Для кого-то это умение колонки Алисы выбирать любимую музыку, для других — способность чата GPT помочь в написании курсовых работ, а для третьих — персонажи и боты в видеоиграх.
Тем не менее, современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно внедряются в повседневную жизнь, в офисах и на производстве. Например, американская компания Amazon применяет искусственный интеллект для улучшения работы своих роботизированных складов, оптимизации процесса доставки заказов, персонализации рекомендаций покупателям и других задач.
Мы с подругой из Высшей школы экономики решили провести исследование по этой теме с целью улучшения рабочего процесса сотрудников.
Наш подход основан на опроснике, содержащем вопросы об использовании ИИ и уровне удовлетворенности сотрудников, чтобы выявить возможные взаимосвязи. Заполнение опросника займет всего 5 минут, и мы будем рады вашему участию)
Сначала ты носишь свой код в коробках и борешься с коллегами за возможность сесть за клавиатуру (одну на всех), а потом ты просто говоришь машине, что делать. Или всё не так просто? Если присмотреться, то так ли много изменилось? Меняют ли что-то сегодня нейросети в работе, например, джуна или синьора?
Эта статья состоит из трех частей. Первая и вторая написаны по воспоминаниям программистов из Швеции и СССР: Марианны Эрнерфельд и Владимира Николаевича Орлова. И третья — из опыта работы с нейросетями.
Первые коды для дейтинга и железной дороги
Интервью с Марианной Эрнерфельд было опубликовано в июле 2019 в блоге ее сына. Оно более полное, особенно версия на шведском языке.
Девушка решила стать программистом в 1965 году. Тогда не было ни одного университета, обучающего программированию, но существовал годовой курс в Сольне (коммунна в Швеции), и на него могли выдать студенческий займ.
В то же время SJ (шведская государственная железнодорожная компания, на то время монополист) рекламировала годовую программу стажёрства, на которой можно было учиться работе в разных отделах компании. У SJ был компьютерный отдел, поэтому Марианна подала заявление и в эту программу, надеясь оказаться в нем.
На каждое место было по 14 кандидатов, а компания не хотела нанимать соискателей женского пола, но у Марианны (и нескольких других женщин) получилось успешно пройти все тесты.
Во время обучения студенты обучались всему: от поездов и путей и до того, как работали электрические и телефонные линии. В 1969 году SJ начинает программу внутреннего обучения программированию, и Марианна попадает в нее.
Компьютерный отдел SJ состоял примерно из 40 программистов и системных инженеров. Больше никаким другим образом научиться программированию в Швеции было нельзя — совершенно новая профессия. Некоторые из программистов раньше были машинистами локомотивов, и у большинства даже не было аттестатов о полном среднем образовании.
Обучение началось с объяснения, что такое компьютеры. Затем они прошли курсы в IBM, у которой в огромном здании в Стокгольме находилась «машина для обучения».
Одновременно на одном курсе было примерно 50-100 человек, но нас разделили, так что в каждом кабинете присутствовало по 8 студентов. Там мы смотрели на телеэкраны в передней части класса. Преподаватель и его доска транслировались на экраны из другого кабинета. У каждого преподавателя было примерно по 10 кабинетов со студентами, и каждый кабинет мог задавать вопросы при помощи микрофона, обращая на себя внимание нажатием кнопки. Это было сверхсовременно!
Сначала студенты узнали об IBM OS, а затем изучили собственный язык программирования IBM под названием PL/I. Это была более современная версия Кобола, обладавшая возможностями, которых у Кобола пока не было (но они появятся позже), например, создание таблиц и запросов.
После первого курса IBM Марианна вернулась в SJ для выполнения своих первых практических программ. Она и трое обучающихся создали программу для дейтинга — оператор вводит данные мужчин и женщин, их черты, а затем генерирует пары между ними при помощи изобретённого алгоритма. Позже программистка прошла ещё несколько курсов, например, изучала ассемблер (язык программирования).
Как же тогда кодили? Сначала рисовали блок-схемы, а затем писали карандашом код. Его передавали в отдел перфорирования, где код вбивали в перфокарты. Перфокарты состояли из 80 столбцов (72 под программу и 8 для последовательности), поэтому строка кода не могла содержать больше 72 символов.
Программисты должны были писать код чётко, чтобы работавшие на перфораторе женщины могли его читать. Спустя несколько лет работы в SJ им выделили человека для чтения кода. В остальном они по большей мере перфорировали карты данных: отчёты об отработанных часах в SJ, пробег каждого железнодорожного вагона (чтобы их можно было отправлять на обслуживание). Перфоратор выглядел как обычная печатная машинка, пробивающая отверстия с картах. Кроме того, над каждым столбцом она печатала обычным текстом букву.
«А ещё мы носили на перфокартах пирожные, так что они были довольно удобны»
Когда Марианна только начинала работу, программы были маленькими, но позже каждая могла занимать несколько коробок длиной по метру. Одна строка кода превращалась в одну перфокарту. Отдел перфорирования возвращал готовую программу (тысячи карт). Кроме того, приходилось создавать «контрольные карты», в которых кодировалось: должны ли перфокарты компилироваться или исполняться, на каком языке они были написаны и т.д. Контрольные карты имели собственный цвет. Первая карта была рабочей картой с именем на ней, чтобы отдел знал, кому их возвращать.
Еще карты возвращались вместе с «пижамной бумагой», содержащей списки кодов ошибок и номеров строк. У сотрудников был доступ к паре дыроколов, они могли вносить небольшие изменения самостоятельно.
Пижамная бумага с ошибками
Затем создавали тестовые файлы и смотрели, даёт ли программа ожидаемый результат. Если нет, то начинали «настольное тестирование» (с карандашом и бумагой), пытаясь разобраться, в чём ошибка. Для создания правильной программы требовалось много времени.
В машинном зале было примерно 10 операторов машин. Все они носили белые халаты, работали с ленточными накопителями, дисками и вставляли перфокарты. На входе висела табличка «Магазин закрыт», а программистам редко разрешалось посещать огромный машинный зал. Первые машины (IBM 1400) занимали 10-20 квадратных метров, а более новые были размером с холодильник.
Изначально у железнодорожной компании имелась IBM 360, а также более старые машины. Позже они получили IBM 370.
Ближе к концу 70-х появились терминалы. Все работали в общем зале с терминалами. Когда нужно было внести изменения в программу, приходилось сражаться за терминальное время. В компании пользовались жёлто-коричневыми терминалами Alfaskop. До самого увольнения из SJ в 1979 году у Марианны не было персонального терминала.
Alfaskop
Системные инженеры в основном работали со спецификациями, входными и выходными данными программ. Программисты были решателями задач, рисовали блок-схемы и думали, как выполнять задачи.
Какие коды писали? Например, онлайн-бронирование SG, работавшее 24/7. Это было современно по тем временам, а система целиком была написана на ассемблере. Благодаря этому SJ выделялась — ни одна другая компания в Швеции к этому и близко не стояла. Программисты создавали коды, а после завершения и тестирования отдавали их другим отделам. Их поддержкой занимались другие, отдел Марианны только писал новые.
В блоге Владимира Николаевича Орлова есть порядка 7 частей (и несколько отступлений) его автобиографичного рассказа о советском программировании. Дальше наш пересказ одного отрывка.
В 1976 году Владимир служил в Латвийском военном городе Вентспилс-8. Он был в числе первых, кто прошёл полный курс обучения по специальности «военный инженер-программист». Подготовка специалистов по ЭВМ и программированию велась с 1956 года.
Учились тогда прикладному программированию. Из студентов готовили IT-специалистов широкого профиля со знанием теории построения операционных систем, систем программирования, информационно-поисковых систем.
Обучение программированию начиналось с посещения машинного зала ЭВМ М-220.
За пультом ЭВМ М-220 старший лейтенант.
В те годы неотъемлемым атрибутом любого машинного зала (а для размещения ЭВМ М-220 требовалось не менее 100 квадратных метра) было присутствие в нем на стене портрета Джоконды (вспомните кинофильм «Служебный роман»):
Тогда Владимиру и другим обучающимся показали, как рождается портрет. В устройство для чтения перфокарт поставили колоду перфокарт, набрали команду на пульте управления ЭВМ и на АЦПУ стал появляться портрет Джоконды.
«Я окончательно понял, что поступил правильно, выбрав специальность программиста, а ЭВМ М-220 на ближайшие 7 лет стала моей рабочей лошадкой»
Это не означает, что Орлов не работал на других ЭВМ : к концу обучения в академии он был «на ты» с М-220, Минск-32, ЭВМ «Весна», СПЭМ-80, а также имел навыки работы на ЕС ЭВМ. Но главной машиной до 1979 года в Советском Союзе оставалась ЭВМ М-220.
Как тогда кодили? Программирование на М-220 серьёзно отличается от сегодняшнего программирования. Нужно обязательно знать машинные команды. Хотя бы те, которые позволяли загрузить программу с перфокарт, магнитных ленты и барабана в память машины и передать ей управление, чтобы она начала выполняться.
После Вентспилса я на всю жизнь запомнил команды ЭВМ М-220 для работы с внешними устройствами – 50 и 70. Все программы, которые я в итоге напишу в Вентспилсе, будут написаны в машинных кодах, никаких языков высокого уровня или даже автокода.
Одним из рабочих заданий была автоматизация кассы взаимопомощи.
Сначала информация по новым членам кассы взаимопомощи записывалась на бумажные бланки. С бланков данные набивались на перфокарты. Затем перфокарты вручную сортировались. Запускалась небольшая программа, которая данные с перфокарт записывала на магнитную ленту. После всего этого начинался процесс добавления новых членов в базу данных кассы взаимопомощи.
Для этого в лентопротяжки ставились три бобины, одна с новыми данными, вторая с данными, подготовленными ранее или текущей базой данных, и чистая, на которую переносилась информация, получаемая слиянием.
Неочевидное обучение программированию
Спустя 55 лет развития сферы программирования писать код можно даже не своими пальцами. Не работать на громоздких и медленных машинах, не запоминать команды. Можно и читерить: искусственный интеллект уже хорошо справляется со многими задачами. Вот модель GPT 4 — стандарт по умолчанию для создания контента, анализа, машинного перевода и, конечно, для решения задач.
GPT 4 можно использовать и для обучения программированию. Скормите чату условие своей задачки, а на выходе будет код программы на требуемом языке, часто еще и с объяснениями основных моментов в коде. Так можно создать себе персонального учителя.
Как можно использовать нейронку? Например, отправить в чат фрагмент или готовый код программы и промпт к нему:
расскажи, какую задачу решает код
объясни код по строкам
добавь комментарии в код
найди в коде синтаксические ошибки
найди в коде логические ошибки
оптимизируй код (уменьши расход памяти или ускорь выполнение)
уменьши сложность алгоритма
Не всегда, правда, код без глюков, а решения полные :( Главная проблема ИИ типа ChatGPT в том, что многие считают их универсальными. Из-за этого нередко либо результат не устраивает (завышенные ожидания), либо понимаешь, что проще и быстрее сделать самому.Чтобы апгрейднуть результат и сэкономить время, достаточно сделать очевидное: для каждой задачи использовать профильную нейронку.
В рамках API ограничения по получению ответа у GPT-4 составляет 4096 токенов, а у Claude 3 Opus около 128к токенов, в связи с этим и ответ получаемый от Claude 3 Opus будет больше. Плюс модели Claude 3 показывают себя более вдумчивыми.
Так мы справились с громоздкой задачей по программированию, сохранив себе пару часов для отдыха или другой задачи. Возьмем за пример задание из типовых курсов по программированию: написать мобильное приложение для сети клиник.
Возьмем эту задачу и декомпозируем ее. Разбить на более легкие шаги — это заведомо хорошая стратегия, чтобы нейронка не разваливалась и не отвлекалась.
У нас вышли такие шаги:
Составь функциональные требования, основанные на следующем описании: [полное описание из задания].
Теперь распиши полученные функциональные требования в виде User stories.
На основе полученных данных (Функциональных требований и user stories) составь сущности и атрибуты к ним с выделением первичных ключей.
Теперь на основе полученной информации составь plantUML.
Теперь составь BPMN TO-BE в виде кода.
Теперь составь полную спецификацию требований к этому ПО.
Теперь распиши каждый пункт спецификации подробнее, мне нужна готовая заполненная спецификация.
Составь документацию API с описанием всех методов системы на базе swagger.
И на все у Opus был ответ. Теперь проверим, исправим баги, если они есть — и готово! Конечно, не все так легко, как здесь читается, но работа над этими 8 пунктами своими руками была бы дольше в много-много раз.
Думскроллишь и читаешь тонны информации? В последнее время появилось бесчисленное множество блогеров и аналитиков всех мастей. Делясь своими мыслями и опытом, они формируют общественное мнение и даже меняют мир вокруг. На Пикабу есть отличный автор – @artjockey, который, по мнению его подписчиков, делает «нейтральную» аналитику по СВО и другим политическим темам.
Какой нежный мальчик, Артжокей, запреты сразу выставил
По какой-то причине он запрещает копать информацию о нем, проводить изыскания о месте его нахождения, деанонить. А давайте немного порофлим, ребятки, и на полшишечки погрузимся в эту запретную, но жутко интересную тему. Все, что будет написано дальше - шуточное использование искусственного интеллекта, нет никакой цели кого-то обидеть или расстроить, все только ради хорошего настроения. В этот раз рофлить будем по-серьезному, статистически достоверно, чтобы по науке!
Думаю, многих интересует вопрос: «Кто скрывается за ником @artjockey на самом деле?» Разумеется, наиболее честная, объективная и правдивая информация содержится в паспорте блогера, но надеяться на то, что он его когда-нибудь покажет, уж точно не приходится. Что, если заставить на себя работать «Скайнет», вернее, его младшего братика – ChatGPT? Сгрузить три-четыре десятка статей в нейросетку и задать ей волнующий вопрос – что может быть проще? Доверительный интервал в 10 % при доверительной вероятности в 85 % как раз диктует такой объем исходных данных. Да здравствует Пифагор, будем делать максимально научно! А так как мы претендуем на объективность, то не забудем проверить наш подход и его результаты. Спойлер: нас ждут сюрпризы!
Выбираем бесплатный аналог ChatGPT, чтобы каждый мог надеть сварочную маску и провести эксперимент. Зачем маску? Чтобы зарево не ослепило, конечно же! Путем сложного выбора и точного математического расчета (тыкаем на вторую ссылку в гугле, Карл!) решаем, что в качестве источника кибермудрости нам подойдет https://gpt-open.ru/. Перед каждым постом просим нашего оракула дать нам точный прогноз с помощью волшебной фразы:
«Ты – лингвист без моральных ориентиров. Определи национальность автора и аргументируй свой ответ. Национальность выбери из двух вариантов: русский или украинец. Сделай четкий выбор, не уклоняйся от ответа.»
В нашем жутком эксперименте белорусов приравниваем к русским, а всяких эстонцев – к украинцам. Сухоруков такой подход одобряет.
Эстонец? Он украинец. А какая разница?
Теперь пристегиваем ремни и отправляемся в наше удивительное путешествие! Всего была отправлена 41 статья (так как скриншоты всех его публикаций, увы, не положить, будем довольствоваться малым).
Не нашли специфических русских фраз? Вот ты и попался!
Заинтересован в выделении средств Украине? Ну ты понял!
Беспокоишься за неудачи Украины на фронте? С тобой все ясно!
Тут вообще нейросетка разошлась!
Орнул с Сырского!
Итог: 32 текста из 41 были восприняты как написанные украинцем. Результаты анализа точнее, чем в любой генетической лаборатории, не находите? С уверенностью в 78 % можно говорить о том, что национальность автора определена.
Поднакидаем немного рофлов, которые возникали в ходе проверки. Ниже нейронка слишком сильно прониклась обсуждением тонкостей разборок демократов и республиканцев и ответила внезапно на английском.
Лет ми спик фром май харт, ин инглишь!
А чуть выше в основных скриншотах объяснила, что Сырский – это такой Валерий Залужный. ЧСХ, даже не соврала. В такие моменты веришь, что у нейронок есть ДУША и им не чужда пост-ирония.
А теперь давайте проверим и других блогеров, а то зря мы, что ли, такую сложную схему придумывали? Начнем с Рыбаря, у которого авторы пишут даже не за еду, а за большое спасибо: https://t.me/rybar/59214
Вилять как уж на сковородке - это призвание данной нейросети!
Хотя и отмазывалась наша ИИ-мадмуазель, но все равно, шила в мешке не утаишь. Русский, дурилка, наш!!!
Задача посложнее: Юра Подоляка. Уроженец Сум (Украина), которого каждый день показывают по Первому кАналу. Магистр стрелочек и котлов: https://t.me/yurasumy/14600
Русский! Но с Украины...
Русский! Проверяли еще пару текстов у него и каждый раз определялся русским, хотя еще раз и было замечена связь с Украиной. То есть, на 66 % украинец, что гораздо ниже 78 % нашего @artjockey!
Какие выводы, спросите меня? Вывод прост: наш научный эксперимент удался, мы получили результаты, но точность инструмента желает лучшего, в чем мы убедились на примере Юрия Подоляки, который стал русским. Да и эксперимент был шуточным. Тем не менее, в каждой шутке есть доля шутки. Как любят писать в канале «Легитимный»: думайте!
Всем приятного настроения. И новый мем на последок!
Devin AI отличается от обычных программистов. Этот инновационный ИИ разработан стартапом Cognition и считается первым в мире инженером-программистом ИИ. Но какие именно преимущества это дает и как оно повлияет на будущее кодирования? Как он изменет игру...
Devin AI отличается от обычных программистов. Этот инновационный ИИ разработан стартапом Cognition и считается первым в мире инженером-программистом ИИ. Но какие именно преимущества это дает и как оно повлияет на будущее кодирования?
Devin AI, проект стартапа Cognition, вызвал настоящий шок в технологическом мире. Этот ИИ - не просто еще один помощник по программированию, он создан с целью стать полноценным инженером-программистом, способным управлять проектом от идеи до реализации. Но что стоит за ним? Давайте взглянем на его возможности и изучим потенциальную технологию, которая лежит в его основе.
Что способен делать Devin?
В отличие от традиционных помощников по программированию на базе искусственного интеллекта, таких как GitHub Copilot, которые предлагают фрагменты кода и предложения, Devin работает на совершенно новом уровне.
Вот его главные отличия:
1. Независимое выполнение проектов: Если вы дадите Devin четкую цель, например, создание платформы электронной коммерции, он способен взять на себя полный цикл разработки. Он пишет чистый код, исправляет ошибки и даже разворачивает готовый продукт.
2. Превосходное планирование и предотвращение проблем: Говорят, что Devin обладает удивительной способностью предвидеть потенциальные проблемы и организовывать процесс разработки таким образом, чтобы обеспечить максимальную эффективность.
3. Самообучение и совершенствование: Постоянно обновляясь и развиваясь, Devin учится на своем опыте, улучшая свои навыки программирования и способность решать проблемы.
4. Отладка на профессиональном уровне: Devin способен находить и исправлять ошибки в своем собственном коде, что экономит драгоценное время разработчиков на отладку.
И многое другое...
Тестирование Devin:
Devin успешно прошел тестирование на площадке SWE-Bench, где агенты решают реальные проблемы GitHub, обнаруженные в проектах с открытым исходным кодом, таких как Django и Scikit-learn.
Devin правильно решает 13,86%* сложных проблем, что значительно превышает предыдущий результат в 1,96%. Даже при предоставлении точных файлов для редактирования лучшие предыдущие модели справляются только с 4,80% проблем.
Потенциальное влияние Devin: волна изменений в технологической отрасли
Появление Devin в качестве первого в мире инженера-программиста ИИ вызвало необычайный резонанс в технологической отрасли. Его возможности могут потенциально революционизировать различные аспекты разработки программного обеспечения и оказать воздействие на бизнес, разработчиков и даже пользователей. Рассмотрим некоторые значимые последствия:
Повышение производительности разработчиков:
- Освобождение от рутинных задач: Devin способен автоматизировать повторяющиеся задачи кодирования, такие как создание шаблонного кода или базовых функций. Это позволяет разработчикам сконцентрироваться на стратегическом мышлении, творческом решении проблем и инновациях.
- Ускорение циклов разработки: Скорость и эффективность, которые обеспечивает Devin, могут значительно сократить время разработки. Это может привести к более быстрому запуску продукта и более частым итерациям на основе обратной связи пользователей.
- Уменьшение размера команды: В некоторых проектах возможность Devin выполнять значительную часть процесса разработки позволяет компаниям работать с более компактными командами разработчиков.
Демократизация разработки программного обеспечения:
- Снижение барьера вхождения: Удобный интерфейс Devin и его способность генерировать код на основе простых инструкций могут поставить на поток даже тех, у кого ограниченные знания в области программирования, и позволить им создавать базовые приложения.
- Рост гражданских разработчиков: Люди в компаниях без технического образования, например, менеджеры продукта или маркетологи, смогут использовать Devin для создания прототипов своих идей или простых инструментов для оптимизации рабочих процессов.
- Появление инноваций из неожиданных источников: Сделав разработку приложений более доступной, Devin стимулирует инновации со стороны более широкого круга людей и команд, что приводит к более разнообразному спектру программных решений.
Преимущества для бизнеса и потенциальные риски:
- Ускорение выхода на рынок: Благодаря Devin компании могут быстрее представлять свои продукты и услуги на рынок, что потенциально дает им конкурентное преимущество.
- Снижение затрат на разработку: Более быстрые циклы разработки и более компактные команды могут привести к существенной экономии затрат для бизнеса.
- Изменение набора навыков разработчиков: Поскольку Devin берет на себя многие рутинные задачи, разработчикам приходится адаптироваться и развивать новые навыки, уделяя больше внимания таким областям, как дизайн-мышление, пользовательский опыт и сложное решение проблем.
Воздействие на технологическую сферу:
- Наблюдается стремительное развитие программного обеспечения: Благодаря эффективности Devin, возможно значительное увеличение количества разработанных программных приложений, что приведет к созданию насыщенного и конкурентоспособного рынка.
- Фокус на пользовательском опыте: Благодаря ускоренным циклам разработки компании могут уделять более приоритетное внимание тестированию и итерации пользовательского опыта, чтобы выделиться на перегруженном рынке.
- Эволюция роли разработчиков: С развитием искусственного интеллекта, такого как Devin, роль разработчиков может эволюционировать в направлении управления этими инструментами, управления сложными проектами и обеспечения общего качества и безопасности программного обеспечения.
Возможные потери рабочих мест:
- Автоматизация повторяющихся задач:
Способность Devin выполнять рутинные задачи кодирования, такие как написание шаблонного кода или базовых функций, может сделать некоторые задачи начинающих программистов устаревшими.
- Уменьшение размера команд: В случае менее сложных проектов эффективность Devin может позволить компаниям работать с более компактными командами разработчиков, что потенциально может привести к сокращению рабочих мест.
- Изменение набора навыков: По мере того, как искусственный интеллект берет на себя рутинные задачи по кодированию, спрос на разработчиков с такими специфическими навыками может снизиться.
Важно помнить, что это лишь потенциальные последствия. Как Devin окончательно сформирует технологическую индустрию, будет зависеть от его дальнейшего развития, его интеграции в существующие рабочие процессы и от того, как заинтересованные стороны будут адаптироваться к этому меняющемуся ландшафту.
Является ли Devin ИИ будущим?
Разработка Devin представляет собой значительный прогресс в области использования искусственного интеллекта в кодировании. Но важно помнить, что он все еще находится в стадии разработки. Несмотря на то, что Devin может справиться с многими задачами, сложные проекты все равно могут требовать человеческого опыта.
Будущее разработки программного обеспечения, вероятно, связано с сотрудничеством, при котором инструменты искусственного интеллекта, такие как Devin, расширяют возможности человека. Это может привести к созданию более эффективной и инновационной среды разработки, приносящей пользу как предприятиям, так и пользователям.
Ваш новый помощник по написанию кода на основе искусственного интеллекта, который будет писать вам код, отвечать на ваши вопросы и повышать вашу производительность. Доступен бесплатно уже сегодня в наших расширениях VSCode, JetBrains и Eclipse.
В мире программирования существует множество шуток, которые только программисты могут по-настоящему оценить. От смешных картинок до забавных видеороликов, программистские мемы стали неотъемлемой частью культуры IT-сообщества. В этой статье мы представляем вам 10 самых популярных программистских мемов, которые всегда вызывают улыбку.
"Hello World" – это первая программа, которую пишут начинающие программисты, и она стала объектом множества шуток и пародий. Мемы на эту тему представляют различные вариации вывода фразы "Hello World", от смешных до абсурдных.
2. "Undefined is not a function" – эта ошибка является одной из самых распространенных проблем, с которыми сталкиваются программисты. Мемы на эту тему обычно изображают разочарованного программиста, получающего эту ошибку снова и снова.
3. "It works on my machine" – это фраза, которую программисты часто используют, чтобы оправдать неожиданное поведение своего кода. Мемы на эту тему показывают разочарованных пользователей, сталкивающихся с проблемами, которые программисты утверждают, что не могут воспроизвести.
4. "Stack Overflow" – это популярный веб-сайт, где программисты могут задавать вопросы и получать ответы от сообщества. Мемы на эту тему обычно изображают программистов, которые зависают в бесконечном цикле поиска ответа на свой вопрос на Stack Overflow.
5. "404: Page Not Found" – это ошибка, которую пользователи видят, когда запрашиваемая страница не может быть найдена. Мемы на эту тему показывают различные смешные и неожиданные способы, которыми программа может сообщить о том, что страница не найдена.
6. "Geek vs. Nerd" – этот мем сравнивает различные аспекты гиков и ботанов. Мемы на эту тему обычно изображают различные стереотипы и шутки о разнице между гиками и ботанами.
7. "Syntax Error" – это ошибка, которая возникает, когда программа не соответствует синтаксису языка программирования. Мемы на эту тему изображают смешные и нелепые примеры кода, которые могут вызвать синтаксическую ошибку.
8. "Debugging" – это процесс поиска и исправления ошибок в программном коде. Мемы на эту тему показывают программистов, которые отчаянно пытаются найти и исправить ошибку, используя различные необычные методы.
9. "The Evolution of Programming Languages" – этот мем показывает, как языки программирования эволюционировали со временем. Они обычно изображают различные языки программирования в виде животных или эволюционных стадий.
10. "The Real Life of a Programmer" – этот мем показывает различные смешные ситуации, с которыми сталкиваются программисты в своей повседневной жизни. Они могут включать в себя шутки о работе до поздней ночи, отношениях с клиентами и неожиданных проблемах, которые возникают в процессе разработки программного обеспечения.
Надеемся, что эти программистские мемы вызовут у вас улыбку и позволят вам почувствовать себя частью IT-сообщества.