惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

雷峰网
雷峰网
S
Securelist
Y
Y Combinator Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
A
About on SuperTechFans
Martin Fowler
Martin Fowler
量子位
D
Docker
G
Google Developers Blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
U
Unit 42
S
Secure Thoughts
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
K
Kaspersky official blog
NISL@THU
NISL@THU
T
Tailwind CSS Blog
I
Intezer
T
Threat Research - Cisco Blogs
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
D
DataBreaches.Net
Engineering at Meta
Engineering at Meta
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
F
Full Disclosure
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
Vercel News
Vercel News
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
F
Fortinet All Blogs
W
WeLiveSecurity
C
Cisco Blogs
Security Latest
Security Latest
PCI Perspectives
PCI Perspectives
L
LangChain Blog
P
Palo Alto Networks Blog
IT之家
IT之家
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
宝玉的分享
宝玉的分享
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Help Net Security
Help Net Security
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Project Zero
Project Zero
G
GRAHAM CLULEY
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
L
Lohrmann on Cybersecurity
Cloudbric
Cloudbric
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Лекция мечты по информатике
Дмитрий Трунов · 2026-06-21 · via Все публикации подряд на Хабре

Сколько лекций по карате нужно прослушать, чтобы уверенно противостоять нескольким хулиганам в тёмном переулке? Звучит нелепо, правда? Тогда сколько лекций по информатике нужно прослушать, чтобы научиться пользоваться компьютером? Компьютером в широком смысле — аппаратной частью, существующими программами и создавать свои программы под конкретные задачи. И может оказаться, что информатика не учит программировать, особенно если студента или учащегося не готовят именно как программиста. А ведь всё могло бы быть иначе.

Старый конспект

Я учился в техническом вузе на специальности не связанной с программированием. Два семестра у нас была информатика: в первом мы изучали основы работы с ОС Windows и офисными программами Word и Excel, а второй семестр был посвящён основам программирования. Полезный предмет? Очень полезный: на протяжении всех пяти курсов приходилось много считать и расчёты с помощью специально написанной программы выполнялись бы быстрее и точнее (меньше риск случайной ошибки в расчётах). Вот только подавляющее большинство студентов сдав экзамен по информатике почему-то никогда не писало программы. Почему?

Я нашёл свой старый конспект по информатике за второй семестр. Помнится, лекции проходили раз в 2 недели, потому их было мало. И вот их краткое содержание.

  • Лекция 1 посвящена понятию алгоритма, свойствам и видам алгоритмов, способам составления блок-схем и приводит пример составления блок-схемы для конкретной задачи

  • Лекция 2 рассматривает разные виды циклов и снова приводит примеры составления блок-схем для задач, оперирующих циклами

  • Лекция 3 знакомит с языком программирования: лексемы, разделители, специальные символы, идентификатор, метка, типы данных, старшинство операций

  • Лекция 4 описывает структуру программы, операторы присваивания, ввода/вывода данных и (наконец-то!) приводит первый пример полноценной программы с ветвлением

  • Лекция 5 описывает несколько полноценных примеров программ с циклами

  • Лекция 6 посвящена описанию работе с массивами и содержит 2 примера программ

Понимаете, прошла половина семестра и только в четвёртой лекции появился первый код, который можно скомпилировать и запустить. Почему только в четвёртой? Знаете, это как с электродрелью: нельзя начинать сверлить, не изучив досконально что такое дрель, как она работает, каких видов бывает и (самое главное!) не законспектировав руководство пользователя целиком. А это занимает не менее трёх лекций. Ладно, я (почти) шучу.

Задачи и ещё раз задачи

Понять причины такого преподавания можно. Например, так устроены многие учебники по программированию: длинное вступление, знакомство с блок-схемами, переход к языку и его синтаксису, введение в ветвление и циклы и только затем появляются полноценные примеры программ. Кажется логичным повторить это порядок в учебном процессе и подробно начать с основ, а далее «сколько успеем».

Но есть и другие примеры. В свою бытность студентом мне повезло принять участие в нескольких межвузовских олимпиадах как по профильному предмету, так и по информатике. И знаете, что там было? Правильно — задачи и ещё раз задачи. В отличие от экзамена, на олимпиаде не спрашивали знание свойств алгоритма и понимания блок-схем, а оценивали решения поставленных учебных задач. А ведь в жизни тоже так: специалист ценится не за абстрактные знания, а за умение применять эти знания на практике.

Тогда почему подготовка к олимпиаде отличается от обычного обучения? Пока одни учатся решать задачи (навык), все остальные получают побольше «знаний» — вдруг пригодится? Вот только «знания» довольно быстро забываются, а навыки остаются. И если мы говорим о программировании, то это инструмент, работе с которым нужно обучать так же, как и с любым другим инструментом, даже если обучаются не программисты.

Как могла бы выглядеть лекция, обучающая программированию как инструменту? Как демонстрация его практического применения: преподаватель показывает задачу и демонстрирует её решение, набирая код и поясняя каждый свой шаг, каждую написанную строку. Затем запускает набранный код и объясняет результат (здесь будет полезным проектор или большой экран, а не классическая доска). В код можно сразу вносить дополнения и изменения с объяснением их влияния на результат. А ниже я приведу возможный вариант первой лекции для не программистов.

Пример лекции

Возьмём простую задачу о полёте пушечного ядра. Вылетая с начальной скорость V0 (м/с) под углом α (радиан) ядро преодолевает горизонтальное расстояние L (м):

L = \frac{V_0^2 \cdot \sin(2\alpha)}{g}

где g ≈ 9,81 м/с2 — ускорение свободного падения.

Если нужно посчитать L для V0 = 300 м/с и α = 35°, то достаточно воспользоваться обычным калькулятором, не забывая преобразовать градусы в радианты: умножить значение угла на π/180. Но если нужно считать L для разных значений V0 и α, то идея с калькулятором уже не выглядит такой привлекательной и становится проще написать несколько строк кода, например, на Python:

mport math

V0 = 300
a = 35

a *= math.pi / 180
L = (V0 ** 2) * math.sin(2 * a) / 9.81
print(L) # 8621.033218219342

По крайней мере, теперь можно только менять значения V0 и a, остальное посчитает сама программа. Однако правильнее будет не задавать значения V0 и a заранее, а вводить их с клавиатуры:

V0 = float(input("V0 = "))
a = float(input("Angle = "))

Здесь функция input() возвращает ввод пользователя в виде строки, а float() преобразует введённую строку в число с плавающей точкой (если введено именно число). Небольшой пример для понимания различий между строкой и числом:

print(11.1 + 11.1)		# 22.2
print("11.1" + "11.1")	# "11.111.1"
print(float("11.1") + float("11.1")) # 22.2

Если же нужно проверить значения от и до с одинаковым шагом, то может пригодиться цикл:

mport math

V0 = 300

for i in range(5, 90, 10): # от 5 до <90 с шагом 10
	a = i * math.pi / 180
	L = (V0 ** 2) * math.sin(2 * a) / 9.81
	print("a =", i, "L =", L)

Также необходимые для проверки значения можно поместить в массив (или «список» в терминах Python):

import math

V0 = 300
A = [15, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 75]

for a in A:
	grad = a
	a *= math.pi / 180
	L = (V0 ** 2) * math.sin(2 * a) / 9.81
	print("a =", grad, "L =", L)

И так далее. Как говорили древние, exemplis discimus (мы учимся на примерах).

Некоторые пояснения

Как видно, лекция сразу начинается с задачи, которую можно решить и без программирования (посчитать на калькуляторе), но тут же приводится аргумент: если задачу решать много раз, то написание программы даёт преимущества. Студенты должны увидеть эти преимущества и получить первое представление о программировании именно как об инструменте для снижения трудоёмкости вычислений. А блок-схемы можно показать для общего понимания, но не требовать их знания перед началом «использования инструмента».

Для одной и той же задачи показано несколько вариантов программы, которые отличаются в основном способом ввода исходных данных: в виде констант, ввода с клавиатуры, цикла с параметром и массива (в смысле, списка) с его обходом в цикле. В процессе также показаны различия типов данных (float vs. str). Сами примеры дают базовое представление об импорте модулей (math), использовании констант и функций (pi, sin, input), операций умножения, деления и возведения в степень (*, /, **), а также сложения (чисел) и конкатенации (строк). А ещё о выводе данных (print) и комментировании кода (#).

Что дальше? Рассмотренная здесь задача не даёт представления о ветвлении и циклах с предусловием. Но вокруг ещё так много интересных и разнообразных задач, что хватит на все лекции. Каждая лекция может начинаться с примера решения очередной задачи, а уже после этого можно дополнительно дать практичные советы и справочные материалы (например, список полезных функций из модуля math). Чем больше разнообразных примеров и практических советов попадёт в конспект студента, тем выше вероятность, что хоть что-то из этого конспекта ему когда-то пригодится в дальнейшей учёбе или работе.

Заключение

На самом деле вопрос не только в информатике, а в подходах к преподаванию в целом. Есть предметы, явно посвящённые решению какой-то одной задачи и там из лекции в лекцию рассматриваются все возможные аспекты и способы решения этой задачи. К таким предметам претензий нет. Но есть много предметов общего назначения (не только информатика) без чётко выраженных целей и задач. Такие предметы легко превращаются в «лекции по карате»: что-то изучается, а как этим пользоваться — непонятно. И ладно бы они были совсем уж бесполезными (для культурного развития, так сказать), но часто их реальная польза просто не показана или не раскрыта в полной мере.

Полезность лекции можно оценить, ответив на несколько вопросов. Во-первых, какую задачу эта лекция решает и какой полезный навык она даёт? Во-вторых, сколько из лекции можно выкинуть без фактического ущерба для решаемой задачи и получаемого в процессе навыка? В-третьих, насколько сильно поменяется формат лекции, если она будет направлена на подготовку к олимпиаде? И если вдруг лекция окажется просто «подготовкой к экзамену», то это не смертельно — студенты всё равно чему-то научатся. Но если целью является подготовка специалиста, то надо готовить именно специалиста, независимо от того, какой предмет при этом преподаётся.