u/Equivalent_Number424

Mivel akkoriban a legtöbb ember az alapvető szükségletein kívül semmit nem tudott megvenni, ilyen 1-2 havi minimálbérbe kerülő dolgokat sem, mint a felsoroltak, nagyon ment, hogy:

- mobilt venni és a buszon ordítva telefonálni, hogy lássák, hogy van

- márkás dzsekit venni, de szigorúan olyat, aminek a hátára hatalmas betűkkel van írva, hogy Replay vagy Diesel, és a 40 fokban a diszkóban abban táncolni, hogy lássák, hogy telik rá

- felfújt aranylánc, belül üres, 30 gramm de 100nak nézett ki

Bevallom, az utolsót én is megcsináltam, mert a családom szerint az arany örök érték, nem kidobott pénz, hanem befektetés. És végül is tényleg abból lett csinálva két jeggyűrű... szóval nem volt kidobott pénz. De elég pronyó dolog volt.

Ma sem tudom megmondani, hogy ez szörnyű volt-e, vagy pedig a mai összelopott kastélyokhoz-luxusautókhoz képest aranyosan ártatlan dolog?

Szóval: van ma ilyen, vagy ma pont az óriási luxusok miatt senki sem villog kis luxusokkal?

ERPsként általában olyan feladatok vannak, hogy másolj adatot innen oda. Például most a szabad készlet mennyiséget felrakni egy vevői rendelésbe, mert a vevő azt mondta, hogy amennyi van, küldjed.

Ránézek a leetcodera és az első, amit látok, hogy találd meg egy stringben az első nem egyedi karakter pozícióját vagy ha nincs -1. 30 perc és komoly fejtörés volt megoldani, és az eredmény nem lett elegáns, mert két for loop lett, az egyik végigmegy rajta, a másik minden lépésnél végigmegy még egyszer és megnézi, hogy van-e ilyen karakter. Tehát a lépések száma, a futásidő exponenciális. A Gemini (Fast) megoldása elegánsabb, mert csak egy loop, linerális idő:

def first_duplicate_index_set(s: str) -> int:

seen = set()

for idx, char in enumerate(s):

if char in seen:

return idx

seen.add(char)

return -1

Tényleg ilyeneket csinál egy mainstream fejlesztő? Komolyan állítom, hogy egy teljes követeléskezelő modult a nulláról meg lehet úgy csinálni, hogy nincd benne ilyen fokú algoritmikus komplexitás. És így nemigen tanul meg ilyeneket az ERPs. (Mondjuk ha hozzá lennék szokva a Pythonhoz, talán ismerném az enumeratet és így ment volna. Az ERP prognyelvek mint az AL és társaik sokkal korlátozottabbak.)

ERP területen vagyok, ennek része egyfajta informális data, hogy jön a főnök a kézzel készült agyonformázott Exceleivel, hogy a B10 rózsaszín háttérrel a gépzsírköltség e hónapba, a B11 tizenegy narancs háttérrel a tervezett, B12 meg pirossal tavalyi év azonos hónap, és akkor ezt automatizáljam. Kifejezetten data képzésem nem volt, de az adatbázis-struktúrát ismerem (igazából azon csodálkozom, hogy aki nem kifejezetten ERP-s az hogy találja meg az adatokat), így összetákolja az ember SQL vagy Jet Reports alapon. Jet Reports ezekre az agyonformázott szarokra kifejezetten jó, mert minden cellába képlettel hozza az adatokat, nagyon rugalmas. De ha cloudba megyünk, nem lesz adatbázis hozzáférésem, csak web service...

PQ-t nézegetem, egyelőre tetszik, lényegében egy SQL web servicekre, csak más kifejezésekkel, és ebben is lehet ilyen CUBEVALUE meg ilyen függvényekkel nagyon rugalmas layoutot kitalálni.

Azt viszont nem értem, hogy a PowerQuery helyett miért a PowerBI-ért van mindenki megőrülve? Úgy látom, hogy komoly limitációk vannak benne, legalábbis az AI mindenáron meg akar győzni, hogy nekem kell egy dátum tábla, mert nem lehet csak úgy dátumkalkulációs képletekkel dolgozni, hogy ez a hónap, előző hónap stb. és azt is mondja nekem, hogy nem szabad két fact táblát összejoinolni, hanem ha egymás mellett kell látni a beszerzést meg az eladást akkor egy dátum táblán keresztól lehet joinolni a sales purchase táblákat. Hát ez elég fura... én SQL al-querykhez vagyok szokva.

Kicsit olyan ez nekem, mint a klasszikus analitikus kocka, 25 éve is láttam ilyet, akkor se akarta senki sem használni, mert minden manáger a hónap, előző hónap múlt év azonos hónap, terv-tény jellegű jelentéseket komálja, viszont ott simán összejoinoltunk két fact táblát egy dimenzióval (cikkszám).

Őszintén? Amikor a szintén hasonló elvre épülő SAP HANA Graphical Analytical View-wel szopattak, akkor csináltam egy kamu grafikus dolgot és megírtam az egészet SQLben... (script view)

Mert szerintem a reportolás leglogikusabb fajtája az alselect, nem, elindulsz egy törzsadat táblából, hogy cikkek és akkor al-selectelsz hozzá minden oszlopot? Lehet nem annyira gyors de úgyis éjszaka fut le.

Szóval valahol nem látom át, hogy miért durranás ez.

A másik meg hogy mi az eredménye? Nem ilyen pixelpontos és tovább felhasználható Excelek, hanem grafikonok egy webes felületen, tényleg ez kell?

Valaki irányítson már kicsit útba, hogy kb. mire és kb. hogy kell ezt használni, ha már minden második álláshirdetésben ez van...

Egy csomószor tapasztaltam, hogy olyan embereket, akik a rendes programozástól félnek, SQL-re meg lehet tanítani, mert az nem az, ott csak azt kell megmondani, hogy mit akarsz, nem kell megmondani, hogy hogyan csinálja meg. Rendes programozók esetében is az van, hogy SQLben gyak. soha nincs bug, procedurális kódban lehet.

Ezért tetszett nekem anno a LINQ mint ennek kiterjesztése. De úgy tűnik, hogy a .NET valamiért már nem népszerű, és még akik használják is, azok se igen használnak LINQ-et. Miért?

Tehát amikor ilyenekt olvasni, hogy a legtöbb férfi csak szexre megy, nem érzelmekre. Namost én tízet is be tudok mutatni, aki sokkal inkább vágyik buksi simogatásra mint szexre, csak nem fognak tetszeni, mert mindegyik nagyra nőtt csecsemőnek néz ki, valahogy nem az igazi a tesztoszteronjuk.

Szóval csak arra vagyok kíváncsi, hogy az "a férfiak" jellegű mondatokat mindig le kell úgy fordítani, hogy "a férfiak, akik tetszenek", vagy pedig nem mindig, mert ez nagyobb mintán is alapul, ismrősök, barátok, kollégák?

Az angolban az eighty egyszerűen az eight tens összevont alakja, tehát érthető, hogy honnan jön. De a magyar nyolcvanban honnan jön a van, miért nem valami nyolctíz lett? Ráadásul módosul is, ötven, nem ötvan. Azonkívül a harminc miért nem háromvan, az honnan jött?

A száz indoeurópai átvétel lehet, mert hasonlít a centum, satem szavakra. Honnan jött az ezer? Szerintem főleg katonai kifejezés lehetett, mert mást nemigen számoltak ezerig. Ld. ezeres kapitány.

Ez egy EDIFACT fileokat kezelő framework, mondjuk h low-code, kell írni pár Python filet de ez szinte inkább adat mint kód, ezek struktúrák, grammarok, mappingok.

Már bánom a dolgot, egyszerűen csak végig kellett volna csinálni a dokumentációt. De mivel a Gemini (Pro) integrálva van a google kereséssel és tudja real time olvasni a dokumentációt, szóval nem csak a tréningre hagyatkozik mint a ChatGPT, gondoltam megbízhatok benne.

Azért kezdtem így, mert azzal kezdi a doksi, hogy ez biza nehéz, a bots hollandul crasht jelent.

Már az önmagában eléggé hajmeresztő volt, hogy más python verziót igényel, mint ami ubuntuban van, ezt olyan 20 próbálkozás után sikerült minicondával megoldani, gondolom rutinos pythonosok ezzel kezdték volna, én nem vagyok az. De elég sok hülyeség volt előtte, megpróbálta a beépített pythont downgradelni ami utólag átgondolva nem volt okos ötlet, szerencsére nem sikerült.

De igazán szar akkor lett, amikor elkezdtem használni. Valahogy úgy sikerült telepíteni, hogy nem volt sqlite adatbázis. Akkor ezt valahogy létrehoztuk és ezzel kezdőtek a gondok, hiányzott egy csomó minden, akkor nekiálltunk széthekkelni, hogy például a bots kódjából generáltunk tábla létrehozó sql-t, akkor abban túl sok not null volt, akkor azt kiszedtük.

Teljesen még mindig nem vagyok kész kb. 20 óra után, már majdnem majdnem sikerült egy EDIFACT file-t létrehozni.

Igazából bánom a dolgot, jobb lett volna végigcsinálni a doksit.

Mert fog ez működni, csak egy széthekkelt, upgradelhetetlen, valszeg instabil szar, amit folyamatos AI patcheléssel kell majd életben tartani.

Nem az volt az érzésem, hogy hallucinál, hanem hogy lusta, vagyis spórol a datacenterrel. Tehát hogy minden egyes feladatra a létező legtriviálisabb kb. jónak kinéző megoldás, ami aztán nem volt jó, szóltam és akkor egy fokkal jobb lett stb. pontosan az az érzés, amikor egy ember egy feladatot nem akar megcsinálni, csak a lehető legminimálisabbat teszi, hogy ne baszogassák. Amolyan "lerázni". Az az érzésem, hogy ez nem az AI eredendő technológiai limitje, hanem drága a datacenter, olcsó az előfizetés és utasítva vannak a spórolásra, lerázásra.

Virtue ethics is a hot topic now on Substack and I don't understand why nobody considers this totally obvious isszue with it:

1. a virtuous person is someone who does good things

2. therefore, some other criteria is needed to determine what things are good things

3. if we define ethics as figuring out what things are good, those other criteria are your real ethics?