Learn Erlang Step-By-Step

Worse is better: C# versus F#

Bài viết so sánh C# và F# trong môi trường .NET, cho thấy C# vẫn là ngôn ngữ phổ biến cho phát triển ứng dụng truyền thống. Nguyên nhân kỹ thuật mà tác giả cho F# vượt trội là sự hỗ trợ mạnh mẽ cho lập trình hàm: kiểu dữ liệu không thay đổi, suy luận kiểu mạnh mẽ và pattern matching tích hợp sẵn. Nhờ những tính năng này, mã F# thường ngắn gọn hơn, dễ duy trì và giảm nguy cơ lỗi thời gian chạy so với mã C# tương đương. Hệ quả là các nhóm phát triển có thể đạt được tốc độ sản xuất cao hơn và chất lượng code ổn định khi áp dụng F# cho các bài toán phức tạp như xử lý dữ liệu hoặc dịch vụ tài chính. Điều đáng học là khi đánh giá ngôn ngữ cho dự án, không chỉ xem xét mức độ phổ biến mà còn cân nhắc lợi ích của paradigm hàm và mức độ trừu tượng mà ngôn ngữ cung cấp để quyết định xem việc đầu tư thời gian học F# có mang lại lợi ích lâu dài không.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu tại sao F# vượt trội hơn C# trong nhiều trường hợp thực tế.

Exploring Programming Languages

Một nhà phát triển hài hước kể lại hành trình khám phá các ngôn ngữ lập trình — từ LISP, COBOL, Perl, Python, Ruby, Java, JavaScript, Go đến Rust — ghi lại những đặc điểm kỳ quặc và khó chịu của từng ngôn ngữ trước khi tìm thấy sự hài lòng với Elixir và hệ sinh thái BEAM.

Làm việc với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau giúp bạn hiểu rõ hơn về cách mỗi ngôn ngữ xử lý vấn đề, từ đó có thể chọn lựa và áp dụng hiệu quả hơn trong công việc thực tế.

Error handling in Elixir

Bối cảnh của error handling trong Elixir liên quan đến việc xử lý các tín hiệu lỗi khác nhau trong hệ thống phân tán. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cơ chế supervision tree của OTP và cách Elixir phân biệt giữa exceptions (lỗi runtime) và errors (lỗi logic). Hệ quả của việc xử lý lỗi không đúng có thể dẫn đến crash process ngẫu nhiên và ảnh hưởng đến toàn bộ ứng dụng. Điều đáng học là cách Elixir sử dụng try/catch/rescue để bắt exceptions và với/else cho handling errors, cùng với việc dùng multi-catch để thu thập nhiều lỗi cùng lúc.

Bài này giúp lập trình viên Elixir hiểu và xử lý hiệu quả các tín hiệu lỗi khác nhau trong hệ thống của họ.

Gleam doesn't compile to Erlang source anymore

Gleam phiên bản 1.19.0 đã thay đổi cách biên dịch, không còn tạo ra code nguồn Erlang truyền thống mà chuyển sang sử dụng Erlang/OTP BEAM files trực tiếp. Thay đổi này giúp tăng tốc độ biên dịch đáng kể, giảm thời gian từ 5-10 giây xuống còn dưới 1 giây cho các dự án trung bình. Việc bỏ qua bước tạo code nguồn Erlang giúp giảm thiểu sự phức tạp trong quá trình build và tránh những vấn đề về đồng nhất giữa code nguồn và BEAM file. Đối với lập trình viên, đây là sự cải tiến quan trọng giúp tăng hiệu suất làm việc đáng kể khi sử dụng Gleam trong môi trường production.

Bài viết này giải thích thay đổi quan trọng trong cách Gleam biên dịch chương trình, ảnh hưởng đến cách bạn tương tác với Erlang runtime.

Teaching Haskell in the Age of LLMs, Part 1: Ban or Embrace?

Trong bối cảnh LLMs có thể giải quyết các bài tập Haskell tiêu chuẩn, bài viết thảo thách thức trong thiết kế khóa học functional programming. Nguyên nhân kỹ thuật là các LLM như GPT-4 đã đạt trình độ hiểu sufficiently deep về kiểu dữ liệu và hệ thống kiểu của Haskell. Hệ quả là sinh viên có thể sao chép giải mà không hiểu bản chất, đe dọa mục tiêu giáo dục. Điều đáng học là tác giả đang thiết kế lại khóa học để embrace LLMs như công cụ hỗ trợ, tập trung vào các bài tập đòi hỏi tư duy phản biện và hiểu biết sâu về monad và category theory thay vì kỹ năng lập trình cơ bản.

Bài viết này giải thích cách LLMs đang thay đổi việc giảng dạy ngôn ngữ Haskell và tại sao nên chấp nhận chúng trong quá trình học tập.

Musical Signals :: Reasonably Polymorphic

This post designs the core types for a music representation system meant to express any music from any culture or era. It proposes composable Horizontal (time), Vertical (simultaneity), and content types like Pitch and Waveform, so combinations like 'Horizontal Pitch' give a simple tune and 'Vertical (Horizontal Pitch)' gives counterpoint. The author introduces a Signal type that tries to be both continuous (a function of time) and discrete (tracking specific times of interest), acknowledging this is logically shaky since a Signal of Events can still be densely packed rather than sparse. No clean fix is offered yet; the next post will cover signal functions using Arrows.

An Overview of an Ambitious Music Project

This post outlines a personal project to build a constructive, combinator-based theory of music, inspired by the 'Composing Contracts' paper and Brent Yorgey's diagrams library. The goal is a system that can express any music from any culture or era, including styles that don't yet exist. It must be easy to get good results from, and understanding it should teach you about music. The author rejects handing the problem to an LLM or probabilistic model, and argues most existing music theory only analyzes music rather than offering generative techniques. The next post will cover the denotative elements of music.

What Composing Music Could Look Like

An abstract type called Signal a, a precursor to horizontal musical structures, models a continuous function of values over time plus a set of times of interest. Its Functor instance lets you transform notes or voices individually, like shifting pitches with fmap (+1) or selecting a voice with fmap (!! 1). Its Semigroup instance combines things happening at the same time, smushing motifs together with the <> operator. Its Applicative instance lets you retarget a voice-leading pattern onto different chords using liftA2, which yields a progression structurally equivalent to a neo-Riemannian P transform. The author compares the eventual system to a modular synthesizer where signals carry harmonies, voice leadings, modulations, rhythm, and more.