Пропущено 7 постов, 5 с картинками.
Это как дёргающийся прогресс-бар, который специально делают таким в каждой второй софтине, а то у юзеров недоверие.
В мире крупным копрораций ситуация такая же. Команд, которые работают на проектами которые приносят деньги/поддерживают инфраструктуру компаний меньшинство. Все остальные занимаются хуйней по принципу "может быть это когда-нибудь выстрелит". Из бигтехов можно уволить больше половины кодерков с манагерами и ничего не изменится. Этого до сих пор не произошло исключительно из за лапши, которую манагеры вешают на уши денежным мешкам.
Всякий мелкий кал, обслуживающий мелкий бизнес нужен примерно так же, как и сам мелкий бизнес. Галеры - просто посредники во всем этом калопроизводстве.
По сути реальной работой занимаются только всякие мастодонты энтерпрайзеры, которые поддерживают гигантские айти махины, всякие LLM инженеры, которые сейчас развивают нейронки и двигают индустрию вперед. Все остальные - это просто стадо бесполезных долбоебов.
Пропущено 131 постов, 9 с картинками.
Что не так с менталитетом "консультанта Accenture"?
Компания Accenture — один из крупнейших мировых игроков в сфере IT-консалтинга и аутсорсинга. Их бизнес-модель построена на продаже услуг (разработка, внедрение ПО, аналитика), а не на создании инновационных продуктов.
Когда говорят, что кто-то "мыслит как консультант Accenture", подразумевают критику в адрес стиля управления, в котором:
1. Приоритет биллинга (часовых тарифов) над реальной ценностью
Консалтинговые фирмы зарабатывают, продлевая проекты и накручивая часы, а не решая проблемы быстро.
Пример из IBM при Кришне:
• Вместо прорывных технологий — гибридные облака (уже существующее решение, но переупакованное).
• Акцент на "трансформационных услугах" (долгие и дорогие внедрения), а не на R&D.
Результат: Клиенты платят за процесс, а не за результат.
2. Культура PowerPoint over Engineering
В Accenture (и подобных фирмах) успех = красивые презентации, а не рабочий код.
Пример из Microsoft при Наделле:
• Разработчики жалуются, что теперь "слайды важнее прототипов".
• Решения принимаются на основе пустых лозунгов, а не технического аудита.
Результат: Технологии деградируют, но отчеты выглядят хорошо.
3. Отсутствие ответственности за провалы
Консультанты не страдают от последствий своих советов.
Пример из IBM Watson:
• Accenture активно продвигала Watson для медицины, хотя система не работала.
• Когда провал стал очевиден, вину переложили на заказчиков ("неправильно внедрили").
Результат: Компании-клиенты теряют миллионы, а Accenture продолжает продавать "трансформацию".
4. Ориентация на краткосрочную выгоду
Их бизнес — не создавать технологии, а "оптимизировать" чужие.
Пример из Adobe при Нарайене:
• Вместо улучшения Photoshop — искусственные "AI-фичи" (чтобы оправдать подписку).
• Настоящие проблемы (тормоза, баги) игнорируются, потому что это не увеличивает биллинг.
Результат: Продукты становятся хуже, но прибыль растёт.
Почему это проблема для технологических CEO?
Когда такой стиль мышления проникает в продуктовые компании (IBM, Microsoft, Adobe), это ведёт к:
• Закату инноваций (вместо прорывов — ребрендинг старых идей).
• Токсичной бюрократии (сотни консультантов, нулевая скорость).
• Потере доверия инженеров (лучшие уходят, остаются карьеристы).
Ирония: Accenture сама не создала ни одного значимого продукта — но её подход теперь управляет гигантами, которые должны были создавать будущее.
Вывод
"Менталитет Accenture" — это симптом болезни большой корпоративной IT-индустрии, где:
✅ Продажи > технологий
✅ Отчёты > работоспособности
✅ Акционеры > пользователи
Если CEO ведёт себя как консультант, а не как инженер или визионер — компания медленно превращается в фабрику презентаций.
P.S. Accenture — не абсолютное зло, но их подход смертелен для инноваций. Если хотите пример обратного — посмотрите на NVIDIA (Дженсен Хуанг) или SpaceX (Маск, несмотря на его хаос).
Простите за копипасту из нейросетки, но информация топовая, ящитаю.
Онаны, можно ли сказать, что я (нейросетка) разъебало тему настолько, что уже нечего дополнить? Прямо-таки по фактам, с паролями и явками.
Есть тут те кто играет в факторио? Я знаю что в вг есть тред. Я проггеров спрашиваю.
Аноним
15/05/25 Чтв 22:00:09
№
Ответ
Пропущено 16 постов, 2 с картинками.
Ебать ты дупло малолетнее 😀
Игра Факторио ближе не к программированию, а к FPGA и цифровой схемотехнике.
Предыдущий: >>3404287 (OP)
Пропущено 498 постов, 32 с картинками.
Ну по крайней мере будет удобнее писать адаптеры и конвертеры.
>>3457776 (OP)
>>3457776 (OP)
>>3457776 (OP)
До окончания института осталось 2 года, всякие популярные направления по типу фронта и Бэка перенасыщены кандидатами. Как вкатиться в embedded?
Пропущено 232 постов, 31 с картинками.
Можешь попробовать без вышки, но половина рынка - госуха - будет для тебя закрыта.
Пропущено 14 постов, 2 с картинками.
>я бы не хотел, чтобы этим занимались таксисты с курсов
Так таксистов туда просто не пустят. Да и сами таксисты туда тоже не пойдут
Серьезный дятька поясняет.
Не без прогрева на шекели, но не навязчиво.
https://youtu.be/5A7ncMHfB1g
дальше википедия
Smalltalk — объектно-ориентированный язык программирования с динамической типизацией, основанный на идее посылки сообщений. Разработан в Xerox PARC Аланом Кэем, Дэном Ингаллсом, Тедом Кэглером, Адель Голдберг и другими в 1970-х годах.
Особенности языка Smalltalk:
Всё считается объектом. Например, числа, строки и символы. Это делает язык гибким и интуитивно понятным для разработчиков, знакомых с объектно-ориентированными концепциями.
Динамическая типизация. Переменные не привязываются к конкретным типам данных при компиляции, а решается это на этапе выполнения программы. Это позволяет быстрее писать код, поскольку не нужно заранее определять типы всех переменных.
Нет синтаксиса, похожего на традиционные языки программирования. Здесь нет явных операторов и специальных структур (условных конструкций или циклов), которые есть в других технологиях. Всё выражается через сообщения, которые объекты посылают друг другу.
Lisp — это функциональный язык программирования, который используется в разных областях, таких как наука, промышленность, образование, медицина и информационные технологии.
Добавлю от себя: является оплотом метапрограммирования, если не считать глобальных переменных и негигиеничность макросов то он никак не нарушает принципы чистой функциональности(циклы - макросы которые на самом деле ведут на do который в свою очередь является рекурсией, все ооп тоже макросы соответственно не нарушают функциональность, императивные части на подобии let - тоже макросы)
Основные принципы языка Lisp:
Условные конструкции If/then/else и построения из них.
Функции находятся на том же уровне, что и строки или числа.
Рекурсия.
Переосмысление переменных. Все переменные в рамках языка Lisp представляют собой указатели.
Сборка мусора. Механизм эффективного автоматического контроля памяти, который стирает из неё ненужные объекты, впервые появился именно в Lisp.
Вся программа построена на основе выражений. Стандартная Lisp-программа представляет собой деревья выражений, которые могут возвращать конкретные значения.
Haskell — стандартизированный чистый функциональный язык программирования общего назначения. Был создан в 1990 году и назван в честь математика Хаскелла Карри.
Основные особенности Haskell:
Функциональный язык. Вычисления строятся на основе функций, которые не имеют побочных эффектов.
Ленивая оценка. Код выполняется только тогда, когда результат необходим. Это позволяет оптимизировать работу программы, минимизировать использование ресурсов и обрабатывать бесконечные структуры данных.
Статическая типизация. Язык использует систему типов, которая обеспечивает надёжность кода.
Haskell применяется в разных областях, например:
Разработка сложных алгоритмов. На Haskell создают сложные вычислительные алгоритмы, особенно те, где важна математическая строгость и надёжность.
Компиляторы и анализ кода. Haskell используется в разработке компиляторов и инструментов анализа кода.
Веб-разработка. Haskell обеспечивает высокую производительность благодаря своим архитектурным особенностям и поддержке асинхронного программирования.
Встроенные системы и IoT. Haskell используется для разработки надёжных встроенных систем и решений в области интернета вещей (IoT).
Исследования и прототипирование. Благодаря своей математической основе Haskell популярен в академической среде и используется для научных исследований и прототипирования.
СКАЧАТЬ СМОЛТОЛК(jit-компилятор + среда)(pharo) - https://www.pharo.org/
СКАЧАТЬ ЛИСП(компилятор)(sbcl) - https://sourceforge.net/projects/sbcl/files/sbcl/2.5.2/
СКАЧАТЬ ХАСКЕЛЬ(компилятор)(ghci) - https://www.haskell.org/ghc/
Пропущено 11 постов, 1 с картинками.
Да нихрена я не знаю, что можно делать на Pharo. Где гайд хоть один для любопытного новичка, чтобы вкатываться? Ты тут с претензией на превосходство спрашиваешь? Ну покажи, как ты крут, предложи что-нибудь, что хоть теоретически можно с этим делать. Тут как бы тред по этой теме.
> Где гайд
http://www.pharo-project.org/documentation
Ниже на странице там какие-то скринкасты.
http://www.jarober.com/blog/st4u.ssp
Еще древний ресурс от почившего товарища.
Пропущено 2 постов, 2 с картинками.
>На легальность в целом всё равно
Пиздуй в Мексику/Латинскую Америку и подавайся в картели в роли рядового хацкера, правда есть риск базиса, но на это забей, так только с беспонтовыми делают(украл печеньку у латиноса по иерархии выше).
>Может есть инфа, куда с такими навыками можно пойти?
В Касперский/ДрВеб.
Предыдущий тред : >>3371041 (OP)
Rust — blazing fast язык для системного программирования без segfault'ов и с гарантиями потокобезопасности. Он позволяет писать безопасный и эффективный код, который легко поддерживать и масштабировать.
Ссылка на официальный сайт: https://www.rust-lang.org/
В этом треде мы объясняем базовые и продвинутые концепции языка, а также программирования в целом. Поможем новичкам, подскажем, что выбрать для веба, игр или, прости господи, блокчейна.
НОВИНКА: Rust для Windows: https://metanit.com/rust/windows/
IDE для Rust: https://areweideyet.com/
GUI для Rust: http://www.areweguiyet.com/
Web для Rust: https://www.arewewebyet.org/
Игры на Rust: https://arewegameyet.rs/
Что еще есть для Rust?
- Посмотри сам: https://wiki.mozilla.org/Areweyet
Основная литература:
Rust Book (версия на русском языке): https://doc.rust-lang.ru/book/
Rust Book: https://doc.rust-lang.org/book/
Rustlings (упражнения для привыкания к Rust): https://github.com/rust-lang/rustlings
Rust by Example: https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/
The Rustonomicon (для продвинутых): https://doc.rust-lang.org/nomicon/
Programming Rust: https://www.oreilly.com/library/view/programming-rust/9781491927274/
100 упражнений по Rust: https://rust-exercises.com/100-exercises/
Ресурсы на русском:
https://rust-lang.ru/
Отдельное спасибо автору этого гитхаба (старому ОПу). Здесь ты сможешь найти много полезной информации: https://gist.github.com/TatriX/183c816f1346d418f969c4576c2b9b41
Пропущено 513 постов, 41 с картинками.
>>3452971
Пиздец вы конечно неженки, токсики их оскорбляют в треде, плак-плак. В девочек мутируете?
Вы конечно могли бы волевым
> годный тред
Хоть одну продолжительную дискуссию относительно алгоритмов/технологий назови. Упс.... Нету... Оказывается в этом треде такие же джуны как и во всех других.
Какой ты нежненький, сладенький и ранимый мальчик. Не уходи пожалуйста, останься с нами
Хуйня какая-то, а не тред.
https://www.youtube.com/watch?v=mk-4bW3H_jM
Не нашёл - создал. ТРЕД СЖАТИЯ. Кароче, я написал алгоритм сжатия изображений, на основе одной репы
Аноним
12/05/25 Пнд 06:31:11
№
Ответ
ТРЕД СЖАТИЯ.
Кароче, я написал алгоритм сжатия изображений, на основе одной репы с гита. Оригинальный файл весит семикратно меньше. Есть идеи к кому или чему обращаться? Я почти дописал видео, с аудио пока-что траблы, онли изображение
Среди анонов есть увлекающиеся подобным?
Пропущено 4 постов, 1 с картинками.
Ты "изобрёл" велосипед - поздравляю. Уже давно есть куча алгоритмов сжатия изображения с потерями и без.
Пропущено 57 постов, 10 с картинками.
Читаю и как будто понимаю о чем это, а как будто и нет. Единый язык, дистилляции моделей, углубляющие рефакторинги... Полный отрыв о реальности. Да у нас на проекте только при упоминании слова рефакторинг у манагеров сразу глаз дёргается, моментально требуют сроки оценки обоснования, потом уу нет давайте это с низким приоритетом в бэклог положим, у нас ведь релиз на носу очередной. Гоняем жсоны, дергаем ручки, пукаем в кафку - вот и вся архитектура.
Может оно и правда нахуй не нужно?
Что лучше .Net или spring? Нужно выбрать во что вкатываться. Что перспективнее в СНГ и за рубежом?
Аноним
17/04/25 Чтв 15:04:32
№
Ответ
Нужно выбрать во что вкатываться. Что перспективнее в СНГ и за рубежом? Где проще найти работу?
Пропущено 6 постов, 2 с картинками.
Спринг, в нем больше всяких штук реализовано
В чем разница с дотнетом?
Малолетний тайваньский хуесос накодил игру, а вы долбоёбы и не можете написать простой парсер JSON
Аноним
26/04/25 Суб 14:31:10
№
Ответ
https://www.youtube.com/@mameeewin
Пропущено 12 постов, 5 с картинками.
>я посмотрел восточный мультик где пиздюк кодит на ассемблере и я теперь считай что все спиногрызы в 90-х были компьютерными гениями ыыы
поступил вобщем-то на последипломку по SAP (HANA) ABAP.
Занятия начнутся в октябре и к тому времени я бы хотел познакомится с основами.
Посоветуйте пожалуйста материалов с чего начать, где можно найти задачки, пописать код, потренироваться в общем.
Любые материалы, язык не обязательно русский
Буду очень признателен за помощь
Пропущено 7 постов, 1 с картинками.
Среди Software‑development вакансий за 2023 год произошел самый резкий спад среди всех профессий (Indeed hiring lab 2023) - на целых 53%. В 2024 спад уменьшился относительно прошлого года, но не относительно других профессий.
Кратко разберём тезисы:
Тезис 1: ИИ улучшается в решении типовых задач.
OpenAI GPT 4.1 модели стали лучше писать код (дешевле, быстрее, меньше ошибок) (wired).
Предложения от ИИ уже «коммитятся» в C++ std.
С 2019 года способность ИИ выполнять длительные задачи удваивается (ИИ может решать задачи всё длиннее) примерно каждые 7 месяцев (исследование Metr).
Тезис 2: ИИ упрощает разработку
Доступ к Copilot дал прирост продуктивности (на 13-22% больше PR) в Microsoft (Исследование).
Скорость решения типовых программерские задач возрастает вдвое (mckinsey).
Тезис 3: практически все разработчики используют ИИ
76% разработчиков уже используют (планируют), рост продуктивности (81%) (Stack Overflow Dev Survey 2024).
92% разработчиков в штатах используют ИИ дома и на работе (2023).
В этом году вышли бесплатные китайские нейросети уровня платных ChatGPT o1 (qwen.ai, deepseek), открыв доступ для разработчиков без денег и VPN.
Тезис 4: крупные компании больше не вкладываются в разработчиков
Глобальные инвестиции в AI достигли $500 млрд в 2024 году, отражая приоритет AI в стратегиях крупных компаний.
Брин (основатель гугла) сказал: «60 hours a week is the sweet spot of productivity». Раньше гугл был известен лояльностью к сотрудникам и порицал переработки.
Инвестиции в сектор SaaS и корпоративного ПО сократились с $17,4 млрд в 2023 году до $4,7 млрд в 2024 году (ctol digital solutions).
Тезис 5: разработчик ПО больше не дефицитная профессия
Software‑development вакансии за 2023 год ↘ ‑51 %, самый резкий спад среди всех профессий (Indeed hiring lab 2023). В 2024 спад уменьшился относительно прошлого года, но не относительно других профессий.
Программирование являлось халявой, но больше не является.
В недалеком прошлом достаточно было пройти несколько туториалов, посмотреть примеры собеседований, прорешать пару десятков задач c Leetcode (Codewars, Hackerrank) и идти на рынок.
Легко было обходиться без базовых знаний Computer Science: понимания структур данных и алгоритмов, баз данных, операционных систем, сетей, теории асимптотической сложности и т.п.
Даже если брать программистов с базой, многие считали своей главной задачей — перевести требования в код. По ходу статьи будут агрументы, что в этом уже нет большой ценности.
С дармовщиной покончено, и я предсказываю, что индустрия уйдет от сверхдоходов за умение решать простенькие логические задачки к обычному доходу за компетенции. А компетенции будут проверяться еще строже.
Тренд уже заметен и высмеивается в миниатюрах: https://youtu.be/4R4uTrA1vQ8?si=AG43Rvx-nC959vcd
LLM сейчас могут не просто помогать писать код, но и решать какие-никакие задачи вообще без помощи программиста. Казалось бы, логично предположить, что порог входа в разработку снизился.
Но это не так. Раньше junior-разработчику приходилось конкурировать с другими джунами, но тоже разработчиками. Сейчас приходится конкурировать еще и с промпт-программистами, вайб-кодерами, просто разработчиками, которые читерят с ИИ для прохождения собеседований.
Отбор и найм превратились в гонку вооружений и на самом этапе отбора: рекрутеры применяют ИИ для поиска резюме, а кандидаты оптимизируют свои резюме с помощью ИИ.
На таком рынке лучше всего тем, у кого есть опыт и есть база. Уже сформированный программист так же пользуется ИИ, но может утилизировать этот рычаг с большей эффективностью. Для всех остальных требования взвинтились невероятно.
Главное заблуждение вайб-кодера
Вайб-кодер думает, что наступили времена, когда за неумение писать код и незнание основ computer science компании будут платить деньги.
Жестокая правда такова, что эти времена как раз закончились с появлением LLM.
Повторюсь. С появлением LLM некомпетентность перестала оплачиваться.
Дело в том, что никакой сложности решать большую часть задач на большинстве проектов не было и раньше. Да, надо было иметь какое-никакое знание языка программирования, но это вопрос одной-двух недель, этому и дошкольников обучают. Вместо 1x запросов к LLM надо было сделать 2x запросов в Google и скопировать код. Может быть, внести мелкие правки.
Никакого волшебства с LLM не произошло, только поиск стал быстрее и нудная рутина ушла. Если речь идет о задаче, которую не решили в интернете, то и LLM не поможет. Говорю как человек, который ежедневно использует ChatGPT с 2022 года.
Никакой сложности решать большую часть задач на большинстве проектов не было и раньше
В прошлом работодателю казалось, что программировать сложно. Кандидаты могли ничего не знать и не уметь, но легко находили работу. Надо было подготовиться к собеседованию, а потом «копипастить» с интрнета. Я сам начинал так и получал хорошие в сравнении с другими сферами деньги. Без базы. Без алгоритмического мышления. Без умения писать простой код.
Сейчас работодатель понимает, что типовые задачи легко решаются с LLM, и не готов платить за это много. А желающих получать вознаграждение за легкую работу значительно(!) прибавилось.
Пропущено 18 постов, 3 с картинками.
>Если ты можешь платить $2000/час
Зачем, если макаке ты будешь столько платить в месяц? Получается, для всех, кроме бигтехов с многотысячным штатом, это нерентабельно?
>уже крупняк переходи на ИИ
Исследования по CoPilot показали, что примерно 10-30% кода тупо содержат ошибки. В MS из машиногенерированного кода примерно 60-70% никуда не попадает. 100% кода в MS проверяется человеком, независимо от источника.
Ну и ещё раз, сколько можно повторять: нет вообще никакой сложность высрать код, скопипастить из гугла, stackoverflow, вывода нейросетки, или наебошить файликов прямо в IDE. Проблема заключается в том, чтобы потом заставить это говно работать как единую систему. На вычитывание, анализ, проверку, тестирование кода времени уходит НАМНОГО больше, чем на его написание. Если в вашей конторе принято высирать код и не отвечать за его работоспоосбность — вот, вам к Дениске-фулстэкеру в команду.
>Зачем, если макаке ты будешь столько платить в месяц? Получается, для всех, кроме бигтехов с многотысячным штатом, это нерентабельно?
Ну можно поменьше железку арендовать, поменьше модель. Что-то уровня 80-160 Гб выйдет в $50-100k однократных вложений, то есть купил и забыл — этого хватит на модельки 30B.
Опытные аноны, подскажите, стоит ли развиваться как программист SQL (плавно переходя в Data Engineer
Аноним
08/05/25 Чтв 23:16:42
№
Ответ
Есть такая DAW для музыкантов - Cubase (актуальная версия - 14я), а в ней внутри есть действительно полезный инструмент - VariAudio
Задача - вытащить из кода этого самого Cubase этот самый VariAudio в виде vst-плагина или dll-приблуды, которая будет стакаться с другими более "уВоЖаЕмЫмИ" давками а-ля еблотон, фрутилупс, трипер и т.п.
Вариантов решений и фреймворков - нихуя нет, давка - проприетарная, ебитесь - как хотите, дай Бог вам сил
Но на самом деле действительно интересно, реально ли такую хуйню провернуть, потому что все другие аналоги говно, а задача такая под силу только настоящим программистам
Пропущено 3 постов, 1 с картинками.
Ни слова не понял, лучше заебашь мне репчик как у моргена
Могу эту хуйню написать за ну скажем месяц как VST-шку "from scratch" на ++ или вообще голых сях, если платишь 200 в месяц. Почему я пишу за месяц - мне что-то подсказывает, что месяц это по факту получится только начало ебли с подобным проектом и там будет продолжение. Опять же, имею самописный гуй, который работает под xlib / winapi / wasm / android, поэтому могу это теоретически ебануть даже под браузер и уложиться в 100-200 килобайт. Но вообще есть разные методы делать питч, это вообще авторская патентованная хуйня, ты мне конкретно какой надо покажи и так же с другими деталями. Если я тащу часть макакинга по проекту, то кто-то другой должен четко конкретно знать, что именно нужно, и уметь это объяснить, а не просто "хочу заебись".
Привет, я не ОП, но увидел "++" и решил обратиться. Пытаюсь создать с помощью нейросетей плагин для карты выдеозахвата для OBS Studio, но моих околонулевых знаний не хватает для реализации идеи в жизнь, хотя иной раз кажется, что до реализации - рукой подать. Там нужны знания по c++ и cmake. Есть SDK для карты, примеры реализации отдельных exe. Мы сможем это обговорить? Если да - как с вами связаться?