💻 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
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
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐦 Flappy Bird на Си: Вес APK < 100 Килобайт! 🚀
В сентябре 2024 года, увидев Flappy Bird на C# в дискорд-канале Raylib, я решил попробовать реализовать эту игру на Си для Android с весом APK менее 100 КБ. 🚀
Идея казалась безумной, но спортивный интерес взял верх. 💪
https://github.com/VadimBoev/FlappyBird
#cpp #programming
В сентябре 2024 года, увидев Flappy Bird на C# в дискорд-канале Raylib, я решил попробовать реализовать эту игру на Си для Android с весом APK менее 100 КБ. 🚀
Идея казалась безумной, но спортивный интерес взял верх. 💪
https://github.com/VadimBoev/FlappyBird
#cpp #programming
Рой ИИ-агентов написал аналог SQLite на Rust за несколько часов 🤯
Cursor провела необычный эксперимент: агентам выдали только официальную документацию SQLite объёмом 835 страниц и поручили с нуля реализовать собственный движок базы данных на Rust.
Без интернета, готового исходного кода и дополнительной помощи.
Уже через четыре часа получившиеся реализации правильно выполняли 73–85% запросов из скрытого теста. После дальнейшей работы некоторым командам удалось довести результат до 100%.
Но особенно удивила стоимость:
- связка Opus 4.8 и Composer 2.5 потратила около $1 400;
- Fable — примерно $20 000.
Одинаковая задача, но почти пятнадцатикратная разница в цене.
Во время разработки агенты столкнулись с до боли знакомыми командными проблемами: дублировали работу, конфликтовали при изменении одних и тех же файлов и избегали трогать ядро системы, даже когда без этого было невозможно двигаться дальше.
Получается, ИИ уже способен за часы собрать сложный системный проект, но митинги, конфликты и страх ответственности он тоже автоматизировал 😂
#ai #rust #sqlite #agents #programming
https://cursor.com/blog/agent-swarm-model-economics
@rust_code
Cursor провела необычный эксперимент: агентам выдали только официальную документацию SQLite объёмом 835 страниц и поручили с нуля реализовать собственный движок базы данных на Rust.
Без интернета, готового исходного кода и дополнительной помощи.
Уже через четыре часа получившиеся реализации правильно выполняли 73–85% запросов из скрытого теста. После дальнейшей работы некоторым командам удалось довести результат до 100%.
Но особенно удивила стоимость:
- связка Opus 4.8 и Composer 2.5 потратила около $1 400;
- Fable — примерно $20 000.
Одинаковая задача, но почти пятнадцатикратная разница в цене.
Во время разработки агенты столкнулись с до боли знакомыми командными проблемами: дублировали работу, конфликтовали при изменении одних и тех же файлов и избегали трогать ядро системы, даже когда без этого было невозможно двигаться дальше.
Получается, ИИ уже способен за часы собрать сложный системный проект, но митинги, конфликты и страх ответственности он тоже автоматизировал 😂
#ai #rust #sqlite #agents #programming
https://cursor.com/blog/agent-swarm-model-economics
@rust_code
🐧 Linux появился из проекта, который вообще не должен был стать операционной системой
Весной 1991 года Линус Торвальдс изучал возможности нового компьютера на базе Intel 386. Сначала он написал драйвер клавиатуры, затем последовательный порт и простую терминальную программу.
Потом появились переключение задач, драйвер диска и небольшая файловая система. Обычный эксперимент постепенно превратился в ядро собственной ОС.
25 августа Линус написал знаменитое сообщение: он делает бесплатную систему «просто как хобби» и не ждёт, что она станет большой и профессиональной.
Спустя 35 лет Linux работает на серверах, смартфонах, суперкомпьютерах и почти всей современной облачной инфраструктуре.
Один из главных проектов в истории технологий начался с любопытства к новому компьютеру.
https://www.cs.cmu.edu/~awb/linux.history.html
#Linux #OpenSource #Programming #ИсторияIT
Весной 1991 года Линус Торвальдс изучал возможности нового компьютера на базе Intel 386. Сначала он написал драйвер клавиатуры, затем последовательный порт и простую терминальную программу.
Потом появились переключение задач, драйвер диска и небольшая файловая система. Обычный эксперимент постепенно превратился в ядро собственной ОС.
25 августа Линус написал знаменитое сообщение: он делает бесплатную систему «просто как хобби» и не ждёт, что она станет большой и профессиональной.
Спустя 35 лет Linux работает на серверах, смартфонах, суперкомпьютерах и почти всей современной облачной инфраструктуре.
Один из главных проектов в истории технологий начался с любопытства к новому компьютеру.
https://www.cs.cmu.edu/~awb/linux.history.html
#Linux #OpenSource #Programming #ИсторияIT
В 2003 году Джордж Марсалья представил xorshift - один из самых простых и быстрых генераторов псевдослучайных чисел.
Классический
xorshift32:
uint32_t xorshift32(void)
{
state ^= state << 13;
state ^= state >> 17;
state ^= state << 5;
return state;
}
Фактически весь алгоритм:
shift → XOR
shift → XOR
shift → XOR
При ненулевом начальном
state период может достигать:
2³² - 1
Никаких умножений, делений или тяжёлой математики, поэтому подобные RNG отлично подходят для игр, симуляций и procedural generation, где важна скорость.
Но есть нюанс: xorshift нельзя использовать для криптографии. Его внутреннее состояние можно предсказать, поэтому для ключей, паролей и токенов нужны криптографически стойкие генераторы.
Иногда действительно полезный алгоритм помещается буквально в три строки.
#Programming #Algorithms #C #Random
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 ИИ-агент ускорил SQLite до 59% меньше чем за 8 часов
Ускорить SQLite хотя бы на 5% уже было бы серьёзным результатом. Это один из самых зрелых и оптимизированных проектов в мире - его команда почти 20 лет выжимает из кода каждую долю производительности.
Но AI-агент KISS Sorcar менее чем за 8 часов и с затратами меньше $150 добился заметного ускорения сразу в нескольких типах нагрузки.
Результаты:
- 2,06× быстрее в официальном
- 1,90× в TATP — транзакционная OLTP-нагрузка
- 1,30× в Star Schema Benchmark — аналитические запросы
- 1,25× в
Агент нашёл места, где стандартная конфигурация SQLite несла лишние расходы — особенно при записи транзакций на диск.
После этого он:
- изменил код и настройки
- прогнал бенчмарки
- проверил свои же изменения на ошибки
- сохранил совместимость с существующими тестами
Более миллиона тестов SQLite продолжают проходить.
анализ зрелой кодовой базы → поиск узких мест → изменение реализации → бенчмарки → проверка собственных решений.
GitHub:
https://github.com/ksenxx/sqlite-optimized/
Blog: https://kisssorcar.github.io/blog/sqlite-optimization-blog.html
#AI #SQLite #Programming #CodingAgents #Performance #OpenSource
Ускорить SQLite хотя бы на 5% уже было бы серьёзным результатом. Это один из самых зрелых и оптимизированных проектов в мире - его команда почти 20 лет выжимает из кода каждую долю производительности.
Но AI-агент KISS Sorcar менее чем за 8 часов и с затратами меньше $150 добился заметного ускорения сразу в нескольких типах нагрузки.
Результаты:
- 2,06× быстрее в официальном
speedtest1 (~30 тыс. операций)- 1,90× в TATP — транзакционная OLTP-нагрузка
- 1,30× в Star Schema Benchmark — аналитические запросы
- 1,25× в
kvtest — работа с BLOB и дисковым I/OАгент нашёл места, где стандартная конфигурация SQLite несла лишние расходы — особенно при записи транзакций на диск.
После этого он:
- изменил код и настройки
- прогнал бенчмарки
- проверил свои же изменения на ошибки
- сохранил совместимость с существующими тестами
Более миллиона тестов SQLite продолжают проходить.
анализ зрелой кодовой базы → поиск узких мест → изменение реализации → бенчмарки → проверка собственных решений.
GitHub:
https://github.com/ksenxx/sqlite-optimized/
Blog: https://kisssorcar.github.io/blog/sqlite-optimization-blog.html
#AI #SQLite #Programming #CodingAgents #Performance #OpenSource
⚡️ Один `static` - три разных смысла. Добро пожаловать в C.
В C ключевое слово
### 1.
Переменная имеет internal linkage - она доступна только внутри текущего
Это удобный способ спрятать детали реализации модуля.
### 2.
Он существует всё время работы программы и сохраняет значение между вызовами функции.
### 3.
Функция становится видна только внутри текущего translation unit.
Другой
Итого:
🔥 Поэтому
lifetime и linkage.
#C #Programming #SystemsProgramming #LowLevel #Cpp
В C ключевое слово
static меняет поведение в зависимости от того, где именно оно написано.### 1.
static у глобальной переменной
static int global;
Переменная имеет internal linkage - она доступна только внутри текущего
.c файла.Это удобный способ спрятать детали реализации модуля.
### 2.
static внутри функции
void foo(void) {
static int count;
count++;
}
count не создаётся заново при каждом вызове.Он существует всё время работы программы и сохраняет значение между вызовами функции.
foo(); // count = 1
foo(); // count = 2
foo(); // count = 3
### 3.
static у функции
static void bar(void) {
}
Функция становится видна только внутри текущего translation unit.
Другой
.c файл вызвать bar() напрямую уже не сможет.Итого:
static global variable -> скрыть символ внутри файла
static local variable -> сохранить состояние между вызовами
static function -> скрыть функцию внутри файла
🔥 Поэтому
static в C полезнее воспринимать не как одно конкретное поведение, а как подсказку проверить две вещи:lifetime и linkage.
#C #Programming #SystemsProgramming #LowLevel #Cpp
🧠 Алгоритм, который превращает выражение в форму, где приоритеты операторов больше не нужны
Алгоритм сортировочной станции Дейкстры получил название в честь железнодорожной сортировочной станции - и работает очень похоже.
Он преобразует обычную инфиксную запись:
в постфиксную:
После этого калькулятору уже не нужно каждый раз разбираться с приоритетами операторов и строить полноценное AST.
Как работает идея:
- один стек хранит операторы;
- второй поток формирует результат;
- операторы с более высоким приоритетом выходят раньше;
- скобки и ассоциативность обрабатываются по правилам стека.
В итоге выражение можно вычислять последовательно и без рекурсивного спуска.
Простой, старый и до сих пор очень красивый алгоритм для парсеров, калькуляторов и компиляторов.
#Algorithms #C #Programming #Compilers #ComputerScience
Алгоритм сортировочной станции Дейкстры получил название в честь железнодорожной сортировочной станции - и работает очень похоже.
Он преобразует обычную инфиксную запись:
3 + 4 * 2в постфиксную:
3 4 2 * +После этого калькулятору уже не нужно каждый раз разбираться с приоритетами операторов и строить полноценное AST.
Как работает идея:
- один стек хранит операторы;
- второй поток формирует результат;
- операторы с более высоким приоритетом выходят раньше;
- скобки и ассоциативность обрабатываются по правилам стека.
В итоге выражение можно вычислять последовательно и без рекурсивного спуска.
Простой, старый и до сих пор очень красивый алгоритм для парсеров, калькуляторов и компиляторов.
#Algorithms #C #Programming #Compilers #ComputerScience
📚 Отличная подборка материалов по современному C++
На Modernes C++ собрали большой структурированный каталог статей по языку - от базовых концепций до сложных тем из современного стандарта.
Что есть внутри:
- templates и metaprogramming;
- concurrency и multithreading;
- smart pointers и управление ресурсами;
- ranges, concepts и coroutines;
- STL и алгоритмы;
- memory model;
- best practices и типичные ошибки;
- новые возможности C++20/23 и дальше.
Удобно, что это не набор случайных постов, а фактически большая карта тем по современному C++.
Хороший ресурс, если хочется системно закрыть пробелы и глубже понять, как язык работает под капотом.
https://modernescpp.com/index.php/table-of-content/
#Cpp #CPlusPlus #Programming #STL #ModernCpp
На Modernes C++ собрали большой структурированный каталог статей по языку - от базовых концепций до сложных тем из современного стандарта.
Что есть внутри:
- templates и metaprogramming;
- concurrency и multithreading;
- smart pointers и управление ресурсами;
- ranges, concepts и coroutines;
- STL и алгоритмы;
- memory model;
- best practices и типичные ошибки;
- новые возможности C++20/23 и дальше.
Удобно, что это не набор случайных постов, а фактически большая карта тем по современному C++.
Хороший ресурс, если хочется системно закрыть пробелы и глубже понять, как язык работает под капотом.
https://modernescpp.com/index.php/table-of-content/
#Cpp #CPlusPlus #Programming #STL #ModernCpp
Код теперь пишется слишком быстро. Агент за несколько секунд может выдать сотни строк, переписать пакет или собрать целый сервис.
Проблема сместилась туда, где автоматизация пока не спасает: всё это нужно прочитать, проверить и потом годами поддерживать. Именно на этом Google строит свежий аргумент в пользу Go.
Go изначально проектировали для больших команд и долгоживущих кодовых баз. Поэтому здесь почти невозможно устроить соревнование по синтаксическим фокусам.
gofmt приводит код к одному виду, стандартная библиотека закрывает огромный пласт задач, а компилятор быстро ловит выдуманные методы, неправильные типы и другие типичные ошибки LLM.Для AI-агента это особенно удобно. Сгенерировал код, запустил компилятор и тесты, получил ошибку, исправил, повторил.
Рядом уже лежат fuzzing,
govulncheck, gopls, go fix, профилирование и tracing. Агенту не приходится каждый раз собирать собственный зоопарк инструментов.Есть и менее очевидный бонус. Go-код в разных проектах обычно выглядит похоже.
Меньше вариантов выразить одну и ту же конструкцию, меньше сюрпризов при ревью, проще заметить галлюцинацию модели или странную зависимость.
Для мира, где код начинают генерировать в огромных объёмах, такая предсказуемость становится очень дорогим преимуществом.
Получается забавно: Go долго критиковали за скучный синтаксис, жёсткие правила и отсутствие лишней магии. А теперь именно эти качества неожиданно делают его одним из самых удобных языков для работы с coding agents.
Похоже, в эпоху AI самый модный язык может оказаться тем, который годами специально пытался быть скучным.
https://developers.googleblog.com/why-go-is-an-ideal-language-for-ai-assisted-software-engineering/
#Golang #Go #AI #Programming #AIAgents
@Golang_google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM