AdaやCOBOLなどの言語を学ぶには、どんな理由がありますか?これらの言語のプログラミングに未来はありますか?私はこれらの言語に興味があり、現在は楽しく学んでいます。"古い"言語(Ada/Cobol/Algol)の学習と使用
答えて
常に新しい言語を学ぶ価値があります。たとえ彼らがあなたにとって有用ではないことがあっても、あなたは、あなたがあなたの見通しを以前に、あるいは少なくとも、あなたの見通しを広げることを知らなかったプログラミングについて何かを教えてくれるでしょう。
周囲の読書の見通しについては、航空業界の重要なシステムにはまだまだ有利だと思われますが、Cobolはまだビジネスの場を持っています。私は20代半ばのエンジニアを知っています。エンジニアはfortran77にすべてのコードを書いています。産業界が望んでいるのですから!
これらの言語を探している雇用者の数は少ないかもしれませんが、それを知っている人の数が限られているため、専門の開発者の給料がかなり高くなる可能性があります。彼らの中で開発されたミッションクリティカルなアプリケーションが、既存のシステムを維持するために通常よりも多くの費用を支払う必要がなくなると、既存のシステムを容易に受け入れることができます。
航空宇宙/防衛産業で使用されています。 COBOLは金融業界で使用されています。 Fortranはエンジニアリングで使用されます。これらの言語のすべてがまだ活発に使用されているので、「未来はありますか?」という質問は、境界的な主観的/議論的なものです。
Fortranは古いですが、科学プログラミングに使用されています。 AdaはVHDLの基礎であり、電気工学で非常に重要な言語です。また、Cは「古い」と言えるかもしれません。そして、どこでも使われています。
今日、これらの「古い」言語の多くが活発に使用されています。例えばLispは、Clojureという形で再び人気を得ています。 SmalltalkはSeaside MVCフレームワークで再び普及しています。
さらに、最も熱い開発ラナグアゲージの多くは、LispとSmalltalkから大いに借りています。どちらも、C++が来るずっと前にObject Orientedメソドロジを開発しました。 Javascript、Ruby、Perl 6およびPerl 5 Moose(Object System)はすべて、LispとSmalltalkで最初に使われたミックスインを使用しています。 Common LispとSmalltalk-80で最初に使われたメタクラスは、Perl 5 Moose、Objective-C(iPhone開発)、Python、Groovyで復活しています。
ラテン語を学ぶのと同じように、英語やその他の現在の言語の言葉の根拠がどこにあるのか、また何語になっているのかを理解するのが面白いかもしれません。また、翻訳が必要なラテン語や貴重な新書/論文/スクロールがあることを知っていれば、突然貴重なものになります。
正直言って、私はそれらを学ぶことは歴史的な観点からは素晴らしいことだと思います。特にあなたが言語デザイナーであれば、それほど多くはありません。
コボールおよびアルゴールは、いずれも依然として広く使用されている。あなたの最新かつ最高のハイテク企業でそれらを実行することはありませんが、あなたはあなたの自動車保険会社のプロセスの主張を賭けることができます。あなたの健康保険会社はそれを最も確かに使用します。コボルの死の報告は非常に誇張されている。
実際にあなたにコボルまたはアルゴールを教えるのは難しいでしょう。これらのいわゆる死んだ言語の開発者を見つけることはますます難しくなってきています。 Java、iOS、Perlでプログラミングされている高校から出てくる子供に、Cobolがお金があるところにいる人生の半分を伝えるのは非常に難しいです。
Cobol/Algolの開発者はますます難しくなってきています。その言語をバックポケットに入れれば、あなたを助けるだけです。Algolは私の意見では良くするためにはるかに難しい言葉です。 Cobolでプログラムする方法を脳の半分の人に教えることができます。
これらの言語は、まもなく解消されることはありません。 IBMやUnisysなどの企業がメインフレーム上でコンパイラを提供している限り、彼らは繁栄し続けるでしょう。したがって、本とオープンソースのコンパイラを手に入れてブラシをかける。 Cobol/Algol開発者を探している人がたくさんいます。
- 1. 学習するアセンブリ言語
- 2. 特定の言語を使用した学習アルゴリズムへのアプローチ
- 3. 言語モデルの学習方法は?
- 4. プログラミング言語または「教師なしの言語学習」の逆工学
- 5. 言語学習音声認識ツール
- 6. 他の言語環境でのTensorFlowの深い学習モデルの使用
- 7. 機械学習の学習に最適なプログラミング言語は何ですか?
- 8. Python - 単語学習のツール
- 9. 深い学習と機械学習
- 10. イタリア語用シンタックスネット事前学習モデル
- 11. パーサを学習するための小さな言語
- 12. Marklogic機械学習またはNLP - 自然言語処理
- 13. 最初のVM /コンパイル言語としてのScalaの学習 - ワークフローの課題
- 14. 危険な複数の言語を同時に学習していますか?
- 15. Scikits学習:使用カスタム語彙一緒にパイプライン
- 16. マレットを使って隠れマルコフモデルを訓練する例(言語工学のための機械学習)
- 17. Googleクラウドプラットフォームで使用されている言語を検出する方法スピーチAPIを学習する
- 18. 言語を学習するにはどうすればよいですか?
- 19. ニューラルネットワークによるQ学習への古いシステムの更新
- 20. 言語翻訳のためのシーケンス学習へのシーケンス、目に見えない単語については
- 21. 使用中古車の価格を予測する機械学習
- 22. 学習Javascriptと
- 23. 一般的なpython言語の学習方法:data = {i:range(7)のiのrandn()}
- 24. 自然言語処理のための機械学習 - カスタム翻訳
- 25. Io(プログラミング言語)の学習を開始するためのIoフレームワーク
- 26. Apache Mahoutマシンの学習ライブラリの使用
- 27. SQLステートメントの学習と使用について
- 28. 人工ニューラルネットワークは言語モデルを学習できますか?ペーパー2000の実装
- 29. TensorFlowを使用して古いモデルを新しいデータで再学習することはできますか?
- 30. GeForce7を使用したDirectX10の学習
私は、それらのいくつかはそれほど有用ではないことを付け加えたいと思います。例えば、古いFortran(現代のFortranとは対照的に)は単なる恐ろしいことです。これらの機能は、特定の機能や、あまり馴染みのない機能が混在している場合にのみ役立ちます。 – Marcin