津轻海峡
津轻海峡

喜歡研讀、細讀文學作品,鑽研文學翻譯,也喜歡把社會與政治當作文學作品研讀。

教訓一位會編程的傻大姐

(编辑过)
這個專業分工细化再细化令人眼花繚亂的時代本應讓人變得謙虛、謙卑,但不幸的是,總是會有傻叉冒出來,自以為自己掌握了絕技,可以壓倒眾人,雄冠全球,鄙夷六合。我的老朋友【一百零四 / 特洛伊】貌似就是這樣的一個人。 TA動輒就嘲笑別人不會編寫電腦層序,不會編程語言Python。我在這裡公開教訓TA很可能也是犯傻。但對牛彈琴的苦差總是得有人幹吶。唉。

小引:在以Matters为舞台的往来过招中,【一百零四 / 特洛伊】动辄就向我发出挑战:你会编程吗?你会Python语言吗?说实话,这种挑战让我总是觉得可笑,就像是一个毛孩子大声挑战我:你会和尿泥吗?(注:和尿泥当然是一种技能,这一点我不否认。)

以前我觉得【一百零四 / 特洛伊】可笑只是一笑了之。但现在我觉得有必要从社会科学、历史和文学的角度来一番分析和说理。以下就是我以回应【一百零四 / 特洛伊】的方式所呈现的分析和说理的汇总。

为了公平,我把我所批评的【一百零四 】的原帖贴在下面。之所以要贴在下面而不是按照先来后到的次序贴在上面,是因为【一百零四 】写的文字太无聊乏味,是很好的催眠材料,但不是娱乐材料。我本人一直主张寓教于乐;即使是没有教也得有乐。所以,我就把我的比较娱乐的回应贴在上面了。

顺便说一句,我与【一百零四 / 特洛伊】的网络互动式写作竞赛仍在进行。我们比赛的是看谁的人物塑造力更强,可以把对方塑造为一个众人感到可信的傻叉(即众人相信是真傻而不是装傻的傻叉)。据我所知,貌似Python语言在这方面没有任何优势。有优势的还是传统的自然语言。乌拉~
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津轻海峡回应【一百零四】:

亲爱的【一百零四 / 特洛伊】,看了你给@Sogni 的这个回应,我真是笑倒在桌子底下,笑得五分钟喘不上气来,发生脑缺氧,不得不送急诊抢救,现在才刚刚恢复意识。

你这个回应让我想起了王小波的一篇有名的杂文,说他以前有一个弱智的表姐,常常让平常人、正常人感到无语。因为正常人在说话交谈的时候,她为了显示她的存在,她的技能,会突然在一边大叫:我会缝扣子!

亲爱的,你大概就是王小波的那个傻表姐再世吧?

王小波所说的轶事几乎总是带有寓言性。他的表姐轶事/寓言所陈明/展示的道理是,这世界上总是有些傻叉,自以为自己有一点技能就是世界第一,雄冠全球了。那个傻表姐动辄高叫【我会缝扣子!】来展示自己的存在,展示自己的牛,你则动辄高叫【你会写程序吗?你会Python语言吗?】

亲爱的,我说你是豆腐脑,说错了吗?说得不公平吗?我想我说得没错,很公平。因为我知道,缝扣子确实是一种技能,写电脑程序、应用Python语言或其他编程语言确实是一种技能,但是,把自己的狭窄的技能视为天下最高技能,并以此来判断或贬低其他人,其他学问,那就是傻得没边了,就像王小波的傻表姐一样,就像你一样。

当然,你是个豆腐脑,你是看不出、也想不明白这一点的。说不定我再给你讲道理的时候,你又会对我高叫【你会Python语言吗?你会编程吗?】

从你这个难得的长篇幅回复来看,你从头到尾展示了你的傻样子,从头到尾糊里糊涂,不知道自己在说什么,却自我感觉良好,自以为自己讲的道理万分正确,无懈可击,但实际上你只是一路胡言乱语,一路展示你的豆腐脑。比如,你的回复的最后一句:

最后,有一位数学家说得好:为了真正深入的理解一个东西,你应该把它写成程序。

亲爱的傻表姐,据我所知,爱因斯坦没有把广义相对论或狭义相对论写成电脑程序,你的意思是他没有真正深入了解时空关系或能量质量转换之类的东西吗?

据我所知,伽利略、牛顿、阿基米德一点也不会写电脑程序,你的意思是他们没有真正深入地理解重力加速度、万有引力定律、浮力定律之类的东西吗?

【一百零四 / 特洛伊】呀,你可真是个傻大姐啊。你还【有一位数学家】呐,还带着hyperlink呐。那个数学家本来不傻,让你一引用就变成了一个标准的傻叉,一个傻大姐。你说你多坏啊。当然,你的坏是无意的,因为你傻。

难得你写一个详细的回复,但不写还好,一写就把你的蠢相傻相彻底暴露,暴露彻底了。

你真惨,傻大姐~

附:【一百零四】原贴:

我是调侃,我先向你(Sogni)道歉(我不该把你也称作傻瓜)。

其次Git是一种版本管理系统,而且是分布式的,GitHub只是一个面向开源及私有软件项目的托管平台。公司里代码都是Private Repo啊,只有作为开源那部分代码才会公开到开源社区进行维护(提升公司影响力),甚至有的会形成一套标准,譬如Kubernetes现在已经是云原生接口的标准(原型来自Google Borg)。你做为一个从业人员不参与开源?(Github目前是最大的开源平台)。我提Python语言是因为它用起来够简单,基本很多不是从事IT行业的人也能用它来做一些自动化的事情(有很多开源库,包含Web、爬虫、Excel处理......)https://github.com/vinta/awesome-python。至于你说的行业专家我想是代表着领域知识,但这在计算机参与的每个领域都是存在的,比如传统领域(广告领域、教育领域、电商领域等)。它会帮助我们理清边界,设计对象关系以及表结构(领域驱动设计)。至于你说的深度学习框架底层大部分是靠硬件加速和使用C/Cpp,而Python只是作为前端的编程接口,只要任何人上Github去它右侧栏看一眼About、Languages等区域都能说出来https://github.com/pytorch/pytorch。因为C/C++没有抽象成本,它们都没有垃圾回收(Garbage Collection )机制来自动进行内存管理,另外也可以很方便进行(Unix、Windows)系统编程。但正如你所说,最关键的还是特定硬件加速(降维打击),这不只是在AI领域,在视频编解码、加密解密等方面也是如此(Intel SHA extensions - Wikipediahttps://developer.nvidia.com/video-encode-and-decode-gpu-support-matrix-new)。另外我个人承认AI将会很多方面辅助人类,但正如Knuth在访谈时所说「我并不像AI领域的人一样为它兴奋,在我看来,“真的理解一件事”和“假装理解一件事”之间,有着巨大鸿沟。我看不到任何迹象这里面有任何叫“智能”的东西。」(https://www.youtube.com/watch?v=C0-LrU5j-eM)。它只会取代那些狐假虎威又好吃懒做的人。

最后,有一位数学家说得好:为了真正深入的理解一个东西,你应该把它写成程序。


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