Płatności kryptowalutowe powinny być identyczne z tym, jak robimy to w Azji: Metoda 1: Sprzedawca pokazuje kod QR, który ma wbudowaną kwotę płatności i miejsce docelowe. Skanuję, autoryzacja biometryczna, gotowe. Działa również przy zakupach online. Metoda 2: Tworzę kod QR (wymagana autoryzacja). Sprzedawca skanuje, a pieniądze są automatycznie pobierane z konta (to działa tylko przy zakupach osobistych). Naprawdę irytujące jest śledzenie, która płatność pochodzi od kogo, używając hashy transakcji, a czasami, jeśli RPC jest wolne, przegapisz transakcję.

Warto poświęcić czas na naukę tych języków programowania, nawet jeśli ich nie używasz: 1/6 C C jest o krok bliżej do pisania w asemblerze. Zmusza cię do zrozumienia różnicy między „stosem” a „strefą”. Musisz również zmierzyć się z wskaźnikami — a trening mózgu w obsłudze pośrednictwa pomoże ci zrozumieć trudniejsze problemy później, ponieważ niemal każdy „trudny” problem musi być modelowany z pewnym poziomem pośrednictwa.

Uniswap v3 jest prosty: to zbiór pociętych kawałków Uniswap v2 sklejonych razem. Ale, żeby to wyjaśnić i uczynić jasnym, to jest trudne.

To prawda. Nasza seria Solana potrzebowała tylko 5 rozdziałów na temat "wystarczająco dużo Rust, aby zrobić Solana i wszystko inne w boilerplate." Bez Anchor, to byłoby co najmniej 15 rozdziałów — a to naprawdę zniechęciłoby czytelników. Anchor świetnie ukrywa bardziej złożone aspekty Rust (np. serializacja i deserializacja), jednocześnie zachowując bezpieczeństwo. Tak, w pewnym momencie powinieneś napisać surowy program Solana w Rust dla aspektu edukacyjnego, ale to jest bardzo onieśmielające dla kogoś, kto wcześniej nie używał Rust/C++. Mogę jednak powiedzieć, że jeśli wszyscy poświęciliby tylko 15 minut dziennie na @RareCodeAI, mistrzostwo w Rust stałoby się normą. (I ponieważ ciągle dostaję pytania — więcej treści o Solana wkrótce się pojawi).

Najważniejszą rzeczą, jaką możesz zrobić dla swojego rozwoju kariery, nie jest: - słuchanie, jak ludzie gadają na panelu ❌ - podchodzenie do przypadkowych ludzi, aby prowadzić tę samą rozmowę w kółko ❌ - imprezowanie na wydarzeniu towarzyszącym ❌ Chodzi o to, aby skupić się i szybko podnieść swoje umiejętności w czymś. ✅ O to właśnie chodzi w RareWeek.

Następny artykuł o Uniswap V3, który się pojawi, zaskoczy ludzi. To nie tylko dlatego, że animacje są fajne, ale dlatego, że to, co normalnie wydaje się przerażającą matematyką, jest niezwykle przystępne. To jedna z rzeczy, które sprawiają, że RareSkills jest niesamowite jako firma wydawnicza. Nie tylko przerabiamy istniejącą dokumentację lub samouczki i nieco bardziej dostosowujemy je do określonej grupy odbiorców. Pracujemy nad podstawowymi koncepcjami od podstaw i odkrywamy najlepszą reprezentację mapy koncepcji danego tematu, a następnie przekształcamy to w artykuł. Kiedy istniejące pochodne nie są wystarczająco dobre, nie poprawiamy ich. Odrzucamy je i przeliczymy je sami.

Na podstawie wczesnych danych, które widzę od @RareCodeAI, zajmuje około 20-30 godzin dedykowanej praktyki w Rust, aby osiągnąć poziom „opanowania” Rust. Przez „opanowanie” Rust mam na myśli: - Możesz szybko wymyślić rozwiązanie dla powszechnego problemu (powiedzmy, znaleźć ciągi w zbiorze, które są anagramami) bez większego wysiłku. - Potrafisz wyczuć, jaka składnia jest dostępna w nieznanej sytuacji. - Większość błędów kompilatora cię nie przeraża i potrafisz od razu rozpoznać rozwiązanie dla najczęstszych z nich. Te 20-30 godzin NIE obejmuje: - czytania samouczków - spędzania czasu na ustalaniu, co ćwiczyć i przeglądać - decydowania, czy powinieneś nauczyć się czegoś nowego, czy ćwiczyć coś z wcześniejszych lekcji Bez RareCode podejrzewam, że czas potrzebny byłby bliższy 40 do 80 godzin. Więc zanim zmusisz programistów do nauki Rust, aby używać twojego produktu, rozważ fakt, że większość ludzi nie chce przechodzić przez 80 męczących godzin.

Dlaczego warto nauczyć się rekurencji, nawet jeśli nigdy jej nie użyjesz? Rozwiązania rekurencyjne uczą cię kilku sposobów myślenia: 1. Zamiast próbować wygenerować rozwiązanie, często zaczynasz od pytania „jaka jest struktura ważnego rozwiązania” i pracujesz wstecz. W przypadku niektórych problemów, praca wstecz jest znacznie łatwiejsza. 2. Kiedy rozwiązujesz problem, łatwo jest się rozproszyć przez wszystkie „co jeśli”. Rozwiązując problem rekurencyjnie, często jesteś zmuszony do „ignorowania” 90% problemów i skupienia się na poprawnym rozwiązaniu tylko jednej części. 3. To, co często byłoby „krawędziowym” przypadkiem w rozwiązaniu imperatywnym, jest „przypadkiem bazowym” w rekurencyjnym. Myślenie rekurencyjne czasami zmusza cię do nieignorowania przypadków krawędziowych. Ponadto, rozwiązania rekurencyjne intensywnie wykorzystują dopasowywanie wzorców, więc jesteś zmuszony do myślenia o wszystkich sytuacjach, które możesz napotkać. Oto naprawdę dobry przykład: Leetcode 335 Przechodzenie przez siebie (trudny problem). Podróżujesz po spiralnej trajektorii na siatce (tzn. zawsze skręcasz w lewo po przebyciu pewnej odległości na północ, południe, wschód lub zachód). Pytanie brzmi: „biorąc pod uwagę odległość każdego ‘segmentu’ spirali w kolejności, czy spirala przecięła się czy nie?” Chociaż rozwiązanie tego problemu nie musi być funkcją wywołującą samą siebie, „ładne” rozwiązanie wykorzystuje właściwości rekurencyjne: 1. jeśli jeszcze nie znaleźliśmy przecięcia, możemy założyć, że w przeszłości nie było przecięć ani nieprawidłowych spiral. Ponadto zauważamy, że nie ma znaczenia, czy podróżujemy w lewo, w prawo, w górę czy w dół, ponieważ możemy tylko skręcać w lewo. Wszystko, co nas interesuje, to czy poprzednie segmenty są równoległe do naszego poprzedniego skrętu i jak daleko są od siebie. 2. kiedy skręcamy w lewo, istnieje niezwykle ograniczona liczba „segmentów” w spirali, w które możemy się wbić, co jest „rekurencyjnie” prawdziwe, niezależnie od tego, jak duża staje się spirala. Istnieje wiele danych z przeszłości o spirali, które możemy zignorować. 3. Istnieje ograniczona liczba scenariuszy w twoim poprzednim skręcie, które wpływają na twoją logikę: a) czy podróżowałeś wystarczająco daleko, aby nie wbić się w nic, b) jeśli nie, w co potencjalnie mógłbyś się wbić? (również ograniczone). Denerwującą rzeczą w trudnych zadaniach Leetcode jest to, że nagle stają się łatwe, jeśli znajdziesz kluczowy wgląd. Ale te kluczowe wglądy przyjdą do ciebie bardziej naturalnie, jeśli wytrenujesz się w programowaniu rekurencyjnym. To nie tylko kwestia projektowania funkcji, które wywołują same siebie — chodzi o zmuszenie się do rozbicia problemu w taki sposób, aby można go było rozwiązać za pomocą funkcji wywołującej samą siebie. Im więcej sposobów możesz rozbić problem, tym bardziej prawdopodobne jest, że znajdziesz rozwiązanie „aha”. Oczywiście, nie muszę rozwiązywać zadań Leetcode w moim zawodzie, ale muszę znajdować kreatywne sposoby na rozbicie problemów, aby stały się zrozumiałe — a trening w rekurencji zdecydowanie mi w tym pomógł.

Używanie AI do kodowania jest jak bycie astronautą na Księżycu. Nagle możesz skakać znacznie wyżej i podnosić przedmioty, które normalnie byłyby zbyt ciężkie. Ale w rzeczywistości stajesz się fizycznie słabszy przez atrofie. Aby temu przeciwdziałać, astronauci muszą być niezwykle zdyscyplinowani w kwestii ćwiczeń, aby zachować mięśnie. Z mojego punktu widzenia, programiści spędzą większość dnia, korzystając z AI do budowania, ale trening — nie tylko, aby uniknąć atrofii — ale także, aby zwiększyć swoje umiejętności, korzystając z @RareCodeAI i/lub @RareSkills_io. W RareCode AI przechodzi od wykonywania pracy za Ciebie do stania się trenerem, aby efektywnie Cię szkolić i unikać nieproduktywnej frustracji oraz atrofii.

Możesz nauczyć się, jak korzystać z Uniswap v4, nie rozumiejąc, jak działa Uniswap v3, ale wiedza o tym, jak go używać, różni się od wiedzy o tym, jak to działa. W Rareskills uczysz się, jak to działa.