日语的复杂性,或者我如何合理地学习编码

Quora上的一位明智的海报曾经写道,学习语言“有点像爬山-一座大而容易的山,任何人只要走下去就可以爬。”这位回答者一再强调要学习语言不是并不是天生的困难,只是很长一段时间。 大多数语言学习者根本不理解承受数百甚至数千小时的练习所需的毅力。 以我的经验,学习攀登日语常常感觉就像登顶珠穆朗玛峰。 但是自始至终,流利的母语人士感到非常满足,以至于使所有练习都值得。 我六年学习日语的经历(在日本期间生活了一年)极大地影响了我,使我为十年后回到学校并换工作而学习编写代码的并行旅程做好了准备。 在这里,我想简要地描述日语书面文字的复杂性,并让技术(或可能成为技术)的读者惊叹于与书面软件相比所涉及的复杂性相似之处。 无论采用哪种媒介,语言学习的旅程一开始都是最艰难的,但最终,您可以进入一个全新的世界。 Clojure代码与日语混合! 日语写作系统—汉字 书面日语被广泛认为是现代世界中最复杂的语言系统之一。 通常,大多数日语句子都以基于字符的写作与两个46部分的音节假名(平假名和片假名)组合在一起呈现。 汉字,众所周知,是一千多年前通过广泛的文化交流来到日本的汉字。 日语虽然不是汉语中的语言遗传亲戚,但还是借用了中国基于字符的书写系统的大部分内容,如今已广泛使用了2000多种采用的字符,还有数千种在流通。 日本典型的成年人需要从12岁开始学习,年龄从6岁到18岁不等,需要学习2136种标准化的Joyo汉字,用于报纸等官方出版物。 是的,您没看错,十二(!)年学习了超过2,000个字符,其中一些是如此复杂,以至于需要84支笔才能书写! (我在看着你,台东 。) 每个汉字几乎总是有多种阅读方式,中文和日文阅读都基于确切的单词,句子中的位置,甚至是作者的意图。…

肖妮高中(Shawnee High School)授予马克·罗门(Marc Rohm)为年度最佳老师

罗门的教学目标包括激励他的学生想在教室内外学习。 年度最佳老师马克·罗门(Marc Rohm)站在教室的顶峰。 除了在Shawnee高中任教外,Rohm还经营该学校的秋季剧集Gay Straight Alliance,并且是Spring Stage的志愿顾问。 当走进肖尼高中老师马克·罗姆(Marc Rohm)的教室时,引起您注意的第一件事不是几乎被完全擦除的白板(由标记记号笔书写的边框所包围),也不是分散的颜色和手工制作的手工艺品装饰煤渣墙的墙。 而是在教室门右边的一块大布告栏上,用小花开的纸剪裁(一些绿色和一些橙色)全部绽放在一个五颜六色的大写单词下:“多样性”。 根据最近被公认为肖尼高中年度教师的罗门(Rohm)的说法,要成为一名成功的老师,他需要超越自我,找出有助于每个学生成功的因素。 Rohm解释说:“这确实是他们投入学习,并希望在课堂以外继续学习的目标。” “所以我的目标是让孩子们进来,然后说:’哦,我们学到了这一点,然后我在周末进行了这项工作,适用于它。” 因此,对他们来说,不仅要学习它,还要生活。 肖尼高中年度最佳教师马克·罗姆(Marc Rohm)教室的墙上挂着一个公告板。 除教学外,罗门还经营同性恋直结联盟,肖尼高中的秋季戏剧,并自愿担任学校春季课程的顾问,该课程是学生主导的学生主导的戏剧。 罗门说:“这是一所很棒的学校,也是一个可以与之合作的好地区,我只是觉得自己是幸运的。”…

第13天:$ 86蓝牙摩托车对讲机

当您几乎不懂狗戏水时,跳入游泳池深处是学习快速游泳的好方法。 同样,我更喜欢通过淹没组件规格表和印刷电路板来学习硬件。 完成跳跃之后,直接跳入异国风情可能会让人不知所措。 今天,我在新项目中做到了这一点:一个摩托车对讲系统,它由两个相互收发的通信耳机组成。 过了一半,我感觉眼睑变得越来越重,这意味着今天我喝一杯咖啡的时机已经成熟(尽管我真的很喜欢咖啡,但我还是把它当作合法药物使用)。 因此,我从扁平的屁股上站起来,僵直地走向厨房。 感到忧郁时,我在Spotify上放了一些Debussy古典音乐,打开了手机的蓝牙,拖拉到Bose蓝牙扬声器上打开了手机,然后在配对完成之前,放下手机并去了厨房。 在达到三合一之前,那种独特的配对声音-bliiink! -熄灭,钢琴音符从我的HTC扬声器优美而神奇地过渡到Bose。 柔和的音乐充满了客厅,抚慰了我的思想,充斥着技术方面的考虑。 美妙的声音和神奇的配对体验 过程非常顺利,实际上感觉就像是魔术。 那就是要努力争取的表现水平。 在用户体验中的任何时候,用户都不应不以为然地摇摇头说:“该死的技术!”设备应该可以正常工作。 作为消费者和制造商,这对我来说都是优秀设计和工程的巅峰之作。 当然,即使达到总产量的一倍,到达那里也将花费时间。 (通常手工制作单个设备(或“自制”)要比批量生产成千上万的操作容易,除了需要大量复杂焊接的核心项目。当使单个设备工作时,这并不意味着您突然就有能力在1,000个单位上重现结果,在这之间有很多事情可能出错,例如装配线工人焊接了错误额定值的电阻器,电磁干扰影响正常功能或组件不符合规范。) 哇,这是一个很长的括号。…

数据科学的经验教训

我几乎昨天就参加了Datascience.com Elevate,并为使用数据科学解决业务挑战的公司的实际案例的公开分享而震惊。 预计Facebook,Uber,Airbnb和StitchFix将在公司内部以数据驱动和数据痴迷,它们诞生于数字公司,但很难不对数据优化其他公司中的问题的潜力感到兴奋和方案。 一整天很明显,选择正确的业务问题来解决是任何数据科学项目成功的关键标准,此外,我们还认识到前期工作中有50-70%是在做真正的硬数据为数据科学家构建模型做好准备的工程准备。 所有的演讲都是以自己的方式进行的壮观且富有教育意义的演讲,尤其是其中两个演讲在许多方面令人eye目结舌,我认为这些演讲实在太好了,无法分享(不确定幻灯片是否会在某个时候公开发布,但是您可以可以在此处观看录制的直播): KornFerry FutureStep:招聘/人才招募流程 他们的洞察力和分析总监剖析了整个招聘流程,并展示了他们如何在每个阶段使用数据模型作为其整体模型开发以获取人才的输入。 FutureStep是当今其客户用来生成潜在候选人的工具,并且随着他们学习更多并可以收集更多数据而不断完善。 他们的圣杯是产生一个理想的候选人,以节省疯狂的金钱浪费。 例如,虽然将社交媒体资料用作模型的数据输入,但很明显,这是一个微弱的信号,除非有足够的方法将进一步的科学纳入其中,以使其变得更加有意义。 此次演讲的核心是,如今已经从各种来源(包括内部和外部)获得了有关招聘过程和阶段的历史数据。 了解这些资源,访问这些资源并决定如何以及是否这些路径对帮助构建或完善模型至关重要,这是关键。 在此阶段,一项具有挑战性的工作是将多样性作为该工具的候选对象创建的核心,事实证明这比听起来复杂得多。 SalesForce:产品数据科学团队 由Hernan Asory领导的产品数据科学(PDS)团队负责人分享了一些非常好的例子。 当您拥有大量现有客户群时,如何为新版本确定路线图中的功能优先级?…