Как выглядит эта программа

Двадцать лет назад мы совершенно спокойно жили без соцсетей, мобильных мессенджеров и потоковой музыки. Но многие из нас уже вовсю слушали mp3, смотрели фильмы с расширением «.avi» и наслаждались воплями выходящего в Сеть модема. Где и как все это происходило?

У подавляющего большинства счастливых владельцев домашних компьютеров вся рабочая и нерабочая деятельность протекала в среде Windows 95, 98 и XP. И, конечно, просто невозможно было представить себе рабочий стол той эпохи без этих до боли знакомых имен: Winamp, Total Commander, Windows Media Player, ICQ, Nero Burning ROM и других. Мы нашли скриншоты и даже поставили на рабочую машину Windows XP, чтобы сделать недостающие самостоятельно. А UX/UI-отдел DNA Team постарался представить, как могли бы выглядеть эти программы сейчас, в 2021 году. Осторожно, чтение данного материала вызывает ностальгию!

303 просмотров

Начать хочется с Winamp, ведь именно с этой программой прочно связана наша музыкальная молодость. Кажется, что кассетные деки и CD-проигрыватели сдались именно этому проигрывателю и произошло это буквально за пару лет. Интерфейс Winamp поколения 2.X больше походит на рубку управления космолетом из старой фантастики, чем на плеер — темное оформление, россыпь мелких кнопок, монохромный экран с зелеными «пикселями». Кстати, для всех, кто хочет вспомнить те времена, но не готов ставить старую систему, певец и программист Джордан Элдридж сделал точную копию Winamp 2 средствами HTML5 и Javascript.

Избавляем организм от грибков (Это надо знать каждому)

Winamp 2.X(около 2001 г. н.э.)

В 2021 году, если бы программные плееры для десктопных ОС были все еще живы, Winamp мог бы выглядеть так.

Интерфейс несуществующего плеера Winamp2021

Двигаемся дальше. 2001 год запомнился гикам презентацией, на которой Стив Джобс достал из кармана джинс революционный портативный плеер iPod. Чуть раньше музыкального гаджета Apple выпустила минималистичный плеер iTunes. Первые версии iTunes не поддерживали Windows, поэтому на скриншоте ниже представлена версия 4.1 из 2003 года. Эту псевдометаллическую панель, голубые скроллбары и монохромный дисплей(еще один!) помнит каждый обладатель айпода тех времен.

iTunes 4.1 образца 2003 года

Вот как iTunes мог бы выглядеть сейчас в представлении команды DNA Team.

Зачем пользоваться потоковыми сервисами, когда десктопно-офлайновые так просты и красивы?

Переходим от музыки к более утилитарным вещам. Его величество Windows (Total) Commander был, пожалуй, самым известным сторонним файловым менеджером для Windows. Вспомните этот простенький двухоконный интерфейс, похожий на «досовский” NC, а вместе с ним и безграничные возможности по настройке “хоткеев» под любые действия, и наличие массы дополнительных функций, например встроенный архиватор или FTP-клиент. Неудивительно, что многочисленные пользователи 28-летней(!) программы до сих пор общаются в профильных коммьюнити.

Обязательный атрибут компьютерной продвинутости начала 2000-х. Самые-самые умели выполнять в программе несколько десятков операций не касаясь мыши.

Что если однажды ваш город оккупируют гигантские пауки?

Теперь представим себе условный Windows Commander образца 2021 года by DNA Team. Вернули историческое название, здесь можно.

Господин Гислер, смотрите!

В 2001 году обмен мультимедийными данными происходил в основном во время живых встреч на квартирах, во дворах, в учебных заведениях и на работе. Главным транспортом для драгоценных треков, фильмов и фотографий выступал CD. Представить себе компьютер мечты без пишущего CD-R/RW привода от Yamaha или Plextor в то время было решительно невозможно.

Одной из самых популярных программ для записи дисков была Nero Burning ROM. Игра слов: Нерон, сжигающий либо диск, либо Рим, в зависимости от того, что вам ближе. Системное сообщение «Прожиг закончился неудачей на 8Х» обычно вело к походу в киоск за новой болванкой или, что было более разумно, к основательной чистке привода.

Любой студент знал, что подобное сообщение неизбежно вело к расходам.

Делиться проблемами и решениями, находками в Сети и выполненными ДЗ, low-res картинками и грандиозными планами на воскресенье уже тогда можно было с помощью мессенджеров. Это была эпоха безраздельного властвования ICQ. Примечательно, что интерфейс народного мессенджера практически каждый год менялся до неузнаваемости, поэтому у каждого в памяти хранится свой образ «аськи» тех лет. На скриншоте представлена версия 2002a.

Аська в ваших воспоминаниях выглядит иначе? Это нормально, интерфейс менялся каждый год.

Как могла бы выглядеть аська сейчас? Вы и сами знаете ответ — как нечто среднее между десктопными клиентами WhatsApp и Telegram, но с наличием фирменных функций.

Пожалуй, одним из главных отличий компьютерного быта тех лет от современного была тотальная привычка к архивированию файлов. Жесткие диски больших объемов стоили дорого, CD-болванки были ограничены 700 мегабайтами, а до повсеместного распространения DVD было еще далеко. Поэтому WinRAR был нужен людям начала 2000-х примерно так же, как сейчас Google Chrome или Zoom.

Впрочем, даже сейчас, несмотря на наличие конкурентов и снижение потребности в архивах, программа остается чрезвычайно популярной. Обратите внимание на огромные скевоморфные иконки в верхней панели. Настоящие интерфейсные ископаемые!

Ручная работа. Установленный и работающий WinRAR 3.0

UX/UI-дизайнеры DNA Team попробовали нарисовать максимально современную версию интерфейса WinRAR, оставив узнаваемые черты.

WinRAR жил, WinRAR жив, WinRAR будет жить

Завершает наш ностальгический обзор программа, которая принадлежит к практически забытой в наши дни категории. Повсеместное распространение онлайн-кинотеатров, Smart TV и смартфонов практически уничтожило десктопные медиаплееры. Или мы ошибаемся и кто-то еще смотрит фильмы с компьютера, не открывая браузер? В любом случае, о Windows Media Player у нас сохранились самые теплые воспоминания.

На скриншотах вы видите WMP 8.0, и именно в этом интерфейсе многие впервые посмотрели Матрицу, первый Властелин колец или Форсаж. Может, собраться с силами, поставить XP, старый-добрый WMP или VLC, и позвать друзей? Вечер воспоминаний гарантирован!

Источник: vc.ru

Как выглядит программа на ассемблере на разных платформах?

Интересуюсь ассмом. Вот не могу понять. К примеру под Винду программа будет выглядеть по одному, а под Линукс по другому. Тут скорее понятно чем не понятно. Еще пишут что под разные платформы (процессоры) программа на ассме тоже будет выглядеть по разному.

Тут в принципе тоже логично, но сомнительно.
Суть непонятки вот в чем. Действительно ли, написанная в NASM-е программа будет выглядеть по разному к примеру под Windows на I3 или I5 или I7 процессорах или под Linux на I3 или I5 или I7 процессорах? И в чем будет разница?
В общем, я уже запутался. Не могу для себя расставить все по полочкам. Поясните, пожалуйста, или ткните что почитать. Не знаю как адекватно вопрос составить что бы найти то что нужно.

• Вопрос задан более трёх лет назад
• 318 просмотров

3 комментария

Оценить 3 комментария

ну как минимум системные библиотеки, которые будут вызываться в работе — у разных систем обычно разные.

Источник: qna.habr.com

Язык программирования R и его место среди статистических программ

Статистический анализ является неотъемлемой частью научного исследования. Качественная обработка данных повышает шансы опубликовать статью в солидном журнале, и вывести исследования на международный уровень. Существует много программ, способных обеспечить качественный анализ, однако большинство из них платные, и зачастую лицензия стоит от нескольких сотен долларов и выше. Но сегодня мы поговорим о статистической среде, за которую не надо платить, а ее надежность и популярность конкурируют с лучшими коммерческими стат. пакетами: мы познакомимся с R!

Что такое R?

Прежде чем дать четкое определение, следует отметить, что R — это нечто большее, чем просто программа: это и среда, и язык, и даже движение! Мы рассмотрим R с разных ракурсов.

R — это среда вычислений, разработанная учеными для обработки данных, математического моделирования и работы с графикой. R можно использовать как простой калькулятор, можно редактировать в нем таблицы с данными, можно проводить простые статистические анализы (например, t-тест, ANOVA или регрессионный анализ) и более сложные длительные вычисления, проверять гипотезы, строить векторные графики и карты. Это далеко не полный перечень того, что можно делать в этой среде. Стоит отметить, что она распространяется бесплатно и может быть установлена как на Windows, так и на операционные системы класса UNIX (Linux и MacOS X). Другими словами, R — это свободный и кроссплатформенный продукт.

R — это язык программирования, благодаря чему можно писать собственные программы (скрипты) при помощи управляющих конструкций, а также использовать и создавать специализированные расширения (пакеты). Пакет — это набор R функций, файлов со справочной информацией и примерами, собранных вместе в одном архиве. R пакеты играют важную роль, так как они используются как дополнительные расширения на базе R. Каждый пакет, как правило, посвящен конкретной теме, например: пакет ‘ggplot2’ используется для построения красивых векторных графиков определенного дизайна, а пакет ‘qtl’ идеально подходит для генетического картирования. Таких пакетов в библиотеке R насчитывается на данный момент более 7000! Все они проверены на предмет ошибок и находятся в открытом доступе.

R — это сообщество/движение.
Так как R — это бесплатный продукт с открытым кодом, то его разработкой, тестированием и отладкой занимается не отдельная компания с нанятым персоналом, а сами пользователи. За два десятилетия из ядра разработчиков и энтузиастов сформировалось огромное сообщество. По последним данным, более 2 млн человек так или иначе помогали развивать и продвигать R на добровольной основе, начиная от переводов документации, создания обучающих курсов и заканчивая разработкой новых приложений для науки и промышленности. В интернете существует огромное количество форумов, на которых можно найти ответы на большинство вопросов, связанных с R.

Как выглядит среда R?

Существует много «оболочек» для R, внешний вид и функциональность которых могут сильно отличаться. Но мы коротко рассмотрим лишь три наиболее популярных варианта: Rgui, Rstudio и R, запущенный в терминале Linux/UNIX в виде командной строки.

Rgui — это стандартный графический интерфейс (https://cran.r-project.org/), встроенный в R по умолчанию. Эта оболочка имеет вид командной строки в окне, называемым консолью. Командная строка работает по принципу «вопрос-ответ».

Например:
> 2 + 2 * 2 # наш вопрос/запрос
[1] 6 # ответ компьютера

Однако, для записи сложного алгоритма команд в Rgui существует дополнительное скриптовое окно, где пишется программа (скрипт). Третьим элементом данной оболочки является графический модуль, который появляется при необходимости отображения графиков.

На приведенном ниже рисунке, показана полная версия Rgui: консоль (слева), скриптовое окно и графический модуль (справа).

Rstudio — интегрированная среда разработки (IDE) (https://www.rstudio.com/). В отличие от Rgui, у данной оболочки есть заранее разделенные области и дополнительные модули (например, история команд, рабочая область). По мнению некоторых пользователей, Rstudio имеет более удобный интерфейс, упрощающий работу с R. Ряд особенностей, таких как цветовая подсветка и автоматическое завершение кода, удобная навигация по скрипту и другие, делают Rstudio привлекательной не только для новичков, но и для опытных программистов.

R в терминале Linux/UNIX. Данный вариант предпочтителен для анализа большого объема данных через сервер, суперкластер или суперкомпьютер. Большинство из них работают на операционных системах класса Linux/UNIX, доступ к которым осуществляется через терминал команд (например, bash). R в терминале представляет собой приложение, запущенное в виде командной строки (можете попрактиковаться здесь).

Язык R в мире статистических программ

На данный момент насчитываются десятки качественных статистических пакетов, среди которых явными лидерами являются SPSS, SAS и MatLab. Однако, в 2013 году, несмотря на высокую конкуренцию, R стал самым используемым программным продуктом для статистического анализа в научных публикациях (http://r4stats.com/articles/popularity/). Кроме того, в последнее десятилетие R становится все более востребованным и в бизнес-секторе: такие компании-гиганты, как Google, Facebook, Ford и New York Times активно используют его для сбора, анализа и визуализации данных (http://www.revolutionanalytics.com/companies-using-r). Для того чтобы понять причины растущей популярности языка R, обратим внимание на его общие черты и отличия от других статистических продуктов.

В целом большинство статистических инструментов можно разделить на три типа:

1. программы с графическим интерфейсом, основанные на принципе «кликни здесь, тут и получи готовый результат»;

1. статистические языки программирования, в работе с которыми необходимы базовые навыки программирования;

1. «смешанный», в которых есть и графический интерфейс (GUI), и возможность создания скриптовых программ (например: SAS, STATA, Rcmdr).

Особенности программ с GUI

Программы с графическим интерфейсом имеют привычный для обычного пользователя вид и легки в освоении. Но для решения нетривиальных задач они не подходят, так как имеют ограниченный набор стат. методов и в них невозможно писать собственные алгоритмы. Смешанный тип сочетает в себе удобство GUI оболочки и мощь языков программирования. Однако, при детальном сравнении статистических возможностей с языками программирования SAS и STATA проигрывают и R, и MatLab (сравнение статистических методов R, MatLab, STATA, SAS, SPSS). К тому же за лицензию для этих программ придется выложить приличную сумму денег, а единственным бесплатной альтернативой является Rcmdr: оболочка для R с GUI (Rcommander).

Сравнение R с языками программирования MatLab, Python и Julia

Среди языков программирования, используемых в статистических расчетах, лидирующие позиции занимают R и Matlab. Они схожи между собой, как по внешнему виду, так и по функциональности; но имеют разные лобби пользователей, что и определяет их специфику. Исторически MatLab был ориентирован на прикладные науки инженерных специальностей, поэтому его сильными сторонами являются мат. моделирование и расчеты, к тому же он гораздо быстрее R! Но так как R разрабатывался как узкопрофильный язык для статистической обработки данных, то многие экспериментальные стат. методы появлялись и закреплялись именно в нем. Этот факт и нулевая стоимость сделали R идеальной площадкой для разработки и использования новых пакетов, применяемых в фундаментальных науках.

Другими «конкурирующими» языками являются Python и Julia. По моему мнению, Python, являясь универсальный языком программирования, больше подходит для обработки данных и сбора информации с применением веб-технологий, чем для статистического анализа и визуализации (основные отличия R от Python хорошо описаны здесь). А вот статистический язык Julia — довольно молодой и претенциозный проект. Основной особенностью этого языка является скорость вычислений, в некоторых тестах превышающая R в 100 раз! Пока Julia находится на ранней стадии развития и имеет мало дополнительных пакетов и последователей, но в отдаленный перспективе Julia — это, пожалуй, единственный потенциальный конкурент R.

Заключение

Таким образом, в настоящее время язык R является одним из ведущих статистических инструментов в мире. Он активно применяется в генетике, молекулярной биологии и биоинформатике, науках об окружающей среде (экология, метеорология) и сельскохозяйственных дисциплинах. Также R все больше используется в обработке медицинских данных, вытесняя с рынка такие коммерческие пакеты, как SAS и SPSS.

Достоинства среды R:

• бесплатная и кроссплатформенная;
• богатый арсенал стат. методов;
• качественная векторная графика;
• более 7000 проверенных пакетов;
• гибкая в использовании:
  — позволяет создавать/редактировать скрипты и пакеты,
  — взаимодействует с другими языками, такими: C, Java и Python,
  — может работать с форматами данных для SAS, SPSS и STATA;
• активное сообщество пользователей и разработчиков;
• регулярные обновления, хорошая документация и тех. поддержка.

Недостатки:

• небольшой объем информации на русском языке (хотя за последние пять лет появилось несколько обучающих курсов и интересных книг);
• относительная сложность в использовании для пользователя, незнакомого с языками программирования. Частично это можно сгладить работая в GUI оболочке Rcmdr, о которой я писал выше, но для нестандартных решений все же необходимо использовать командную строку.

Список полезных источников

1. Официальный сайт: http://www.r-project.org/
2. Сайт для начинающих: http://www.statmethods.net/
3. Один из лучших справочников: The R Book, 2nd Edition by Michael J. Crawley, 2012
4. Список доступной литературы на русском + хороший блог по теме: r-analytics.blogspot.fi

Источник: samoedd.com