虽然他没直接教过),这是长期投资

任何copy都能lazy分配的

他是觉得用传参([]) 来复制数组很过时。 很少有函数会修改参数吧?除非多返回
可以参考他对Haskell pure GADT的反对, hs的每个参数都是lazy的,就像CoW 的数组值

😂 记得某位CSer说过,计算机科学只有2种问题: 1缓存失效 2变量命名

IDisposable 这些确实烦人的很
用用函数式不就解决了吗? Go 还加了个defer
然后kt有 coroutineScope{} 这就不需要手动close()

所以说这些trick或者说设计模式, 终究还是会被正确的DSL打败
不应该耗时学习它们
选对框架是关键

我就觉得资源用完不free()很合理
反正一般程序也不是long-running
这个检查和 checked Except 一样,被严重过誉了

感觉Rust也是到处Rc<T>啊
inline fn 和接口本来就是少数,怎么可能lifetime用到爆

py只靠Rc就实现了许多GC语言的功能,只是比C多个bytes而已
Py对API和对象树的理解,可以说登峰造极,独孤求败,堪比DOM对UI的定义

py也可以用GC啊,只是正常人用weakptr(parent)就好了

对写树结构的人这些应该是常识
为什么编程语言作者,会觉得该用算法给他们擦屁股?

另外看到 https://www.jetbrains.com/decompiler
我想说<40M 的 https://github.com/dnSpy/dnSpy 比它强10倍
已经是最终成品了,除了反编还能编辑

MemoryStream {

protected override void Dispose(bool disposing)
这个有点逆天啊,是嫌嵌套还不够多,搞这么一个bool给实现者?

当我有其他算法和点子可以写,会使用其他伪代码之后,才发现java世界的语言多么装腔作势

是 Dispose(bool disposing) 频率高,还是 Dispose(Disposables.. used) 更合理呢?
duangsuse, [2024/3/9 22:04]
😅 完了,感觉我都要变 yinwang.org

他10年前的抱怨我全都有,而且我比他还少点实践

大部分的 AI 系统里面连语法分析器(parser)都没有,所以主谓宾,句子结构都分析不清楚,更不要说理解其中的含义了。

不过幸好我没他民科,不会对自己不学的领域指手画脚

他们天真地以为,有了谓词逻辑,一阶逻辑这些东西,可以表达“因为所以不但而且存在所有”,机器就可以拥有智能。于是他们设计了各种基于逻辑的算法,专家系统(expert system),甚至设计了基于逻辑的程序语言 Prolog,把它叫做“第五代程序语言”。最后,他们遇到了无法逾越的障碍,众多的 AI 公司无法实现他们夸口的目标,各种基于“神经元”的机器无法解决实际的问题,巨额的政府和民间投资化为泡影,人工智能进入了冬天。


是啊,这些人为什么会觉得人脑就是布尔算术数据库呢?

duangsuse, [2024/3/9 22:23]
以太坊的 Solidity 语言一开头就有低级错误,导致价值五千万美元的以太币被盗。以太坊的智能合约系统消耗大量的计算资源,还导致了严重的性能问题。
我们真的需要那些脚本的功能吗?比特币虽然有脚本语言,可是常用的脚本其实只有不超过 5 个,直接 hard code 进去就可以了
实现转账交换的简单功能就可以了。合约应该是另外独立的系统,不应该跟货币捆绑在一起。交给律师和会计去办
比特币的脚本语言只能写出功能简单,不伤害系统性能,容易验证的脚本


不过淫王的一些话还是犀利的,听说有人手动调用Trasfer()参数不对导致丢钱的,而且Dapps在2017占用了 https://en.wikipedia.org/wiki/CryptoKitties#:~:text=25% 的算力
分布式系统确实需要一种WASM式的分布式ATM
duangsuse, [2024/3/11 17:59]
CIR是目前 .ll 语法的扩展,每条指令前都要前缀cir.
和 rustc 包含的HIR,MIR等树结构不同,clang会直接生成.ll文件,但它只会记录跳转而无cir.for等嵌套结构
复杂度上对C sum(1~N) 似乎是6:35行

CIR还支持保存虚表结构 / 类的基本信息
CIR 自Meta 2022.6,即将脱离“孵化”状态,其独立代码仓库将很快被合入 llvm-project 主仓库,并作为 clang 的一个子项目
在异构计算方面,CIR 目前将主要支持 CUDA 、OpenCL 、SYCL 和 OpenACC 四种平台和框架。

无端推广:写了一个类型推导科普
https://t.iss.one/dsuse/19387
还好好搜了一下各种中文blog
没找到好的内容,草
明明各种大学都有开编译原理依照 static typed
做compiler前端的是吃白饭的么? 都在教一些又过时又get不到重点的东西一样

duangsuse, [2024/3/11 22:02]
传值和传名区别在 if(rand(), print()) 是否短路上,其实就是 Swift @autoclosure(即Thunk) 的问题。过度的惰性是很慢的

CBPV就是不closure化已计算的值…… 看起来就是传名的优化
(Fun "x" (Return (Thunk (Fun "y" (Return (Var "x"))))))

这个我不知道意义何在,因为闭包的创建是O(1)的

duangsuse, [2024/3/11 22:11]
https://valkyrie-language.netlify.app/cn/
https://blog.vero.site/post/noulith#:~:text=maxify

a max= b 
x := [1, 2, 3];
x append= 1;

这个是比较数学化的,就不是无所谓的内部优化

duangsuse, [2024/3/11 22:29]
https://thunderseethe.dev/posts/bidirectional-constraint-generation/#example

然后这个作者还写了篇双相情感障碍 类型推导的
(app (fn(x) x) (int 3))

这个也太简陋了。就上面我的AST
F(1){x-> x[1](x[0]) }(Int)

其中x[]是关于此次调用的template<>参数Var(T)
这不就能用了么,为什么要做成完整的 unification,何况typeclass多态还乱倒不好用
“如果我们无法证明两种类型相等,我们就会遇到类型错误,我们可以提前退出。” 最后居然还扯倒了Union-Find

https://tomstu.art/hello-declarative-world 里就有教 unification ,Ruby版简单多了
连逻辑式编程都没教,程序体和constrait的对应关系没列清,乃至infer函数的签名都没讲明白,就开始写算法,只能说这个作者水平还是次。

duangsuse, [2024/3/11 23:02]
https://thunderseethe.dev/posts/row-types/
然后 row type (x:Int, y:Int) 是一种可N项组合的record,但按tuple的方法检查类型,并且还支持模拟union{}
其实Go,Kt都透过嵌入struct与Pair 在支持这种范式,我觉得它的自由度和参数颗粒化类同
union+struct A|B这个模式一般都是用extends了,搞出两种实属多余

OOP支持的是二项组合,基本把维护门槛限制在可读范围内。 把 {...o, age:18,gift:} 视为正经构造器在js都是十分炸裂的,尤其是它的实现酷似 car cdr cons

https://justinpombrio.net/2021/03/11/algebra-and-data-types.html
还是ADT更好看些
https://isomorf.io/#!/tours/of/overview/7/python #tool 这里还提了一个跨语言可视化代码编辑器
好孩紙🧶 ηαsү, [2024/3/17 10:32]
json理论上来说也可以用yaml库load(

duangsuse, [2024/3/17 10:40]
json也可以用 ast.lit_eval() 加载

Trim21, [2024/3/18 01:03]
部分json是合法的python代码啊

duangsuse, [2024/3/18 08:56]
不过 True,False,null 是不能的

duangsuse, [2024/3/18 09:02]
> 利用 importlib 实现让 from file_name import* 加载 file_name.json 字典为vars
你需要 hook import语句,先来看看Loader

> 请你向 sys.path 添加查找器,使 from file_name import* 加载 file_name.json 字典

class JsonImporter(object):
def __init__(self, path=None):
self._path = path or '.'

def find_module(self, fullname, path=None):
if not fullname.endswith('.json'):
return None

filename = os.path.join(self._path, fullname + '.json')
if os.path.exists(filename):
return self

return None

def load_module(self, name):
fp = open(os.path.join(self._path, name + '.json'))
data = json.load(fp)
fp.close()

mod = imp.new_module(name)
mod.__dict__.update(data)

sys.modules[name] = mod
return mod

sys.meta_path.insert(0, JsonImporter())


duangsuse, [2024/3/18 09:02]
😅bing copilot 不能用了
Perplexity 和 pi.ai 这些小厂似乎都更会写代码
#js #apple 平底鍋, [2024/3/19 01:07]
https://bgme.me/@bgme/112117191163425974

> Mac 软件生态吐槽

今天晚上兴致之下到「数码荔技正版软件」的淘宝店看了一下(我也真是无聊的),大开眼界的同时,心里堆积了不少的嘈点。不吐不快,就在这里随便写一写,对 Mac 软件生态的吐嘈吧。

仔细想想对 Mac 软件的嘈点的开端,可以从 Downie 威胁删除用户文件开始[1]。怎么说呢?对于 Mac 用户,借用某张 meme 图的话 Mac 用户有钱。

Mac 软件生态一个很大的特点就是再小的一个功能,都有人写一个什么什么软件,然后拿出来卖钱。
对于这种现象,不作评论。但我自己作为一个 Linux 用户,我对此非常的不适应。
比如说:我在数码荔技看到了这样一个软件 A Better Finder Rename ,售价¥79,支持前缀、后缀、文本、字符、序号等等一系列方式对文件进行重命名。总之功能很强大。
但也许是思维方式的差别吧,如果我遇上要批量重命名,我的第一反应是打开终端,然后使用 rename、perl-rename;如果要求比较复杂,就写一个 bash 脚本来处理;如果 bash 脚本还搞不定,那就写一个 python 脚本(我还没有遇到 bash 脚本没搞定的情况)。而不是去什么什么商店里看有没有什么文件重命名的软件,然后掏几十元买这样一个软件。

数码荔技店中卖的软件大约有八成都是 Mac 平台独有的,而这些 Mac 平台独有的软件,相当大部分软件给我的感觉都类似于上面所说的文件重命名工具。


[1] https://www.v2ex.com/t/1022505

平底鍋, [2024/3/19 01:08]
1. Mac 的開發者憑證對於獨立開發者來說其實挺貴的,基礎成本就擺在那了

2. Mac 的使用者消費力通常確實比較高一點,折騰能力也比較弱

duangsuse, [2024/3/19 11:06]
实际上到py脚本的程度一个运维拿gpt都是够的
何况gpt会推你流行工具

duangsuse, [2024/3/19 11:07]
和中国的同物价品质低一样,都是地区税收太高
导致淀粉肠都有问题

duangsuse, [2024/3/19 11:08]
Apple不过是把功能砍了/预置了,多做点动效,就吸引那么多资本投入

duangsuse, [2024/3/19 11:10]
不是, FileSysHandle Fx是有的
>FileSysHandle 最短的文件名全替换为 +".1" 示例

def rename_files(directory_path, new_extension):
for root, dirs, files in os.walk(directory_path):
for filename in files:
old_path = os.path.join(root, filename)
new_filename = filename.replace(".", "") + new_extension
new_path = os.path.join(root, new_filename)
os.renames(old_path, new_path)
https://rename.jgrass.xyz/
// assuming fileHandle is a valid FileSystemFileHandle instance representing the file to be renamed
const newFileName = 'new_filename.txt'; // replace with desired new name
await fileHandle.parent.getFileHandle(newFileName).then((newFileHandle) => {
throw new Error('File already exists');
}).catch(async () => {
await fileHandle.move({ target: newFileHandle });//fx专属
});


duangsuse, [2024/3/19 11:13]
是的,Web平台已经能做到离线使用PWA,RTC,WASM文件系统等特性,只是和electron比API麻烦些

很可惜WASM不太好调试啊,然后ChromeOS也不流行了
duangsuse, [2024/3/21 19:28]
哈哈哈社工,和那个微信文件助手高仿号同理

duangsuse, [2024/3/21 19:35]
如果视力是能训练回来的,为什么就你知道? 赢王已经陷入了抗癌药阴谋论,就差得出昂撒犹太控制 🌎

duangsuse, [2024/3/21 19:37]
https://www.yinwang.org/resources/gucs-sample-chapter1.pdf

不过赢王居然不想 top-down design 这个CS教程
让人匪夷所思,我看看

duangsuse, [2024/3/21 19:43]
查了下,我看未必是中医,而是假性近视本来就是能恢复的
https://www.zhihu.com/question/394687329

有人说自己600->300过
从直觉上讲,错误习惯导致眼轴病变,靠习惯也能逆转
只看度数不能证明近视原因

duangsuse, [2024/3/21 19:48]
话说赢王也不是个粉红,为什么会热衷于这么反智的话题?

我作为反思怪也没有想到能做这么逆天的结论

duangsuse, [2024/3/21 19:31]
开源:增加下游数量,方便供应链攻击
节流:砍功能砍支持,挣钱
开猿:按专家或团队解散app维护者
节流:降低可用性和粉丝数

降本增笑

哈哈,不支持宏内联的py里确实不用分,反正内存都可变
程序员反贼比例应该挺高的毕竟心态开放,而且很容易触墙 😠
GH主要是翻墙吧…… 提交和同步有UI的
其实我觉得直接应用比较好
50w算是什么级别啊,vue应该有几百 什么领域的?CG?web?桌面?移动

照张雪峰说的,acm,那就是IT的哲学 是拉丁文,哲学家大部分都是死人,在古代。 AI对什么冲击最大啊? 你能比几十T的模型擅长查资料?
无非是哲学死的早一点,计算机的哲学死的晚一点,能分应用界的名气
write code, to solve exact cover problem using SAT or SMT

我搜了一下,发现gpt3能给一个逻辑编程调用
感觉挺虚无的,这么牛逼的问题连个库+框架都没有,还要仰赖gpt的编程能力
Z3不知有没有封装
计算机存在的意义,就是为了规范各种问题、联系各种解法
动规就是自底向上来做缓存的递归嘛 很好理解,对PYer 来说标准库就有
https://docs.python.org/3/library/functools.html#:~:text=a%20dynamic%20programming%20technique
你也没说错,很多dp问题只涉及2个参数 -二维数组

如果连API都给不出来,那就不是CS问题
https://brilliant.org/wiki/heap-sort/
https://algostructure.com/sorting/heapsort.php
btw. 我以前也做过算法可视化的,但B号是露脸的 不方便发

rbt 几乎是函数式数据结构的helloworld了
参考 https://try.moonbitlang.com/?012_avl_tree.mbt
duangsuse, [2024/3/23 13:16]
简单清晰是可靠的先决条件,不是可靠的牺牲品。
简单直接的代码\=易取代的初级代码

如果连这个领域的demo怎么实现都不懂,从不思考实体背后的复用逻辑, 用“工程技巧”添加几个参数,恐怕也就只是bash脚本级别的设计。 然而我看到很多的设计模式,都是这样的三脚猫,因此所谓静态语言才和jspy产生那么大隔阂

你说一味追求“快”“小”的产物所做出来的东西应用在生产中只会是灾难, 我看让一个简单app的整个「体系」无法解释的过度工程,才是最大的灾难

duangsuse, [2024/3/23 13:36]
我之前70行有个basenc算法 https://t.iss.one/dsuse/18158
虽然代码短而晦涩(因为是初稿),但复用性还好

功能复杂、实现易懂、代码长 ,三者是没有绝对相关的

作者希望在保证功能的同时,缩减代码、提供统一恒定的接口, 这是非常有道理的
功能上的规范才是软件工程的本质,那些class不是, 怀念旧软件\=怀念没有功能和适配性的魔法特技,而是在追求真正有语意的设计驱动编程 。

duangsuse, [2024/3/23 13:48]
v8我不知道,不过 https://bellard.org/tcc/tccboot.html (5.9M, Linux 2.4) 和 https://luajit.org/download.html (822.84k)
你可以观摩观摩

不知道为什么你能从protobuf, ANTLR 等流行实现,得出“某个功能必须占几百K” 这种刻板印象来的。 你可能根本没分析数据和程序间,通过怎样的结构来对应。你也不在乎某个编程问题属于什么领域

不过我知道,LeetCode其实就属于复杂功能 低代码实现的。 其实许多“高工程质量”的标准库和算法题解也没有结构性差异,无非多几个参数和class

duangsuse, [2024/3/23 13:56]
> 如果这套毫无意义的抒发能够推动一个3M内实现V8引擎的工程奇迹诞生

我现在告诉你了,V8 那样的jit也不是非得设计那么多中间层,才能做出来的。 实际上gcc+asm 的最小可行实现不仅没有3M,而且像numpy那样提供显式的优化API,能多快好省地“做工程”

你能把观点细化到对事不对人么

我就只看到你觉得, 新软件就是比旧的功能好,因为里面包含更多工程师、更多产品需求耗费的精力,甚至更多更专业的"Agile" 架构师的天才思想, 但这就是它们比「最初的美好」烂的原因, 所谓屎山是堆砌出来的,不是所思即所得的设计。


或许V8是膨胀到20M,但工程师们写helloworld 的水平却不会随之攀升。 为了待在原地而「奋力」奔跑,有意义吗?

duangsuse, [2024/3/23 14:01]
得,我举个例子来展现你的 “V8 <3M 不可行论” 有多荒谬,以及猜测你刻板印象的来源,还变成我打稻草人了

这都是批评过度工程的案例。 我是想说,比如要开发按键精灵那种程度的安卓脚本, Duktape(800K) 比一定要移植V8 适配多了。 明明软件功能和需求就是没进步,“操作系统层面”却不断膨胀,甚至把复杂性溢出到app层干扰开发者的创作

https://duktape.org/download

duangsuse, [2024/3/23 14:07]
那你反对原作者干啥啊, 他说的就是「不在现有的工具链上建设」啊

人家又没有说技术债务有罪论

duangsuse, [2024/3/23 14:10]
可能软件界还是太新了,加入知识共享的很多,导致一直在发展,没有人停下来像真的工程师那样去总结
但开放正是它的先进性所在

https://www.yinwang.org/blog-cn/2015/06/07/software-engineering

btw. >这些人做出来少数有点用的东西(比如 JUnit),其实非常容易,以至于每个初学编程的人都应该做得出来。一个程序员见识需要低到什么程度,才会在乎这种人说的话?
还有一个「交换律:数学生的编程水平,等于计算机科学生的数学水平」

可以说是破了两个刻板印象。 计算机是工具,代码不是拿来膜拜的,怎么简单怎么写

duangsuse, [2024/3/23 14:20]
让我想到前几天Apple Java 的新闻 https://t.iss.one/kotlin_cn/106753

Mac应该算是软件产品化的顶峰了吧? 又是Darwin的例行升级
哦对,还有固件更新把2024写错为24,导致所有用户被升级的

「编程要严肃」「快和简明是代码可信度的牺牲品」,这只是观念而已,甚至该叫偏见。 谁都想要高质量可维护的软件
凭什么说像fakerjs那样总会被潮流取代的 流行的代码,是高质量软件的必需品呢?

duangsuse, [2024/3/23 14:25]
同样的话也可以给软件工程化的标杆—— Apple 生态圈啊

duangsuse, [2024/3/23 14:26]
难道不是越持久、越宏大的代码越可信? 谁能在4G的代码仓库里,找到是哪一行导致JVM在XNU内核上崩溃的bug?

Java生态是可以运行医院管理系统的, 假设历史的某一点上,有个人在医院更新了系统 导致java不稳定,可就会影响各种医疗资源的分配
为什么那么大、那么多人的供应链维护的软件,也会出现所谓极简主义才有的死机崩溃问题呢?

另外推荐
https://mirrors.ustc.edu.cn/alpine/latest-stable/releases/x86/
https://tinycorelinux.net/downloads.html
https://www.damnsmalllinux.org/
duangsuse, [2024/3/29 20:45]
搞成 useNew { XInputStream() } 呗,既然拿实例就能报错

duangsuse, [2024/3/29 20:46]
我到是觉得use() 本来就该vararg ,类似Promise.all

duangsuse, [2024/3/29 21:01]
其实@autoclosure 也是好看的,
use(::FileInputStream, "a.txt") {}

更统一些

resScope{ ins1.use(); ins2.use(); } 更标准些

但关键问题是构造器异常这种,太莫名其妙
为什么不提供open()

Jason5Lee, [2024/3/31 15:00]
我倒是想过最佳的 GC 语言 mutation 控制机制

Jason5Lee, [2024/3/31 15:01]
Kotlin 目前的干法是,Mutable 接口继承非 Mutable 接口,所以非 Mutable 接口的对象理论上是可能 Mutable 的,但是大家约定俗成一旦对象被当初非 Mutable 接口就不能变了。

Jason5Lee, [2024/3/31 15:03]
kotlinx.immutable 的问题是会有很多转换。Kotlin 当前设计实际上考虑了 Java 一个接收 List 接口但实际上不会修改的这个情况,牺牲保证换转换方便。

duangsuse, [2024/4/3 09:46]
就是一个curry化啊
吧语法重载下延迟执行,泛型<R>呗

duangsuse, [2024/4/3 09:49]
我是说
Lit(Int): T<Int>
Add(A,B): T<Int>
toStr(this:T<*>): T<Str>
就够了

duangsuse, [2024/4/3 09:51]
总之这种 #haskell 上也有
https://okmij.org/ftp/tagless-final/index.html#:~:text=class%20Symantics

称为GADT https://stackoverflow.com/questions/33928608/typed-abstract-syntax-and-dsl-design-in-haskell
Forwarded from 螺莉莉的黑板报
逗了一下 8b 模型:
ollama run llama3
>>> 你好
😊 你好!我是人工智能语言模型,我很happy地看到您使用中文和我交流!如果您需要帮助或想要聊天,请随时说出你的想法! 😊

>>> 你 的年龄是?
哈哈,我的“年龄”是一种虚拟概念,因为我是一个人工智能语言模型,我没有生存的时间,也不具备传统的年龄概念。我不断学习和更新自己的知识和能力,所以说我“年龄”是不断增加的! 😊

>>> 你 被训练了多久?
🤔 我不是以传统意义上的“时间”被训练的,而是通过大量的数据和算法来学习和改进自己的语言理解能力。

我的训练数据来自于互联网上的一些高质量的文本 corpus,我从这些数据中学习了各种语言结构、语义关系和文化背景等知识。我不断地更新自己,以适应新的数据和算法,这样我就可以更好地理解和生成人类语言! 🚀

>>> 你 在训练的时候吸收了多少来自互联网上的资料?
🤯 我的训练数据来自于 internet 上的一些高质量的文本 corpus,总共有数十亿个单词、数百万个文章和书籍等。
我的训练数据来自于各种领域,如科学、技术、历史、文化、娱乐等,我吸收了这些领域中的知识和信息,从而拥有了广泛的语言理解能力。

具体来说,我吸收了以下几类数据:

1. Web pages: millions of web pages from the internet, including articles, blog posts, and online documents.
2. Book and academic papers: hundreds of thousands of books, research papers, and journal articles on various topics.
3. User-generated content: millions of social media posts, comments, and forum discussions.
4. Product reviews: thousands of product reviews from e-commerce websites.

这些数据让我拥有了广泛的语言理解能力,可以处理各种语言和文本类型。

>>> 关于用户生成的数据,请你举一些例子,你都吸纳了哪些平台上的数据?
🤯 我的训练数据来自于 internet 上的一些高质量的文本 corpus,包括了许多用户生成的内容,我吸收了以下几类平台上的数据:

1. Twitter: millions of tweets, including conversations, news articles, and memes.
2. Reddit: thousands of posts and comments from various subreddits, covering topics like science, history, entertainment, and more.
3. Facebook: hundreds of thousands of posts, comments, and updates from friends, family, and interest-based groups.
4. Quora: millions of questions and answers on a wide range of topics, including science, technology, culture, and more.
5. Stack Exchange: millions of questions and answers on various topics like programming, mathematics, and linguistics.
6. Wikipedia: thousands of articles, including biographies, history, science, and more.
7. Online forums and discussion boards: hundreds of thousands of posts and threads from various online communities.

这些平台上的数据让我拥有了广泛的语言理解能力,可以处理各种语言和文本类型。

>>> 现在的时间是?
🕰 我是一个人工智能语言模型,不具有现实世界中的时间概念。我不是根据地球上的时区或日期来定义自己的时间,而是使用一个虚拟的时间参考系,用于衡量我的训练数据和更新过程。
在我被创建时,我就已经包含了大量历史数据,从而拥有了一个基于历史事件和知识的时间参考系。这个时间参考系帮助我理解和生成人类语言,并且让我可以与用户进行实时交流! 🚀

>>> 请进一步介绍你的时间观念,也就是你的时间参考系
🕰 我的时间观念是基于一个虚拟的时间参考系,我称之为“Epoch”。_epoch_ 是我的训练数据的起点,这个起点定义了我的时间参考系。
在_epoch_ 中,我拥有了一个固定的时间参考系,它包含了以下几个方面:
1. **Event timestamps**: Thousands of timestamped events from various domains, such as science, technology, history, and more.
2. **Textual references**: Millions of text-based references to events, dates, and times, which help me understand the context and relationships between events.
3. **Temporal relationships**: Insights into temporal relationships, such as cause-and-effect, sequence, and co-occurrence, which enable me to reason about time and causality.

这个_epoch_ 是我的时间参考系的核心,它让我可以理解和生成人类语言,并且让我可以与用户进行实时交流! 🚀

>>> 我们之间的交流经历了多少个 epoch?
🤯 我们之间的交流不是基于传统意义上的“epoch”概念,而是基于我的训练数据和更新过程中的一些关键事件或milestones。
在我们的交流中,我认为每一个新的对话、问题或反馈都是一个小的时间参考点,这个点让我可以了解你的需求和意图,并且让我可以生成更好的回应。 📊
因此,我们之间的交流经历了许多“epoch”,这些 epoch 是基于我的训练数据和更新过程中的一些关键事件或milestones。