Ushbu kanaldan qanday maqolalar kutasiz?
Anonymous Poll
62%
Math/Geometry coding examples
24%
Pure WebGL
36%
Pure THREE.JS
41%
Game AI
16%
CAD / CAM / CAE
32%
3D Environment on web (Graphics/Animations/Motion)
👍6
Soha, stack, til tanlash bo'yicha savollarga ko'pincha duch kelaman, qaysi yaxshi, daromadli, oson, qaysini bilib chetga ketsa bo'ladi, nima soha trendda va h.k. Qaysi biri kuchli deganlari yanayam ajoyib) Qaysi biri qiziqroq deyish ham mumkin. Lekin bu ham mantiqan xato savol. Chunki qiziqsh yoki muhabbat obyektga xos narsamas, biz unga qanday qarashimizga bog'liq narsa. Aslida nima qilishni hohlaysiz? Shundan kelib chiqib stack tanlang, o'shanda mazza qilasiz.
Ko'pincha bizda yo'q narsadan emas, u narsani boshqalada borligidan siqilamiz... Stack tanlashda albatta o'zingiz eplay oladigan narsaga fokus qarating. Boshqalar eplashgandir ammo hamma qilgan ishni qilish shartmas. Shunuchun ayni bir odamga falon narsa o'rganin deya olmayman. Ammo sohamdan kelib chiqib bazi analizlarim natijasini yozib qoldiraman.
Fokusimni WebGL ga qaratgamman, Web ni yaxshi ko'raman. Buning uchun JavaScript o'ta ajoyib til. Ammo ko'proq narsa hohlasangiz Go, C++ yoki Rust ni o'rganish mumkin deb hisoblayman. Tez furstada tahminan 3-4 yilda WebGPU ham ommalashadi hudo hohlasa. Shading tillari mavjud, bularga hozir izoh bermayman. "Shading Language" deb Google qiling. GPU tili... WebGPU uchun rivojlantirilayotgan shading tili ham Rust ga juda yaqin, Go, Rust, C++ tillarida webAssemblyga compile qilish rivojlanvotti.
OpenGL, Direct X, Vulkan texnologiyalarga ko'zingiz tushgan bo'lsa kerak, bula Graphics uchun API lar hisoblanadi. Apple ning ham o'zini Metal degan shunday API si bor. Apple tomonidan etsam, hatto WebMetal ham razrabotkada (hozircha safarida). Shunday ekan, Webga va GPU Computing'ga qiziqseng tezroq harakatini qil Karl demoqchiman. Afsus faqat sohamga aloqador narsada tavsiya beroliman, nimadirlar qolib ketgan bo'lsa demak uni bilmayman.
PS: WebGL bilan WebGPU har kuni mani, chaqaloni o'ynatgandek uyoqdan-buyoqqa otishvotti)
Aleph Nought
Ko'pincha bizda yo'q narsadan emas, u narsani boshqalada borligidan siqilamiz... Stack tanlashda albatta o'zingiz eplay oladigan narsaga fokus qarating. Boshqalar eplashgandir ammo hamma qilgan ishni qilish shartmas. Shunuchun ayni bir odamga falon narsa o'rganin deya olmayman. Ammo sohamdan kelib chiqib bazi analizlarim natijasini yozib qoldiraman.
Fokusimni WebGL ga qaratgamman, Web ni yaxshi ko'raman. Buning uchun JavaScript o'ta ajoyib til. Ammo ko'proq narsa hohlasangiz Go, C++ yoki Rust ni o'rganish mumkin deb hisoblayman. Tez furstada tahminan 3-4 yilda WebGPU ham ommalashadi hudo hohlasa. Shading tillari mavjud, bularga hozir izoh bermayman. "Shading Language" deb Google qiling. GPU tili... WebGPU uchun rivojlantirilayotgan shading tili ham Rust ga juda yaqin, Go, Rust, C++ tillarida webAssemblyga compile qilish rivojlanvotti.
OpenGL, Direct X, Vulkan texnologiyalarga ko'zingiz tushgan bo'lsa kerak, bula Graphics uchun API lar hisoblanadi. Apple ning ham o'zini Metal degan shunday API si bor. Apple tomonidan etsam, hatto WebMetal ham razrabotkada (hozircha safarida). Shunday ekan, Webga va GPU Computing'ga qiziqseng tezroq harakatini qil Karl demoqchiman. Afsus faqat sohamga aloqador narsada tavsiya beroliman, nimadirlar qolib ketgan bo'lsa demak uni bilmayman.
PS: WebGL bilan WebGPU har kuni mani, chaqaloni o'ynatgandek uyoqdan-buyoqqa otishvotti)
Aleph Nought
Telegram
Aleph Nought
(Aleph-nought, also Aleph-zero or Aleph-null) is the cardinality of the set of all natural numbers, and is an infinite cardinal.
👍11
Startap uchun idea!
Dasturlashda Naming convesion juda muhim. Hatto self-documented code bo'lishiga ham hissa qo'shadi. Undan tashqari biror algoritm yozayotgan paytingiz, undagi o'zgaruvchilar uchun meaningfull nom tanlash yetarlikcha vaqt talab qiladi. Buni tushunasiz!
ChatGPT ga o'xshagan, ammo kichik va faqat shu narsaga ixtisoslashgan loyiha qilish mumkin. Masalan "2 nuqta orasidagi masofani aniqlash funksiyasi" deb yozasiz. U sizga turli nomlarni taklif qiladi. Kod yozib berishi shart emas. Tahminan quyidagicha javob beradi:
Yoki boshqacharoq:
Implementation
Ushbu post AI haqida emas. Ammo muhim narsani eslatib o'tmoqchiman. AI tibbiyot kabi bo'limlarga ajralib ketgan. Har bir AI muhandisi - shifokor kabidir va shifokorlar har xil bo'ladi. Bu loyihaga uning ML qismi kifoya qiladi. Quyida loyihani yozish uchun qisqa road-map qoldiraman:
1. Natural Language processing - bu narsa ML ga aloqador bo'lib asosan matnlar bilan ishlaydi. Tovushlarni (Audio) ham matnga o'girish jarayoni shu bo'limda hal qilinadi. Bunda JavaScript yoki boshqa tillar uchun ham yetarli kutubxonalar bor. Python'da ko'proq va osonroq.
2. Foydalanuvchi aynan qaysi tilda yozadi? Agar o'zbek tilida bo'lsa ML qismida qo'shimcha ishlar talab qilinadi (masalan tokens, stopwords, ...). Ingliz tilida osonroq va tayyor. Shunda bu qadamni tashlab o'tish ham mumkin.
3. Wikipedia tech-topics uchun nisbatan ishonchliroq (IMO). Uni yoki shunga o'xshash API beradigan biror loyihaga integratsiya qilib, u yerdan user yozgan mavzuga aloqador technical keyword'larni ko'chirib olish mumkin. API topolmasangiz Web Scraping qiling.
Eslatma!
Road-map'ning 3-bosqichi ko'proq vaqt talab qiladi va sifatli/sifatsiz app bo'lishiga sabab bo'ladi. Masalan "Vektor uzunligini aniqlash funksiyasi" deb yozsangiz u, funksiya nomi uchun "magnitude" degan nomni taklif qilishi mumkin.
Avvalgi misolda biz "masofa" so'zini ishlatdik va u ham "distance" so'zini ishlatdi. Hammasi tushunarli, shunchaki tajrima. Ammo keyingi misolda "magnitude" so'zini qayerdan oldi? Mana shu joyi qiziq.
Fanda vektorning uzunligi - uning magnitudasi deb ataladi. Bizning loyihamiz ham, ChatGPT kabi "aqqli" emas. Faqat u kabi qayerdan ma'lumot olishni biladi. Shunig uchun 3-qismga ko'proq e'tibor qarating.
Tavsiya
Loyihani chuqur o'ylamang, oddiyroq yondoshing, avval API larsiz ham, hand-made usulda qilib ko'ring, hatto, faqat funksiya nomini taklif qiladigan kichik app bo'lishi mumkin. Chunki turishi olamni buzadiyu lekin o'zi bir tiynga qimmat loyihadan, kamtar ammo to'gri ishlaydigan va kerakli loyiha afzalroq. Avval shuni o'xshating, keyin jiddiyroq yozaverasiz...
Aleph Nought
Dasturlashda Naming convesion juda muhim. Hatto self-documented code bo'lishiga ham hissa qo'shadi. Undan tashqari biror algoritm yozayotgan paytingiz, undagi o'zgaruvchilar uchun meaningfull nom tanlash yetarlikcha vaqt talab qiladi. Buni tushunasiz!
ChatGPT ga o'xshagan, ammo kichik va faqat shu narsaga ixtisoslashgan loyiha qilish mumkin. Masalan "2 nuqta orasidagi masofani aniqlash funksiyasi" deb yozasiz. U sizga turli nomlarni taklif qiladi. Kod yozib berishi shart emas. Tahminan quyidagicha javob beradi:
Function names: [ getDistance, distanceOf, ... ]
Argument names: [ vector, point, input, ... ]
Yoki boshqacharoq:
fn distanceBetween( a, b )
fn distanceOf( a, b )
fn getDistance( a, b )
Implementation
Ushbu post AI haqida emas. Ammo muhim narsani eslatib o'tmoqchiman. AI tibbiyot kabi bo'limlarga ajralib ketgan. Har bir AI muhandisi - shifokor kabidir va shifokorlar har xil bo'ladi. Bu loyihaga uning ML qismi kifoya qiladi. Quyida loyihani yozish uchun qisqa road-map qoldiraman:
1. Natural Language processing - bu narsa ML ga aloqador bo'lib asosan matnlar bilan ishlaydi. Tovushlarni (Audio) ham matnga o'girish jarayoni shu bo'limda hal qilinadi. Bunda JavaScript yoki boshqa tillar uchun ham yetarli kutubxonalar bor. Python'da ko'proq va osonroq.
2. Foydalanuvchi aynan qaysi tilda yozadi? Agar o'zbek tilida bo'lsa ML qismida qo'shimcha ishlar talab qilinadi (masalan tokens, stopwords, ...). Ingliz tilida osonroq va tayyor. Shunda bu qadamni tashlab o'tish ham mumkin.
3. Wikipedia tech-topics uchun nisbatan ishonchliroq (IMO). Uni yoki shunga o'xshash API beradigan biror loyihaga integratsiya qilib, u yerdan user yozgan mavzuga aloqador technical keyword'larni ko'chirib olish mumkin. API topolmasangiz Web Scraping qiling.
Eslatma!
Road-map'ning 3-bosqichi ko'proq vaqt talab qiladi va sifatli/sifatsiz app bo'lishiga sabab bo'ladi. Masalan "Vektor uzunligini aniqlash funksiyasi" deb yozsangiz u, funksiya nomi uchun "magnitude" degan nomni taklif qilishi mumkin.
Avvalgi misolda biz "masofa" so'zini ishlatdik va u ham "distance" so'zini ishlatdi. Hammasi tushunarli, shunchaki tajrima. Ammo keyingi misolda "magnitude" so'zini qayerdan oldi? Mana shu joyi qiziq.
Fanda vektorning uzunligi - uning magnitudasi deb ataladi. Bizning loyihamiz ham, ChatGPT kabi "aqqli" emas. Faqat u kabi qayerdan ma'lumot olishni biladi. Shunig uchun 3-qismga ko'proq e'tibor qarating.
Tavsiya
Loyihani chuqur o'ylamang, oddiyroq yondoshing, avval API larsiz ham, hand-made usulda qilib ko'ring, hatto, faqat funksiya nomini taklif qiladigan kichik app bo'lishi mumkin. Chunki turishi olamni buzadiyu lekin o'zi bir tiynga qimmat loyihadan, kamtar ammo to'gri ishlaydigan va kerakli loyiha afzalroq. Avval shuni o'xshating, keyin jiddiyroq yozaverasiz...
Aleph Nought
Telegram
Aleph Nought
(Aleph-nought, also Aleph-zero or Aleph-null) is the cardinality of the set of all natural numbers, and is an infinite cardinal.
👍13
Design pattern yoki kodni refactor qilish bo'yicha tajribangiz kam bo'lsa, yoki idea bo'lmasa, bir yaxshi saytni tavsiya qilaman. Sayt anchadan beri bor. contentni doimiy update qilib turishadi. Premium content ham bor. Ammo tekinidayam dasturchiga yaxshigina value beradi. Ko'p tillarda yozilgan example'lar ham bor:
https://refactoring.guru
https://refactoring.guru
refactoring.guru
Refactoring and Design Patterns
Refactoring is a controllable process of improving code without creating new functionality. Design Patterns are typical solutions to the commonly occurring problems in software design.
👍5