Итак: ВСЕ любят OpenSource. Ну, или, по крайней мере, 99% говорят и считают, что OpenSource — это хорошо. Я тоже так считаю. На OpenSource библиотеках очень хорошо учиться. Обычно OpenSource это большие проекты (для студента, все, что больше 3-4 тысяч строк уже серьезная вещь), которые писали разные люди, в разное время. Можно посмотреть стиль кода, стили написания, организацию, нотации именования переменных. Можно посмотреть, чем вообще занимаются люди вокруг — ведь с тобой в университете учится очень мало специалистов, интересы с которыми у тебя одни сходятся. Например: Я программирую на 3 языках, а сосед на N других, есть пара электронщиков, админов и целая армия разгильдяев. В итоге, на весь курс находится лишь десяток человек, у которых можно хоть чему-то научиться.
Хочу рассказать немного о моих изысканиях по codeplex and googlecode по части матбилиотек и библиотек структур данных. С одной стороны — я был в восторге, работая с некоторыми из них, с другой стороны — руки опускаются, когда видишь, что последний коммит был аж в 2007-2008 году. Но обо всем по порядку. Статью я поделил на несколько частей, что бы сразу не перегружать её большим количеством информации. Вначале я расскажу о библиотеках на C# и затем сравню с тем, что нашел по части Java.
Итак, список того, что я смотрел и куда даже пытался делал коммиты:
Часть1:
Numerical Methods on C#
Numerical Methods on Silverlight
Npack
SmartMathLibrary
DynaPrecision
Часть2:
DotRandom
FreeMath
Yacascs
И многое другое
Часть 3 (не opensource)
DotNumerics
NMath .NET
F# for Numerics
MATLAB Builder NE
Extreme Optimization Numerical Libraries for .NET
IMSL Library
Перед началом рассказа хочу сразу сказать- тестирование производительности я не проводил, тк для этого нужны конкретные задачи, а не сферические кони в вакууме, которые я могу придумать, да и работенка это на пару месяцев минимум.
Read more: Habrahabr.ru Part 1, Part 2
Хочу рассказать немного о моих изысканиях по codeplex and googlecode по части матбилиотек и библиотек структур данных. С одной стороны — я был в восторге, работая с некоторыми из них, с другой стороны — руки опускаются, когда видишь, что последний коммит был аж в 2007-2008 году. Но обо всем по порядку. Статью я поделил на несколько частей, что бы сразу не перегружать её большим количеством информации. Вначале я расскажу о библиотеках на C# и затем сравню с тем, что нашел по части Java.
Итак, список того, что я смотрел и куда даже пытался делал коммиты:
Часть1:
Numerical Methods on C#
Numerical Methods on Silverlight
Npack
SmartMathLibrary
DynaPrecision
Часть2:
DotRandom
FreeMath
Yacascs
И многое другое
Часть 3 (не opensource)
DotNumerics
NMath .NET
F# for Numerics
MATLAB Builder NE
Extreme Optimization Numerical Libraries for .NET
IMSL Library
Перед началом рассказа хочу сразу сказать- тестирование производительности я не проводил, тк для этого нужны конкретные задачи, а не сферические кони в вакууме, которые я могу придумать, да и работенка это на пару месяцев минимум.
Read more: Habrahabr.ru Part 1, Part 2