ຈາກບັ້ງໄຟໄປສູ່ຫຸ່ນຍົນ ແລະ Python ເຮັດຫຍັງກັບມັນ. GeekBrains ນິທານອະດີດ

ມື້ນີ້ພວກເຮົາກໍາລັງເຜີຍແຜ່ເລື່ອງການຫັນປ່ຽນຂອງ Andrey Vukolov ກັບ IT. ຄວາມມັກໃນໄວເດັກຂອງລາວສໍາລັບອາວະກາດຄັ້ງຫນຶ່ງໄດ້ນໍາພາລາວໄປຮຽນວິທະຍາສາດບັ້ງໄຟຢູ່ MSTU. ຄວາມ​ເປັນ​ຈິງ​ທີ່​ໂຫດ​ຮ້າຍ​ເຮັດ​ໃຫ້​ຂ້ອຍ​ລືມ​ຄວາມ​ຝັນ, ແຕ່​ທຸກ​ສິ່ງ​ທຸກ​ຢ່າງ​ໄດ້​ກາຍ​ເປັນ​ໜ້າ​ສົນ​ໃຈ​ກວ່າ. ການສຶກສາ C ++ ແລະ Python ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຂ້ອຍເຮັດວຽກທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນເທົ່າທຽມກັນ: ການຂຽນໂປຼແກຼມຂອງລະບົບຄວບຄຸມຫຸ່ນຍົນ.

Начало

ຂ້າ ພະ ເຈົ້າ ໂຊກ ດີ ທີ່ ໄດ້ raving ກ່ຽວ ກັບ ຊ່ອງ ທັງ ຫມົດ ໃນ ເດັກ ນ້ອຍ ຂອງ ຂ້າ ພະ ເຈົ້າ. ເພາະສະນັ້ນ, ຫຼັງຈາກໂຮງຮຽນ, ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ໄດ້ສົງໃສວ່າສໍາລັບນາທີທີ່ຂ້າພະເຈົ້າຄວນຈະໄປຮຽນ, ແລະຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຂົ້າ MSTU. Bauman, ກັບພາກວິຊາວິສະວະກໍາ Rocket Propulsion. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສາຂາຂອງຫຼັກສູດຕົວມັນເອງ - ເຄື່ອງຈັກຝຸ່ນຫຼືຂອງແຫຼວຂອງລູກຍານອະວະກາດ - ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເລືອກທັງຫມົດ: ໃນປີ 2001, ຄະນະວິຊາພິເສດຍັງແຈກຢາຍກຸ່ມເປົ້າຫມາຍຂອງຜູ້ສະຫມັກ. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຖືກ​ຈັບ​ໃນ keg ຂອງ gunpowder ໄດ້.

ໃນເວລານັ້ນ, "ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງບັ້ງໄຟ" ມີພຽງແຕ່ຢູ່ໃນແຜນການ; ວິສະວະກອນໄດ້ຮັບເງິນເດືອນຫນ້ອຍແລະເຮັດວຽກຢູ່ໃນຫ້ອງການອອກແບບປິດພິເສດແລະສະຖາບັນຄົ້ນຄ້ວາທີ່ມີຄວາມສົດໃສດ້ານເກືອບບໍ່ມີການຂະຫຍາຍຕົວທາງດ້ານອາຊີບແລະວິຊາຊີບ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ລູກປືນໃນລັດເຊຍແມ່ນຜະລິດຕະພັນທາງທະຫານທີ່ບໍລິສຸດ.

ດຽວນີ້ພື້ນທີ່ນີ້ແມ່ນມີຄວາມຕ້ອງການ, ແຕ່ໃນລະຫວ່າງການສຶກສາຂອງຂ້ອຍ, ຂ້ອຍຮູ້ວ່າໃນວິທະຍາສາດບັ້ງໄຟ, ກິດຈະກໍາການລິເລີ່ມຂອງຕົນເອງແມ່ນເກືອບເປັນໄປບໍ່ໄດ້. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ນີ້ແມ່ນການບໍລິການທະຫານ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ການເຮັດວຽກໃນອຸດສາຫະກໍາບັ້ງໄຟ, ຂ້ອຍຈະຫມົດໂອກາດໃນການພັດທະນາຊອບແວທີ່ເປັນເອກະລາດ, ເຖິງແມ່ນວ່າສໍາລັບຕົນເອງ, ນັບຕັ້ງແຕ່ກິດຈະກໍານີ້ຖືກຄວບຄຸມຢ່າງເຂັ້ມງວດ.

ຜະລິດຕະພັນຊອຟແວທັງໝົດແມ່ນໄດ້ຖືກພັດທະນາສະເພາະໃນຄໍາສັ່ງພິເສດ ແລະໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກຄະນະກໍາມະການຄວາມລັບ (ປະຈຸບັນເປັນພະແນກຂອງ FSTEC). ນັກພັດທະນາຢູ່ທີ່ນັ້ນຈໍາເປັນຕ້ອງລົງທະບຽນແລະອະນຸຍາດລະຫັດທຸກສາຍ. ຊອບແວທັງຫມົດໃນເບື້ອງຕົ້ນເປັນຄວາມລັບໃນລະດັບວຽກງານ. ອັນນີ້ບາງສ່ວນອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງຊອບແວທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມນັກວິທະຍາສາດບັ້ງໄຟໄດ້ຖືກພັດທະນາໃນຊຸມປີ 90 ໃນຕອນຕົ້ນໆ.

ໃນເວລາທີ່ຂ້າພະເຈົ້າຈົບການສຶກສາຈາກສະຖາບັນ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຈັດການເຮັດວຽກຢູ່ໃນພະແນກທິດສະດີກົນໄກແລະໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການພັດທະນາ simulator ຂະບວນການການສຶກສາໃນ C ++, ສະນັ້ນຂ້າພະເຈົ້າມີຕົວຢ່າງສໍາລັບການປຽບທຽບແລະສາມາດຊັ່ງນໍ້າຫນັກຂອງ pros ແລະ cons ໄດ້. ທາງເລືອກແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ, ແລະຂ້ອຍຄ່ອຍໆເລີ່ມເລື່ອນໄປຫາ IT ແລະຫຸ່ນຍົນ. ກົນ​ໄກ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ແມ່ນ​ມ່ວນ​ຫຼາຍ​ກ​່​ວາ​ວິ​ທະ​ຍາ​ສາດ​ລູກ​ສອນ​: ບັນ​ຫາ​ທີ່​ບໍ່​ໄດ້​ແກ້​ໄຂ​ຫຼາຍ​, ສະ​ພາບ​ແວດ​ລ້ອມ​ເປີດ​, ຂາດ​ອຸດ​ສາ​ຫະ​ກໍາ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​, ຄວາມ​ຈໍາ​ເປັນ​ອັນ​ຮີບ​ດ່ວນ​ສໍາ​ລັບ​ຊອບ​ແວ​ຈໍາ​ລອງ​. ໃນຫຸ່ນຍົນ, ມີສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂຂອງຊອບແວທົ່ວໄປແລະຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະປະຕິບັດວິທີການສະລັບສັບຊ້ອນຫຼາຍຄັ້ງ, ລວມທັງເຫດຜົນ fuzzy ແລະການເລີ່ມຕົ້ນຂອງ AI. ດັ່ງນັ້ນ, ຫຼັງຈາກໂຄງການທໍາອິດຂອງຂ້ອຍສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນການທົດລອງ, ຂ້ອຍເກືອບບໍ່ເຄີຍກັບຄືນໄປຫາບັ້ງໄຟ (ຍົກເວັ້ນໂຄງການຈົບການສຶກສາຂອງຂ້ອຍ).

ດັ່ງນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ມີໂອກາດເຮັດວຽກພິເສດຂອງຂ້າພະເຈົ້າພຽງແຕ່ສີ່ເດືອນກ່ອນທີ່ຈະຮຽນຈົບໃນໂຮງງານຢູ່ໃກ້ກັບ Moscow ສໍາລັບໂຄງສ້າງປະກອບສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາການບິນ. ຫຼັງ​ຈາກ​ຮຽນ​ຈົບ​ແລ້ວ, ຂ້ອຍ​ບໍ່​ຕ້ອງ​ຊອກ​ຫາ​ວຽກ​ເຮັດ—ຂ້ອຍ​ມາ​ສອນ​ກົນ​ໄກ​ທີ່​ພາກ​ວິຊາ​ຫຸ່ນຍົນ​ທັນທີ.

ຈາກ​ການ​ສອນ​ການ​ຂຽນ​ໂປຣ​ແກຣມ​

ໃນກອງປະຊຸມໂລກ IFTOMM ກັບສະມາຊິກນັກສຶກສາຂອງກຸ່ມຄົ້ນຄ້ວາ (ຂ້ອຍຢູ່ເບື້ອງຂວາ)

ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຮັດວຽກຢູ່ MSTU ໃນພະແນກການເກັບຕົວຢ່າງເປັນເວລາ 10 ປີ, ສອນວິຊາທິດສະດີກ່ຽວກັບກົນໄກ. ລາວໄດ້ເຜີຍແຜ່ວຽກງານວິທະຍາສາດ (ເບິ່ງໃນຕອນທ້າຍຂອງບົດຄວາມ), ຄ່ອຍໆຍ້າຍຈາກກົນຈັກໄປສູ່ CAD ແລະຫຸ່ນຍົນ. ແລະ​ໃນ​ທີ່​ສຸດ ລາວ​ໄດ້​ຕັດສິນ​ໃຈ​ອອກ​ຈາກ​ການ​ສອນ. ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບເຫດຜົນຂອງການຕັດສິນໃຈນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າຈະເວົ້າວ່າໃນສິບປີຫຼັກສູດການສຶກສາທີ່ຂ້າພະເຈົ້າສອນບໍ່ໄດ້ປ່ຽນຕໍາແຫນ່ງທົດສະນິຍົມ. ເຖິງ​ແມ່ນ​ວ່າ​ກົນ​ໄກ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​, ການ​ຕັດ​ສິນ​ໂດຍ​ສິ່ງ​ພິມ​, ໄດ້​ກ້າວ​ໄປ​ຫນ້າ​ຫຼາຍ​, ສົບ​ຜົນ​ສໍາ​ເລັດ​ຫຼາຍ​.

ນອກ​ຈາກ​ນັ້ນ​, ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ຫຼາຍ​ຂຶ້ນ​ຄ້າຍ​ຄື​ກັບ​ວຽກ​ງານ bureaucratic — ບົດ​ລາຍ​ງານ​, ໂຄງ​ການ​, ມາດ​ຕະ​ຖານ​ແລະ​ໂຕນ​ຂອງ​ເຈ້ຍ​. ໃນເງື່ອນໄຂດັ່ງກ່າວ, ຄວາມສຸກຂອງການສິດສອນໄດ້ຖືກທົດແທນໂດຍການລາຍງານກ່ຽວກັບການໄດ້ຮັບຄວາມສຸກນີ້, ແລະນີ້ແມ່ນຫຼາຍກ່ວາບໍ່ພໍໃຈສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການປະຕິບັດ.

ແລະສຸດທ້າຍຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ມາກັບຫຸ່ນຍົນເຊັ່ນນີ້: ໃນປີ 2007-2009, ຮ່ວມກັບອາຈານ A. Golovin ແລະ N. Umnov, ພວກເຮົາໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການກະກຽມວຽກງານວິທະຍາສາດຄັ້ງທໍາອິດ. ຢູ່ທີ່ນັ້ນຂ້ອຍຕ້ອງໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອກໍານົດເສັ້ນທາງຂອງວັດຖຸຈາກການຖ່າຍຮູບ strobe. ຈາກຫົວຂໍ້ນີ້ມັນເປັນຂັ້ນຕອນຫນຶ່ງໄປສູ່ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກ, OpenCV ແລະລະບົບປະຕິບັດງານຫຸ່ນຍົນ (ເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລານັ້ນຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ຄິດກ່ຽວກັບຂະຫນາດດັ່ງກ່າວ). ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ໃນທີ່ສຸດຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສຸມໃສ່ການນໍາໃຊ້ກົນໄກການແລະຫຸ່ນຍົນໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ແລະການພັດທະນາໄດ້ກາຍເປັນກິດຈະກໍາສະຫນັບສະຫນູນ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເພື່ອຊອກຫາວຽກໃຫມ່ໃນຫຸ່ນຍົນ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງປັບປຸງແລະເສີມຄວາມຮູ້ການຂຽນໂປຼແກຼມຂອງຂ້ອຍ. ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ, ຂ້ອຍບໍ່ເຄີຍຮຽນ IT ໂດຍສະເພາະ, ຍົກເວັ້ນຫຼັກສູດມະຫາວິທະຍາໄລທີ່ຍາວນານ (ObjectPascal ແລະ Borland VCL ໃນ C ++), ແລະອີງໃສ່ຄະນິດສາດສໍາລັບດ້ານທິດສະດີຂອງການພັດທະນາ.

ທໍາອິດຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ພິຈາລະນາທາງເລືອກສໍາລັບຫຼັກສູດເຕັມເວລາຢູ່ໃນສະຖາບັນພື້ນເມືອງຂອງຂ້ອຍ. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ມັນໄດ້ກາຍເປັນທີ່ຊັດເຈນຢ່າງໄວວາວ່າມັນເກືອບເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະສົມທົບການສຶກສາດັ່ງກ່າວກັບການເຮັດວຽກຢູ່ໃນພະແນກເນື່ອງຈາກຕາຕະລາງທີ່ບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີແລະການເຮັດວຽກເລື້ອຍໆຢູ່ນອກຕາຕະລາງຂອງຕົນເອງ (ການທົດແທນ, ແລະອື່ນໆ). ສະນັ້ນຂ້າພະເຈົ້າຄ່ອຍໆມາເຖິງຄວາມຄິດຂອງການສໍາເລັດຫຼັກສູດທີ່ໄດ້ຮັບຄ່າຈ້າງຈາກໄລຍະໄກ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ມາ GeekBrains ຕາມຄໍາແນະນໍາຂອງອາຈານຈາກສູນຝຶກອົບຮົມ Mail.ru Technopark, ທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນ Baumanka, ແລະລົງທະບຽນໃນຫຼັກສູດ Python Programmer.

ຫຼັກສູດບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ, ບັນຫາດຽວແມ່ນຂ້ອຍຕ້ອງສົມທົບກັບວຽກງານຢູ່ພະແນກ, ວຽກງານວິທະຍາສາດແລະເຫດການຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ເວລາແມ່ນເຄັ່ງຄັດຫຼາຍ, ການເຊື່ອມຕໍ່ທາງສັງຄົມສ່ວນໃຫຍ່ຢູ່ນອກເຮືອນຕ້ອງໄດ້ຮັບການເສຍສະລະ (ໂຊກດີ, ຊົ່ວຄາວ).

ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ຂ້ອຍຮັບມືກັບວຽກງານ: ຂ້ອຍແກ້ໄຂບັນຫາຢູ່ເທິງຖະຫນົນ. ທັກສະນີ້, ພັດທະນາຜ່ານການເດີນທາງທຸລະກິດຈໍານວນຫລາຍ, ໄດ້ກາຍເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍ, ເພາະວ່າຖ້າບໍ່ມີມັນຂ້ອຍກໍ່ບໍ່ສາມາດເຮັດສໍາເລັດວຽກບ້ານທັງຫມົດຂອງຂ້ອຍ (ແລະມັນກໍ່ປ່ຽນແທນສະມາທິ ... ). ຂ້ອຍໄດ້ຮຽນຮູ້ການຂຽນລະຫັດໃນເວລາເດີນທາງໂດຍໃຊ້ແລັບທັອບ, ສະມາດໂຟນ, ແລະແປ້ນພິມສະມາດໂຟນໄຮ້ສາຍຂອງຂ້ອຍ.

ແລັບທັອບຂອງຂ້ອຍແມ່ນ Dell Latitude 3470, ແລະໂທລະສັບສະຫຼາດໃດໆທີ່ມີເສັ້ນຂວາງ 5.5 ນິ້ວຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນຈັບຄູ່ກັບແປ້ນພິມ Logitech K 810 BT. ໂດຍທົ່ວໄປ, ຂ້າພະເຈົ້າແນະນໍາຜະລິດຕະພັນ Logitech ກັບທຸກຄົນ; ພວກມັນມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍແລະສາມາດທົນກັບເງື່ອນໄຂການນໍາໃຊ້ທີ່ຮຸນແຮງຫຼາຍ (ແລະນີ້ບໍ່ແມ່ນການໂຄສະນາ).

ແປ້ນພິມ Logitech K810

Python ແມ່ນເອື້ອອໍານວຍຫຼາຍຕໍ່ວຽກງານດັ່ງກ່າວ - ຖ້າທ່ານມີບັນນາທິການທີ່ດີ. ການແຮັກໂປຣແກຣມອື່ນ: ໃຊ້ການເຊື່ອມຕໍ່ທາງໄກກັບສະພາບແວດລ້ອມ desktop ຫຼື runtime. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສໍາເລັດວຽກງານຈໍານວນຫນຶ່ງໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍເວັບໄຊຕ໌ທີ່ປອດໄພທີ່ແລ່ນ Django ໃນຄອມພິວເຕີຢູ່ເຮືອນຂອງຂ້ອຍ. ຂ້ອຍເຮັດວຽກຈາກລົດໄຟ, ໂດຍໃຊ້ຊອບແວ PyDroid, DroidEdit, Maxima.

ເປັນຫຍັງ Python?

ມັນບໍ່ດົນກ່ອນທີ່ຂ້ອຍຈະພະຍາຍາມໃຊ້ PHP ເປັນພາສາການຂຽນລະບົບ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສຶກສາ Python ດ້ວຍຕົນເອງແລະເທື່ອລະຫນ້ອຍ "ສໍາລັບຕົນເອງ." ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຕັດສິນໃຈສຶກສາຢ່າງຈິງຈັງຫຼັງຈາກທີ່ຂ້ອຍໄດ້ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ມີປະສິດທິພາບລະຫວ່າງ Python ແລະ C ++ ໃນລະດັບໂມດູນ - ມັນເບິ່ງຄືວ່າຫນ້າສົນໃຈທີ່ຈະແບ່ງປັນ algorithms ທີ່ດີທີ່ສຸດແລະຂັ້ນຕອນການກະກຽມຂໍ້ມູນພາຍໃນພາສາດຽວກັນ.

ຕົວຢ່າງທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດ: ມີລະບົບການຄວບຄຸມສໍາລັບໄດທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ບໍ່ແມ່ນມາດຕະຖານ, ປະຕິບັດຢູ່ໃນເຄື່ອງຝັງຕົວທີ່ມີໂປເຊດເຊີ RISC, ໃນ C ++. ການຈັດການເກີດຂຶ້ນໂດຍຜ່ານ API ທີ່ຂຶ້ນກັບເຄື່ອງຈັກພາຍນອກ, ເຊິ່ງສະຫນັບສະຫນູນ, ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການສື່ສານລະຫວ່າງລະບົບຍ່ອຍຜ່ານເຄືອຂ່າຍ. ໃນລະດັບສູງ, algorithm ການດໍາເນີນງານຂອງໄດບໍ່ຖືກແກ້ໄຂຫຼືບໍ່ຄົງທີ່ (ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງໂຫລດ algorithms ທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂຶ້ນກັບຂະບວນການເຮັດວຽກ).

ຫນຶ່ງໃນວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອບັນລຸລະບົບດັ່ງກ່າວແມ່ນການນໍາໃຊ້ API ຂອງລະບົບຍ່ອຍ C++ ສະເພາະເຄື່ອງຈັກເປັນພື້ນຖານສໍາລັບຊຸດຂອງຫ້ອງຮຽນ Python ທີ່ດໍາເນີນການກັບນາຍພາສາຂ້າມເວທີ. ດັ່ງນັ້ນ, ນັກພັດທະນາລະດັບສູງສຸດຈະບໍ່ຕ້ອງຄໍານຶງເຖິງລັກສະນະຂອງເຄື່ອງຝັງຕົວແລະ OS ຂອງມັນ; ລາວພຽງແຕ່ຈະເຮັດວຽກກັບຫ້ອງຮຽນ Python ທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນ "wrappers" ຂອງ API ລະດັບຕ່ໍາ.

ຂ້ອຍຕ້ອງຮຽນຮູ້ C ++ ແລະ Python binding ເກືອບຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ມັນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນວ່າຄວາມສາມາດທາງດ້ານວັດຖຸໃນລະດັບສູງມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍກ່ວາໃນລະດັບຕໍ່າ. ດ້ວຍເຫດຜົນນີ້, ພວກເຮົາຕ້ອງປ່ຽນວິທີການອອກແບບແລະປະຕິບັດ API ຢ່າງສົມບູນ, ເລືອກຫ້ອງຮຽນໃນລະດັບ Python ແລະແບ່ງປັນຂໍ້ມູນທົ່ວໂລກໃນ C / C ++. ນໍາໃຊ້ເຂົ້າໃນການສ້າງລະຫັດ: ຕົວຢ່າງ, ກອບ ROS ຕົວຂອງມັນເອງສ້າງຊື່ແລະວັດຖຸໃນ Python, ດັ່ງນັ້ນທ່ານຕ້ອງຄໍານຶງເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງຂອງພາສາ, ໂດຍສະເພາະໃນການພິມ, ເມື່ອອອກແບບການໂຕ້ຕອບຂອງທ່ານ.

ເຮັດວຽກໃນປະຈຸບັນ: Python ແລະ Robot Control Logic

ຕອນນີ້ຂ້ອຍເຮັດວຽກເປັນນັກຂຽນໂປລແກລມ Python ແລະ C++ ຢູ່ສູນຄົ້ນຄວ້າ ແລະການສຶກສາຫຸ່ນຍົນທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລເຕັກນິກຂອງລັດ Moscow. ພວກເຮົາປະຕິບັດໂຄງການຄົ້ນຄ້ວາແລະເຄື່ອງມືຊອບແວທີ່ມອບຫມາຍໂດຍພະແນກຂອງລັດຖະບານ: ພວກເຮົາພັດທະນາການຫມູນໃຊ້ທີ່ມີລະບົບວິໄສທັດດ້ານວິຊາການທີ່ສ້າງຂຶ້ນແລະລະບົບການຄວບຄຸມອັດຕະໂນມັດລະດັບສູງທີ່ເປັນເອກະລາດຂອງລະບົບ.

ປະຈຸບັນ, ຂ້ອຍຂຽນໂປຣແກມ logic ລະດັບສູງສຳລັບລະບົບຄວບຄຸມຫຸ່ນຍົນໃນ Python; ພາສານີ້ເຊື່ອມຕໍ່ກັນກັບໂມດູນທີ່ຖືກປັບແຕ່ງສູງທີ່ຂຽນໃນ C++, assembler ແລະ Go.

ໃນການດໍາເນີນໂຄງການ algorithms ການຄວບຄຸມຫຸ່ນຍົນ, ສອງກຸ່ມຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງ algorithms ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້. ທໍາອິດຂອງພວກເຂົາແມ່ນປະຕິບັດໂດຍກົງກ່ຽວກັບອຸປະກອນ, ໃນລະດັບຕ່ໍາ - ນີ້ແມ່ນຊອບແວທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນຕົວຄວບຄຸມການຂັບລົດ, ຈຸດສຸມຂອງສາຍການສື່ສານ, ແລະລະບົບຍ່ອຍການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ປະກອບການ.

ສູດການຄິດໄລ່ຢູ່ທີ່ນີ້ຖືກອອກແບບມາສໍາລັບຄວາມໄວການປະຕິບັດທີ່ຄວບຄຸມແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືທີ່ເກີນການປະຕິບັດຂອງຫຸ່ນຍົນທັງຫມົດ. ອັນສຸດທ້າຍແມ່ນບັງຄັບ, ເນື່ອງຈາກວ່າຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບທັງຫມົດແມ່ນຂຶ້ນກັບຊອບແວຄວບຄຸມລະດັບຕ່ໍາ.

ກຸ່ມທີສອງຂອງ algorithms ກໍານົດການດໍາເນີນງານຂອງຫຸ່ນຍົນທັງຫມົດ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໂຄງການລະດັບສູງ, ເນັ້ນຫນັກໃສ່ການພັດທະນາຂອງທີ່ຈະແຈ້ງແລະຄວາມໄວຂອງການປະຕິບັດຂອງ algorithm, ມັກຈະຂ້ອນຂ້າງສັບສົນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຊອບແວລະດັບສູງໃນຫຸ່ນຍົນແມ່ນມັກຈະມີການປ່ຽນແປງໃນລະຫວ່າງຂັ້ນຕອນການຕິດຕັ້ງແລະການທົດສອບ. ສໍາລັບການພັດທະນາດັ່ງກ່າວ, ພາສາແປທີ່ມີຈຸດປະສົງທົ່ວໄປແມ່ນຂາດບໍ່ໄດ້.

ຄວາມຮູ້ອັນໃດທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບວຽກງານດັ່ງກ່າວ?

ມັນຈະເປັນການບັງຄັບໃຫ້ສຶກສາພາສາແມ່ແບບ C++ ແລະຄວາມສາມາດທາງດ້ານວັດຖຸຂອງ Python. ທັກສະທີ່ເກືອບບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການອອກແບບແລະເອກະສານ APIs. ມັນເປັນຄວາມຄິດທີ່ດີທີ່ຈະຄົ້ນຫາຄວາມສາມາດຂອງຫ້ອງສະຫມຸດພິເສດເຊັ່ນ Boost::Python. ຜູ້ທີ່ເຮັດວຽກກັບຊອບແວລະດັບຕ່ໍາແນ່ນອນຈະຕ້ອງຈັດການກັບ multithreading (ໃນລະດັບ kernel) ແລະການໂທລະບົບ Linux / UNIX / QNX. ເພື່ອປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງທ່ານກ່ຽວກັບຫຼັກການຂອງຫຸ່ນຍົນ, ມັນເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍທີ່ຈະຄຸ້ນເຄີຍຕົວທ່ານເອງກັບໂຄງຮ່າງການຂອງລະບົບປະຕິບັດງານຫຸ່ນຍົນ.

ຂ້າພະເຈົ້າພະຍາຍາມທີ່ຈະມີຢ່າງຫນ້ອຍຫນຶ່ງທີ່ລວບລວມແລະຫນຶ່ງພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ຖືກຕີຄວາມວ່າກໍາລັງພັດທະນາແລະມີຄວາມຕ້ອງການ. ນີ້ແມ່ນຍຸດທະສາດທີ່ຊະນະສໍາລັບການເຮັດວຽກໃນວິສະວະກໍາ, ບ່ອນທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອພັດທະນາສູດການຄິດໄລ່ທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານສູງ (ອ່ານ: ຜິດປົກກະຕິ) ແລະປະຕິບັດໃນພາສາທີ່ລວບລວມ. ວຽກ​ງານ​ການ​ກະ​ກຽມ​ຂໍ້​ມູນ​ສໍາ​ລັບ​ຊອບ​ແວ​ດັ່ງ​ກ່າວ​ແມ່ນ​ເປັນ​ທີ່​ສຸກ​ຫຼາຍ​ທີ່​ຈະ​ແກ້​ໄຂ​ໂດຍ​ນໍາ​ໃຊ້​ພາ​ສາ​ຕີ​ຄວາມ​ຫມາຍ​. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ຊຸດຂອງຂ້ອຍລວມມີ C ++, Pascal ແລະ BASIC, ຕໍ່ມາ PHP ແລະ BASH ໄດ້ຖືກເພີ່ມ.

ວິທີການພັດທະນາເຄື່ອງມືສາມາດເປັນປະໂຫຍດໃນການສອນນັກຮຽນ

ແຜນການຕົ້ນຕໍສໍາລັບການພັດທະນາວິຊາຊີບໃນປັດຈຸບັນແມ່ນເພື່ອພະຍາຍາມສ້າງພື້ນຖານວິທະຍາສາດສໍາລັບການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືການພັດທະນາຊອບແວມືອາຊີບໃນ pedagogy, ການພັດທະນາແລະການທົດສອບວິທີການສອນ.

ນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 2016, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການທົດລອງຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນການນໍາສະເຫນີເຄື່ອງມືການພັດທະນາ - ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມ, IDEs, ການສ້າງເອກະສານ, ລະບົບການຄວບຄຸມເວີຊັນ - ເຂົ້າໃນການປະຕິບັດການສອນໃນຊັ້ນສູງ. ດຽວນີ້ພວກເຮົາໄດ້ປະສົບຜົນ ສຳ ເລັດໃນການໄດ້ຮັບຜົນທີ່ສາມາດມີຄຸນນະພາບໂດຍທົ່ວໄປ.

ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການນໍາສະບັບຂອງອຸປະກອນການເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການສຶກສາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງການເຮັດວຽກຂອງນັກຮຽນ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພຽງແຕ່ພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂບັງຄັບ: ນັກສຶກສາເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໃນໂຄງການຮ່ວມກັນ. ການພັດທະນາວິທີການສອນວິຊາການດ້ານວິຊາການໂດຍນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືການພັດທະນາຊອບແວເປັນມືອາຊີບແມ່ນໄດ້ຖືກປະຕິບັດຢ່າງຈິງຈັງໂດຍກຸ່ມຄົ້ນຄ້ວາຂອງຂ້າພະເຈົ້າ, ປະກອບດ້ວຍນັກສຶກສາ, ຜູ້ສະຫມັກແລະນັກສຶກສາຂອງບັນດາໂຄງການການສຶກສາເພີ່ມເຕີມຢູ່ MSTU.

ໂດຍວິທີທາງການ, ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ອອກຈາກການປະຕິບັດການສອນຂອງຂ້ອຍ - ຂ້ອຍໄດ້ພັດທະນາຫຼັກສູດເຕັມເວລາແບບເລິກເຊິ່ງຂອງຂ້ອຍໃນການອອກແບບແລະບໍລິຫານ Linux ສໍາລັບສະຖາບັນການສຶກສາຂັ້ນສູງຢູ່ MSTU, ແລະຂ້ອຍສອນມັນເອງ.

ວຽກງານວິທະຍາສາດ

ເຮັດວຽກຕົ້ນໆ
ບັນຫາການວາງແຜນການຍ່າງເມື່ອອອກແບບລະບົບການຍ່າງສີ່ຂາໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງຂອງການປະຕິບັດການຍ່າງຂອງມ້າ (ປີ 2010)

ກ່ຽວກັບບັນຫາຂອງ kinematics ແລະການໂຫຼດຂອງອົງປະກອບສະຫນັບສະຫນູນຂອງຂາຫນ້າຂອງມ້າໃນຂັ້ນຕອນຂອງການເຂົ້າຫາການສະຫນັບສະຫນູນເປັນອົງປະກອບຂອງວົງຈອນການເຮັດວຽກຂອງ mover ສີ່ຂາ. (ປີ 2012)

ຈາກສຸດທ້າຍ
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຈໍາລອງການຜະລິດເກຍ 3D ສໍາລັບກົນໄກການສອນແລະທິດສະດີເຄື່ອງຈັກ (ປີ 2019)

ວິທີການຮັບຮູ້ອຸປະສັກໂຄງສ້າງແລະການນໍາໃຊ້ຂອງມັນໃນການຊອກຫາວັດຖຸບັນເທົາທຸກ (ປີ 2018)

ວຽກງານອື່ນໆທີ່ຖືກດັດສະນີໂດຍຖານຂໍ້ມູນການອ້າງອິງວິທະຍາສາດສາມາດເຫັນໄດ້ໃນໂປຣໄຟລ໌ຂອງຂ້ອຍ ResearchGate. ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງບົດຄວາມແມ່ນອຸທິດໃຫ້ການເຄື່ອນໄຫວຂອງເຄື່ອງຈັກ, ມີການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບ pedagogy ວິສະວະກໍາແລະຊອບແວການສຶກສາ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com