What is Hackers' Pub?

Hackers' Pub is a place for software engineers to share their knowledge and experience with each other. It's also an ActivityPub-enabled social network, so you can follow your favorite hackers in the fediverse and get their latest posts in your feed.

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manjaro、わからない....

pacman??...
せっかくdnfを少しかじってある程度使えるようになったのに...
自分はaptに依存しすぎているというか、aptを細かいオプション(--no-install-recommends, --fix-broken, --fix-missingとか)まで覚えているのに、OSが変わるだけで全部使えなくなるのは何か惜しい。

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i think tarsnap has played a big part in why i take the absolute minimum amount of backups

every operation is so profoundly miserable.

want to list backups you have? wait for half a hour, get an unsorted list of names.

want to clear out old ones? you gotta write a shell script that operates on that list of backups. deleting an old deduplicated snapshot takes *forever*.

want to do a restore for a test? wait for an eternity for it to build up a "cache" whatever that means

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This new FediDB v2 webapp can be self-hosted btw!

Working on adding a few new pages/features to FediDB, including:

- translation support (i18n)
- a federated wiki (👀)
- apps + clients
- popular accounts
- viral topics
- trends
- quarterly reports
- stats overview w/ geomaps + advanced filtering

And much more ✨

> git clone github.com/fedidb/fedidb-nuxt

🔗 : new.fedidb.org/

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語言大腦對學習程式設計比數學大腦更重要 https://massivesci.com/articles/programming-math-language-python-women-in-science/

近期一項由華盛頓大學進行的研究顛覆了長期以來將程式設計視為「數學密集型」領域的觀念。研究團隊招募了 42 位參與者,請他們完成線上程式教學平台 Codecademy 的十堂 Python 課程。課程開始前,受試者須接受數學能力、工作記憶、問題解決能力與第二語言學習能力的測試;學習過程中則透過程式內建測驗追蹤進度,並於課程結束後進行綜合測驗與程式編寫任務,以評估學習速度與熟練度。

結果顯示,一般認知能力——包括問題解決與工作記憶——是學習成效的最佳解釋因子,決定了受試者學得多好;而學習速度則同時受到認知能力與語言領域天賦的影響。語言學習能力解釋了近 20% 的學習速度差異,對照數學測試僅能說明約 2% 的差異,且與程式熟練度並無顯著相關。此外,研究團隊也收集了受試者的靜息狀態腦電圖 EEG (腦電圖),發現高水準的β 波動與較快的學習速度及較佳的程式知識呈正相關,進一步支持語言能力與程式學習之間的連結。

這些發現對既有程式教育體系提出挑戰,呼籲降低對高階數學先修課程的依賴,並將程式學習定位成語言學習的一種延伸。作者指出,女性平均在語言能力上往往優於男性,若以語言能力作為程式能力的指標,女性在程式領域的潛力理應被更多肯定。許多編程訓練班(所謂 bootcamp)已證明,無需大量微積分、線性代數等進階數學,就能培育出高素質程式開發者;教育機構或可參考此模式,以吸引並保留更多具有語言優勢的學生。

在 Hacker News 上,高分討論認為此研究的重要性在於提醒人們重新檢視「誰適合學程式」的刻板印象。有討論指出,不同程式語言(如 APL 與 Python)在學習方式上或許有差異;也有人回顧 GRE (研究所入學考試) 的經驗,認為語文能力比數學成績更能預測研究所階段的成功。多數迴響強調,擅於閱讀程式碼、撰寫清晰註解、掌握文件閱讀都屬於語言型技能,對協作與維護程式碼品質至關重要。

此外,有人指出「數學」測試往往代表基本計算能力(numeracy),但真正影響程式學習的,其實是流暢推理與抽象思考;這類能力也恰好與語言學習所依賴的認知機制更為相似。有討論提到,類似自然語言的遞迴結構在程式設計中隨處可見,從函式呼叫的堆疊到複雜資料結構,都仰賴人腦的語言處理系統。整體而言,社群普遍認同語言能力與程式設計的深刻連結,但也指出根據使用領域或程式語言性質,數學能力在特定情境下仍不可或缺。

https://news.ycombinator.com/item?id=43870969

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