참고) SIGPL은 학생과 교수 모두 하스켈이나 ML을 좋아하는 몹시 bias된 집단이다
"'하스켈로 프로그래밍을 가르치면 정말 최고야'라고 생각해 야심차게 하스켈 강의를 준비했는데 처참하게 실패했다."
"하스켈에서 한발 양보해서 ML로 프로그래밍을 가르쳤다. 그런데 나는 ML을 통해 프로그래밍의 원리를 전달하고 싶었는데 학생들은 왠 이상한 언어를 하나 가르친다고 생각하더라"
"(하스켈 수업을 지칭하며) 이 수업은.. 완전 망했구요"
등등 하스켈 수업 망한 교수님이 많더라..
하스켈특) 수학 전공도 싫어함
근데 교재 뭐 쓰셨다는지 들은 거 있음? Bird 같은거 쓰시나 아니면 자체 강의노트 쓰시나? Bird 책 이쁘긴 하던데
자체 강의노트 쓰신 분 있는걸로 앎
고생 엄청 하셨겠구만...
물리학과 교수들 중에 꼭 양자역학의 학습 난이도 악명은 너무 과장되어 있다 이러는 사람들 있는데 저게 딱 비슷한 케이스
아 배워본 사람으로써 자신있게 말하는 데, 양자역학의 난이도는 딱 악명 그대로입니다 - dc App
물리학과 친구보면 양자역학 듣기만해도 몸서리치더라 ㅋㅋㅋㅋㅋ
양자역학 빡센건 맞지. 최소한 힐베르트 공간부터 배우고 봐야 하는거라 수학 레벨부터가 학부과정에서 배우는것치고는 높은편임. 쉽다고 생각하는 교수들은 무슨 생각으로 그런 소리 하는지 모르겠네. 힐베르트 공간 패스하고 무턱대고 슈뢰딩거 방정식부터 배워 봐야 문제푸는 기계밖에 안되고 절대로 뭔가를 이해했다는 느낌을 받을 수가 없는데...
그러니까 이거나 저거나 똑같다고. 하스켈이나 양자역학이나 일부 씹덕들한테나 쉽지 절대다수 킹반인들한테는 고통 그 자체인데
근데 난 왜 과장된 게 맞는 것 같지...
양자역학 당연히 모르는데 들어보면 무슨 다이어그램도 따로 있고 걍 수학일건데 유튜브에서 떠드는건 걍 양자역학책 1장에서 시험에도 안나올 간단한 소개글에 드립 잔뜩 달아서 낄낄 거리는거일테고 아님 말고
sicp는 정말 초보자용이 맞는가라는 주제와 비슷할듯
근데 솔직히 하스켈이 ML보단 나은거같은데
나는 하스켈이랑 ML 난이도 차이 별로 없다고 생각하는데 하스켈이 더 까다롭다고 생각하는 사람이 많더라. purity 때문인지
개인적으로 내가 스칼라 좋아해서 하스켈이 좀 비슷한 느낌나서 좋음 do나 타입클래스나 그런거 하스켈이 원조긴하지만 ㅋㅋㅋ ML은 뭔가 PL연구자들이 좋아하긴하던데 그냥 적당히 함수형 프로그래밍 정도만 배워서 쓸려는 입장에선 뭐가좋은건지 딱히 와닿는게 없음 불편한점도 좀 있고 레퍼런스 찾기도 그렇고 초심자한텐 하스켈이 낫다고 생각함
근데 PL 연구자분들 왤케 ML좋아하심 ㅋㅋㅋㅋ 다른것보다 선호하는 이유가 있나요
그게 PL 연구자들 사이에서도 하스켈 파가 있고 ML파가 있음 ㅋㅋㅋ
ML이 더 오래돼서? Robin Milner가 만든거라..? strict evaluation이라 시멘틱 만들기 쉬워서..? 같은 이유가 떠오르는데 결정적인 수준은 아닌것 같고
ㅇㅎ 이것도 파가 갈리는구나
창원대 이수현교수님 커리는 SML -> F# 이던데, 이거 괜찮은듯 - dc App
함슬람 함들함들~
거북이 간다 돈다에 익숙해서 그런가?
스킴 강의도 혹평 오지게 박히는데, 하스켈이 들어갈 자리가 어딧노 - dc App