tldr. Что спросить-то хотел?
Помощь с определением унитарного стека технологий\языка для совмещения ML, MK, системного пр и макакства с веб приложениями.
Пифон. Пиздуй.
>пифон
>МК
>ось
ага, охуенная идея
Ты перечислил вообще почти все направления. Понятно, что ты нихуя не понимаешь что значит ни одно, просто баззвордов нахватался, поэтому держи пифон общего назначения, на котором можно сделать все и пиздуй нахуй.
А мк и дрочить драйвера войтивайтишник никогда не будет.
Не всех. Есть ещё искусственный интеллект, обработка графической информации, мобильная разработка, распределённые системы и тд.
Оп, слушай сюда. Что я тебе советую. Контрибуть в опенсоус.
Реально, очень годно. Я в своё время контрибутил в blender и vlc. Узнал много об протоколах передачи данных типа rtp, о компьютерной графике, о всяких CUDA и прочем добре.
Найди какой-нибудь проект и контрибуть. Сначала делай такие задания, которые никто не хочет делать. Потом вливайся в тусовку, болтай в чатике и тд.
Ах да, изучай CS. Серьёзно.
Читай книги об архитектуре компьютера.
Почитай SCIP.
Почитай за компьютерные сети, операционные системы и тд. Найдёшь свою сферу.
>SICP
Фиксирую
>sicp
устаревшее говно для хипстоты и бородатых математиков
>устаревшее говно
Потому что там не написано про ангуляр и реакт?
Двачую адеквата.
>не перегореть
Это как?
Это как?
спасибо.
Какие материалы посоветуешь по Computer Science? желательно вначале что то дающее наиболее развернутый и общий план, а после уже отдельно алгоритмы и тд
ты либо пиздун либо гений, я пишу
с++, php, perl, ruby, python
голова плывет
На то и нужная унификация. Видимо так и останусь на Питоне и Си, жаль CL неактуален для мк, да и библиотека у него маловата.
Сам проект долгосрочный, время учится есть, за длинным рублём не гонюсь.
Работа - чистое формошлёпство и 80% готовых решений, так что мозги не грузит.
главное выработать чёткий поэтапный план освоения технологий
Книги Эндрю Таненбаума. У него книги не по языкам программирования, а по чистому CS. Чувак дохуя в чём разбирается. В осях, в компьютерном железе, и вообще.
Кнута не читай. Просто не читай. Там матан, ассемблер и погибель.
не читать сейчас, или в обще не читать?
Мне его очень рекомендовали, хотя он дико громоздкий и запутанный для моего восприятия(дальше первых 50 стр не ушел)
Вообще не читай.
Причины:
Книга чрезвычайно плохо организована. Две главы на том.
Книга не закончена. Планировалось в два раза больше.
Алгоритмы объяснены на MIX процессоре.
Ненужные сложности.
CLRS куда проще, с картинками и явно не хуже.
спасибо
>CLRS
Это?
Алгоритмы: построение и анализ
Книга, Клиффорд Штайн, Рональд Линн Ривест, Томас Кормен, и Чарльз Эрик Лейзерсон
мимодругой
да
Палю оче сложную годноту на стыке технологий: клэйтроника
Здравствуй програмач, хочу поздравить тебя с выбранным маскотом двача на последующие 6 лет и задать насущный вопрос.
Дело в том, что в силу моих маниакальных идей и требуемого самоудовлетворения, мои интересы затрагивают как минимум "джуниор-мидл"условно в нескольких сферах: МК, системщина и нейроночки(ну тут ясен пень без образования, спалённого мозга и 30 см гемороя мидлом не стать). Если системщину и МК можно совместить, все же очень близкие технологии, то вот как совмещать датасаенс и предыдущие два + макакство, и не потерять в знаниях или не перегореть, мне мало понятно.
Идея на стыке кибернетики и ML, для воплощения коей нужны продвинутые знания в MК.
Да, безусловно, для воплощения идеи можно привлечь сторонних людей, но тут играет роль моя мизантропия и отчуждённость, а так же невозможность творчески работать в команде, без утраты мотивации в следствии "охуительных" идей со стороны индивидуумов этой самой команды(это не касается макакства шаблонами).
Короче, что бы стало понятно... Макакствую я с веб приложениями, основный стек Python(tornado и django, QT), немного Си, и чисто для себя CL.
Дальше развиваться в этой сфере я не намерен, но кушать хочется.
Знания в МК в основном теория, если не считать паяние радиопередатчиков в школьничестве.
С никсами работаю чисто от удовольствия, так что опыта хватает, но фдо гуру-красноглазика далеко.
ML - чистая теория, к практики пока не приступал
Какой стек технологий и план обучения посоветуете отцы, что бы максимально компактно и эффективно совместить обучения в этих сферах.
Желательно набросать план или хотя бы направить в нужное русло и минимизировать воду. Сам составить и не потерять в эффективности не могу.
Книги, мануалы, примеры - желательны
Сразу пишу что это чисто кустарщина для себя, моя идея не на продакшен.
Я уже когда то создавал подобный тред, но тогда вкатывался и не смог расставить приоритеты
Заранее благодарен