#archive #life #consumer 我买了一个 499 的 Wacom 数位板（指 18 年淘宝上最火的那个）（别喷我用淘宝，我爸的）

顺便又买了新墨盒... 又可以打印新 papper 们看了（指 HP 810（好吧，反正就是适配 HP DeskJet 1112 系列的

#School 这周马上就要放寒假了（还有一个月） 🤔

duangsuse 的安排嘛... 其他的都好了，本来每周就是讲东西为主，然后本周买了别的东西，画了几张画，最后书什么的基本没看。嗯嗯。

这周就是讲点东西，发点照片，没了。

顺便说一下，推荐有打印机又看过书的大家可以没事带几张 papper （比如之前那个代数程序逻辑的 fold.pdf，我在 USTC 中科大学生的分享里淘到的，当然论文基本都是公开的你们可以随便找个大学比如 Illinois 的 CS 系看...）到例如公交车的地方看看，因为我觉得吧，公交车之类的地方可能思维都比较开放一些，学习起来比较有效果，可惜就是很慢就是了

至于我上面提到的 papper A tutorial on the universality and expressiveness of fold 可以在 这里（Nottingham in UK 大学）下载 #papper #FP #CS
个人觉得... 虽然有些不常见的词，但是有一定函数式编程和程序分析变换、形式化证明基础的人虽然可能看很久但收获不错。

见好就收。

#Machl #AI 非常希望去学习一些自然语言处理和机器学习相关的技术
至于面向 Compiler 技术向的解析技术，我也不甚了解，我没写过 ANTLR，不知道 LALR、LL、LR 解析算法是怎么执行的，不知道自底向上分析和自底向下推导的区别，不了解 PCRE Regex 匹配算法，不清楚 infix operator 们的优先级和结合性的问题，infixl infilr 傻傻分不清（几乎）

#parser #NLP 至于自然语言处理（NLP），我发现因为可能是考虑过一个比较有幼稚 niave 的梦想『Semic 机器人』的原因，我对结构化自然语言还有点直觉
但是我不是特别了解自然语言，也不了解音标记法（当然不是一个层面的东西）
我觉得这个可以考虑多去分析一些小说什么的来提升

至于机器学习，我看过冰封他学姐写的博文，虽然因为我完全没有 ANN（人工神经网络）和机器学习的基础（其实我有一点 KNN 回归量化评估分析的基础，《算法图解》看的）（数学上，我们最近高二也在上回归，不过和 KNN 那种简单的回归而不是函数回归没有特别大的关系）

理解非常的困难，我不知道啥是 Layer、不知道啥是导数、不知道啥是反向传播啥是 bootstrap 函数，但幸亏我有函数式的基础，所以 fun Scale(d: Weight) = { lf: LossFunction -> { w: Weight -> d * lf(w) } } 这种 FP 风格的 #Kotlin 代码我至少还不至于看不懂，给我尝试去理解这类玩意创造了一个最基本的条件 — 如果你连别人说啥都搞不懂，怎么 get 得到知识点呢？

（事实是，很多（尤其是对于一些比较 trivial 的业务范围，比如 #Android 开发和 #Web 前端来说）工业界的程序员压根不能理解 FP 范式的一些东西，或者使用的理解式变通太多了，以至于直觉不太好）

比如说这个 Haskell 里一些 function 扩展和 Monad 们的 Kotlin 版本，大家可以看看自己看不看得懂（挫败感？

fun <T : Any> T?.toMaybe() = this?.let(::Some) ?: None

尤其是最后那个 #FP CoinductiveList，我也是最近才理解，而这个 fibonacci Sequence 才是最骚的（也很能体现一个 CS lover 的水平 — 你究竟只能算是『工程师』还是能算是『爱好者』呢？）：

fib = 1 : 2 : zipWith (+) fib (tail fib)

Prelude> take 10 fib
[1,2,3,5,8,13,21,34,55,89]

-- 数学定义
fib' 1 = 1
fib' 2 = 2
fib' n = fib (n - 1) + fib (n - 2) 

（这里是有限构造的 List，不是 Coinductive 的，虽然 Haskell 是 Built-in Laziness 所以可以当成是 Coinductive 的，对应到 Kotlin 就是 Kotlin std 的 Sequence）

想必很多不是特别熟悉 Kotlin，而只是把 Kotlin 写成 Java （甚至 Java 7 而不是 8）的程序员要开始烧脑一战了（

iOS 输入法更胜一筹

#CSharp 好像早就有了啊，Java 的 TryWithResource（Closeable）不就是和 CSharp 学的吗？

下面那个我觉得好像 class T 可以改成这样（个人看法，程序逻辑不等价

class CouterEnumeratorExample {
  private int _counter = 0;
  public CounterEnumeratorExample() {}
  public int Current => _counter;
  public bool moveNext() {
    return ++_counter < 5;
  }
  public CouterEnumeratorExample GetEnumerator() => this;
}

(++_counter < 5) 的修改会让 enumerable 的 Current 值（也即 forEach 的 application 参数范围）范围在 0..4 （也即 (0, 5]） 区间内，_counter 的范围在 0..5 的区间内
至于 moveNext() 返回 false 之后 _current 我觉得就是没有必要检查其值的，反正 Enumerator 就是用来枚举 Travelse 的

有点类似于 Haskell 里的 Map（？其实是 Data.Travelsable 不过我因为比较入门所以太关心广义的 map 操作了

好像没有 instance Functor（其实是我误会了... （其实是我不够了解 Haskell...），但是有 mapM(onad) 可以用

-- class (Functor t, Foldable t) => Traversable t

data Tree a = Empty | Leaf a | Node (Tree a) a (Tree a)

instance Traversable Tree where
   traverse f Empty = pure Empty
   traverse f (Leaf x) = Leaf <$> f x
   traverse f (Node l k r) = Node <$> traverse f l <*> f k <*> traverse f r

上面的代码 [origin] 实现了对二叉树（Binary Trees）的前序遍历（先访问左子节点、再是本节点、再是右子节点）（当然 Tree 还不是 Functor，没有实现 fmap 所以上面的代码不是拿来运行的，我也懒得补写）（其实是不会写，跑）

import Control.Applicative

(<*>) :: f (a -> b) -> f a -> f  b

它是说这必须是顺序调用，不能瞎 Lazy（Sequential application）
这里 f 是一个 Functor

#Haskell #Learn 给一些还完全不会 Haskell 的人科普一下（虽然我也不会

data Tree a

是一个类型（Tree a），a 可以理解为类型参数（泛型）

Empty 

是一个 无参架构器 Empty

Lea

f a 是一个包含 a 类型数据的架构器 Leaf
Node (Tree a) a (Tree a) 是包含左右两个 Tree a 类型『子树』和本节点数据的架构器 Node

递归数据类型。看不懂的复习一下二叉树。OI 基础内容

举个例子，一个字符串二叉树，假设我们是在做一个计算器（因为这个例子很常见）

type String = List Char
type StringTree = Tree String

tree0 = Empty
tree1 = Node (Leaf "1") "+" (Leaf "1")
tree2 = Node (Node (Leaf "2") ">" Leaf "1") "<" (Node Leaf "1" "+" Leaf "1")
tree3 = Node Empty "||" Leaf "10"

我们可以（eval 求值函数就不写了，虽然写出来也不是多长）（看这里）

class (Functor t, Foldable t) => Traversable t
traverse :: Applicative f => (a -> f b) -> t a -> f (t b) 

printBinaryTree bt = traverse print

（好吧，我不熟悉 Haskell，我下次学...）

哦，8.0 可以这样

#recommended 所以说，Haskell 应该怎么写？？？

Haskell 不是拿来写 HelloWorld 这种简单到不要不要的程序的，也不是拿来用 Guard Pattern、List Comprehension [x * 2 | x <- l, isOdd x] 这种简直语法糖的东西的，这种事情应该留给 JavaScript 这种工业界常用的语言去做

Haskell、Scala、Scheme、CoffeeScript 之类的 FP 语言不是让人拿来写一点 (for-each ...) 的，实际上单单就 FP 编程，不包含一些更高更开阔的视角，至少 Y 组合子得会定义，并且简单的递归程序，比如 filter、dropWhile 得会写

对于优秀的程序员来说 FP 既不应该是『可望可谈而不可及』的白象也不应该是非常表面的一些东西（比如单纯字面上的『本本主义者』什么纯函数啊、什么递归替代循环啊、什么惰性求值模式匹配啊），FP 爱好者们应该从程序们里面看到一种... 一种... 思考的快乐？这是很多『称职』的工程师们做不到的 — 对他们来说这是『头疼』

FP 不应该是什么头衔，不要拿它去做什么非常功利的事情，我想没有人想东施效颦或者当什么演员
真正的 FP 爱好者，他们从来都不会去谈自己喜欢 FP、FP 基本特色这类非常 trivial 的事情，技术水平都是非常自然的从自己的代码和讨论里流露出来的

一上 Haskell 至少是 fib = 1 : 2 : zipWith (tail fib) 这种级别，要不然还是 Java 之类简单的语言靠谱，或者混合 Kotlin 也行

当然不能说 FP 或者 OOP 都是拿来表示一切的，都有各自擅长的领域，比如 FP 要拿来写 Android 应用可能就有点高射炮打蚊子的意思了（可能根本用不到啥好玩的特性，写不出多好看的程序来，一大堆 do notation，函数式平时的感觉和定义式风格都没有了）
有的时候就是这样的，OOP 是表述式，FP 是定义式的风格，二者各自适合不同的程序，定义式有些情况下表述程序起来比较不方便


（偶尔想说一些这样的东西，但其实我不是特别了解所以把握不好，get 到我的意思就好了（请，emmmmm.....

#SQL 我跟你们讲啊，我之前连 SQL JOIN 都不知道是在求并集的意思（...

Python：
land = set(['rabbit', 'bear', 'duck', 'polebear'])
sky = set(['duck', 'swan'])
print(land & sky)


btw. 陆生 = Terrestrial
这不是个好例子，不过我很随意的.... 😕

我只是玩个砍口垒而已啊。还要这样查是哪个点没空确

#艦これ

#酷安V9 可喜可贺

望着正在折腾 BrainFuck 的大佬

我可以很自豪的说，虽然我很菜，但是我至少能理解能学会很多东西了，而且不只是很泛泛地去学。
我缺少的是时间的付出，而不是硬性的智商捉鸡。

就比如说低从 BF 到高到偏序理论、形式化验证程序逻辑、机器学习::人工神经网络，我都可以看到自己对他们的理解程度并且知道如何继续学下去
到工业界的那些东西，也是一样，实际上我的实际应用编程会被我抽象成使用某些接口，基元操作的组合程序，用户界面交互、网络和序列化 IO 也会被我抽象成 PL 里面那些东西，这样思考时会方便一些

我刻意地为 AOP 进行优化，让应用变得可扩展而对程序员有趣味

这样的设计是模块化的，可细分的，而且我也再没出现过写不出代码的情况，先完成小目标，再回来去考虑大目标需要什么，不会呆在那里原地不动去想该如何开始

#emmm 这周我发的一些东西... 因为都是『超常发挥』（其实都是我不了解的东西，然后我暴力硬讲）

一些水平比较高的人可能可以注意到我讲得都有点民科感了（其实还不如民科///，比如那个『哥巴赫猜想证明』我就写不出来，这里无讽意味

👆 这里就体现出一个 trivial 和 nontrivial 的区别了，本频道会告诉大家他的证明为什么是错误的，while 一些关注此事的其他频道都只是发个链接而已，根本懒得去看什么证明原文，更不会拿 XeTeX 特地排版个 PDF 出来给大家看了


对于能看出我这次讲得很迫真的人来说，说句抱歉，请多包涵... （
也非常感谢一些同行者的理解，虽然我们水平会相差很大，但我这个不算是乌龟的家伙正在努力的赶上前面的兔子，我不想特别去比较，但我要赶上前面的大家。

当时那样幼稚的话，要是还发给了 @drakeet 肯定早被长者们拉黑了，可是有些人虽然因为永远在学习所以不能特别的去关心其他 naive 一点的爱好者，却每次都愿意给予帮助，实在是发自真心的热爱 CS 啊


因为我其实对 FP 还有 Haskell 的一些东西都不是特别了解，然后又硬想讲
然后就出这种笑话，当然我其实不怕出笑话的（ 🤔


我的水平其实一直不是特别高，目前算是打了个理解力基础，书什么的我还要再看第三遍

我还要尝试打字更快，然后我会再开一个频道专门放我对一些书知识的理解，到̶时̶候文̶体̶两̶开̶花̶，̶多̶多̶支̶持̶...

谢谢大家对我的关注。Thank Q Thank Q!（指 XM

今后也会努力做到曾经想的『工̸程̸理̸论̸两̸开̸花̸、信̸息̸生̸活̸两̸开̸花̸』同时 DSP、Net、信息编码、计算机图形学、人工智能这类边角科也得学好。

👆 #archive 上一个 pin

#OI #dev 顺便问一下（提个有趣的问题等有趣的人来解答），谁对开发类似静态（就是按一下键刷新一帧）贪吃蛇游戏有算法思路？

duangsuse 还是今天才有的 LIFO 蛇表示法思路...

因为我之前对 BitMap 是无感的，现在就有感了（自从写那个简单的 Python FreeType 程序之后

其实对于大佬们来说，平时写点『短代码』，比如拿 Kotlin + JDK AWT JPanel 画函数图（而不是用 ZeGrapher 这种，或者拿 Python 库去写）
（实际上很多人哪怕写的是 Haskell，理解所基的也是非常 trivial 非常字面上而且浅薄的模式识别，他们根本没有一个清晰明了的思路，没有那么强的直觉，因为人类的本质... 是什么呢？）

？：{人类的本质是什么}

真的都不是事... 拿来讲讲而已... 包括 @kodamasakuno （Windows C# 开发者）也会拿 WMF（WindowsMediaFoundation）C# 去写代码剪辑视频
而不是用剪辑软件，虽然这种非常 trivial 的技能他们也不是没有

（实际上，这种技能都被我看作是『生来就有』『理所应当』的）（take for granted）

你会发现他们的学习能力真的很强，什么东西信息都是信手掂来的，技能也都是即学即用，从来不会在特定的某个领域，某个工程上停留太久
就是那种所谓的『天才』，而且很有研究能力，探讨问题起来也是口若悬河
但又着实有着长时间维护某些中型工程的能力，他们只是『学不饱』

这就可见他们的智慧了... 大佬 👍 #CS #statement

所以『天才』和『工程师』区别重点是在『独立思考』

这点淫王也提到过，自己脑子不用怎么能怪脑子不好使呢？

现在很多成年人的能力老够了，只不过是开始学习『如日出之阳』的时候没有尝试做太多的努力
去理解某些 nontrivial 的东西，而是一直发扬着『代码复用』的旗帜，写着不如小学奥数的代码，以至于有人入行五年可能都没有本质上的长进

最后成为技能树比较平凡比较窄的工程师，只能做了很多工程后才能做出一些还不错的库、框架，而且产量很低目光很短

有些人甚至最后成为一个单纯的翻译机一个码农，比起这样，我还是更愿意当数学爱好者吧...
虽然一切都要自己动手（如果不考虑那些计算机数学系统的话）但至少自己明白自己在干什么，不只是一个接口层面上的抽象
而是自己理解整个过程，自己手算 1+1=2

虽然最后这个 Hanoni 塔问题，我早知道可以递归解题但是还是没能等到独立解题的时候（熬夜分析了两个小时）

但最后我的确是开始走向问题解决办法了，而且我是独立思考的

独立思考很重要，最终的题解其实大家看了或许都有『恍然大悟』的感觉，但是独立推导归纳出来这些『简单』的东西之后，收获才是最大的。