#tech #recommend #js
🧐从『函数』的定义就能知道，#编程范式 的发展史
👉 地址symbol、子程序void()、对象 SAM object、算式 x=>y 或文档树、 模式查询select [a b], a=1|a=2 ：

x86无结构：是弱检查指针、面条流控、256项字符集,定长数组,栈分配，加载到内核mmap(rwx..不能为READ 段错误)
是dll内地址

C过程式：是向调用栈赋值后跳过去等返回，是子程序
C#OOP：捕获了局部变量(cellvar,可变)、原型虚表到this，是有Invoke(T)R 运算的对象

Py定义式：是依赖一些数据=>的算式
(HTML,CSS,RPC, py-ast) 是与调用参数对应的嵌套数据 (👍用调用解读内部项目,不关心返回)

TS关系式：是对x+y=2内变量容器 DFS出解集的嵌套(|,=)条件，先深解构到新变量，再构造

第五代：AIGC 不是形式语言，不便于列明框架和接口，但在描述常见需求时，能减少需协调的细节
NodeGraph(Scratch触控) 不是文本，不利于大工程紧凑度，但适合图表,AI

—语言特性是什么
向量：分量同算的2元组，或角度和力度；或按Nd(shape)推广四则的行列向量，👍ML CG DSP 大数据推荐 GraphQL4AI, MATLAB 之源
同构：把 "1" 的加法映射到Int上解决, 把"字节码"视为汇编而编辑，有 cat(X)Y, cut(Y)X 一组转换函数
微分：神经网络是有未知参数的算式(比如用 10=1,11=0 “点集”训练 XOR 函数)， 使用"网络隐藏层"向前计算，靠损失(如MSE逼近原输出)做SGD，可以优化出"模型参数"

编译： 缓存流控和(结构)变量 等语法开销的解释期
解析："abc 123" 吃前缀，吐出 常量,[],情况?, [1*2+3, 4]: [[ 'tuple' 1 2 * 3 + 4]] 树，方便多次深先遍历的 cat(同构)
分词：因为解析器不懂记录区间高亮、只重读最近一级'{}[]"" '，😇 想靠二次遍历 提供高亮、优化editor的性能
编码：C++ 可使用UTF16 L"你好" 迭代(解码)字符，输出时需压缩到UTF8。Windows 的坑多 exe可能是非Unicode.. TCP黏包：收发bytes时忘记填消息长度！

类型推导：让调用树构造出类型，可以含函数级未知变量： P<KV>就真的是编译期到处传的Pair存储。P<get T> 可为P<T1> ,Fn<set> 反之
模式匹配出调用(List,Fn)的成员交集，List<R> 就在匹配里统一，查找重载。

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异常：可能为Err的返回值。需级联返回 伪递归：改参重来
事件驱动： 主循环if一些(用户输入,异步赋值) 变量的改变，触发相应的更新重绘函数。像CPU信号
Rx：函数间提供流(Channel)通信，来分配并发， 而不是 Promise.all 或Worker池的模式

调用链： T.f()={runJob; this as T}, 即 T.prototype["f"]=(*arg)=>(f.call(this,*arg) ,this.copy(K=V?) )
T自身的proto=基类, 直到Object不用再查"虚表". T限(ctor)函数, v8创查{}更快, 但可以用Map(需 get key()=equalsAsStr)

#FP 纯函数： 数据皆静止，调用皆惰性. if let 解构=值构造器可以含可变<T>
反射：即让(参数)类型 实现 Type 接口。在弱类型里元编程才算直观，可实现 toJSON, 0参创建,依赖注入(=按类型.ini) 等样板

协程：调用方自动传回调(即yield job 后的流.next)
因此，其“返回” 变为由(不卡调用栈的)子级们催促，终于(在某个调度器)计算
即函数级线程，回调,Promise 即 函续Continuation

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需要注意的是， 向量矩阵是快70年前 Fortran 里就有的概念，协程30年前Lua就支持，Lisp 链表函数也是60年前的老体系

技术没有变好，只是用户的审美越来越刁了！ 😇反观一些学院派， 竟然和”脚本小子“ 一样，每天把文档写成代码、 代码写成汇编 ……

程序员和卷王常以为，拥有知识，是天才的骄傲的事，是智商的”碾压“，行数越多人越值钱。 🧐但回看历史，一整代人都”会数学“，却只有numpy让物理公式，真正造福于生活。

人类走向现代文明，不是靠吃”聪明片“，而是”教学半“的合作与积累 ；获取信息是一项人权。没有开明的思想，技术不可能改进与繁荣。
能够触摸开源社区研究的繁荣，却害怕”核心技能“被人偷走，是无法融入正常社会价值观的体现