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Nicole Dresselhaus 2022-08-24 16:47:51 +02:00
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@ -1,132 +1,55 @@
---
title: Stefan Dresselhaus
...
---
# Work-Experience
- **Oct. 2018 to Aug. 2021**:
- ML-Specialist at [Jobware](https://jobware.de) (Paderborn; german Job-Advertising-Platform)
- Extraction/Classification of sentences from JobAds (Requirements, Benefits, Tasks, ...)
- Extraction of Information from JobAds (Location of company, Location of workplay, contact-details, application-procedure, etc.) including geocoding of those information (backed by OpenStreetMap)
- Embedding of JobAds into a meaningful space (i.e. "get me similar ads. btw. i dislike ad a, b, c").
- Analyse & predict search-queries of users on the webpage and offer likely but distinct queries (i.e. similar when typo or complete different words (synonyms, hyponyms, etc.))
- Technologies used:
- Haskell (currently GHC 8.6, soon GHC 8.8)
- stack + stackage-lts
- fixplate (recursion-schemes-implementation)
- many usual technologies like lens, http-simple, mtl, ..
- golden-testing via tasty
- several inhouse-developments:
- templating based on text-replacement via generics (fieldname in Template-Type == variable replaced in template)
- activeMQ/Kibana-bridge for logging via hs-stomp
- generic internal logging-framework
- Python
- tensorflow
- pytorch
- sklearn
- nltk
- **2013-2018**:
- several jobs at my University including
- Worked 6 Months in the Workgroup "Theoretical Computer Science" on migrating algorithms to **CUDA**
- Tutor "Introduction to Machine Learning"
- Was awarded **Tutoring-Award** of the Faculty of Technology for excellent tutoring
- Lecture "Intermediate Functional Programming in Haskell"
- Originally developed as student-project in cooperation with Jonas Betzendahl
- First held in Summer 2015
- Due to high demand held again in Summer 2016 and 2017
- Was awarded **Lecturer-Award** "silver Chalk" in 2016
- First time that this award was given to students
- Many lecturers at our faculty never get any teaching-award until retirement
- Development of Pandoc-Filters for effective **generation of lecture-slides** for Mario Botsch (Leader Workgroup Computer Graphics) using Pandoc & reveal.js
- Framework: [https://github.com/mbotsch/revealSlides](https://github.com/mbotsch/revealSlides)
- Example: [https://github.com/mbotsch/eLearning](https://github.com/mbotsch/eLearning)
- Pandoc-Filters: [https://github.com/mbotsch/pandoc-slide-filter](https://github.com/mbotsch/pandoc-slide-filter)
# About me
<img align="right" style='border:1px solid #000000; float:right; margin-left:20px' height='300px' src="/About/DresselhausStefan_klein2.jpg"/>
# Education
## Work
- **Oct. 2018 to Aug. 2021**:
- ML-Specialist at [Jobware](https://jobware.de) (Paderborn; german Job-Advertising-Platform)
- **2013-2018** several jobs at my University including
- Worked 6 Months in the Workgroup "Theoretical Computer Science" on migrating
algorithms to **CUDA**
- Tutor "Introduction to Machine Learning"
- Was awarded **Tutoring-Award** of the Faculty of Technology for excellent tutoring
- [[FFPiH|Lecture "Intermediate Functional Programming in Haskell"]]#
- Development of Pandoc-Filters for effective **generation of lecture-slides**
for Mario Botsch (Leader Workgroup Computer Graphics) using Pandoc & reveal.js
## Education
- **Bachelor** "Kognitive Informatik" (Cognitive Informatics) in Bielefeld 2010-2014
- **Master** "Naturwissenschaftliche Informatik" (Informatics in the natural sciences) 2014-2018
- **Master** "Naturwissenschaftliche Informatik" (Informatics in the natural
sciences) 2014-2018
## Extraordinary grades (Excerpt of my Transcript)
Scale of grades in Germany is 1.0 to 4.0 with 1.0 being best, 4.0 being passing grade, 5.0 being failed grade
### Extraordinary grades (Excerpt of my Transcript)
Note: Scale of grades in Germany is 1.0 to 4.0 with 1.0 being best, 4.0 being
passing grade, 5.0 being failed grade
- **1.0 in Modern Data Analysis**
- Master course on data-analysis (time-series, core-vector-machines, gaussian processes, ...)
- Master course on data-analysis (time-series, core-vector-machines, gaussian
processes, ...)
- **1.0 in Computergraphics**
- Raytracing, Modern OpenGL
- Raytracing, Modern OpenGL
- **1.3 in Computer-Animation**
- Dual-Quarternion-Skinning, Character-Animation, FACS-Poses, etc.
- Dual-Quarternion-Skinning, Character-Animation, FACS-Poses, etc.
- **1.3 in GPU-Computing (CUDA)**
- originally a 1.7 by timing (task was de-mosaicing on images, grade was measured in ms, whereby 400ms equated to 4.0 and 100ms equated to 1.0), but because my deep knowledge was visible in the code i was given a 1.3
- originally a 1.7 by timing (task was de-mosaicing on images, grade was
measured in ms, whereby 400ms equated to 4.0 and 100ms equated to 1.0),
but because my deep knowledge was visible in the code i was given a 1.3
after oral presentation.
- **1.0 in Parallel Algorithms and Data-Structures**
- **Ethical Hacking**
- Reverse Engineering with IDApro
- Reverse Engineering with IDApro
# Haskell-Enthusiast
## Further information
- Learning/Writing Haskell since ~2014
- Created and held advanced Haskell-Lecture at my University
## github
- [My Profile](https://github.com/Drezil/)
- [Haskell-Lecture](https://github.com/FFPiHaskell/)
- [Co-Founder of DataHaskell](https://github.com/DataHaskell)
## Highlights on github
- **Author** of Eve-Online-Interface in [yesod-auth-oauth2](https://github.com/thoughtbot/yesod-auth-oauth2/pull/33)
- **Author** of "New Eden Accounting Tool" ([neat](https://github.com/Drezil/neat)), which is basically a ledger for Trading in the game Eve-Online
- Driver behind getting [https://github.com/jgm/pandoc/issues/168]() implemented and merged, because we needed it for our slide-filters (see Work->Development of Filters)
- **Author** of [img2ascii](https://github.com/Drezil/img2ascii) - Small cli-tool for converting images into terminal-codes & ascii using JuicyPixels, because i always forget what is on the images over an ssh-connection -.-
- **Implemented Array-Fusion and Recycling** for [subhask](https://github.com/mikeizbicki/subhask/pull/57) as layed out in [Recycle your Arrays](https://doi.org/10.1007/978-3-540-92995-6_15) by Roman Leshchinskiy
- [**Raytracer** in Haskell for my Computergraphics-Course](https://github.com/Drezil/htrace)
- **implementation of [Densely Connected Bi-Clusters](https://github.com/Drezil/hgraph)-Algorithm** in Haskell ([Paper](https://www.researchgate.net/profile/Recep_Colak/publication/267918524_DENSELY-CONNECTED_BI-CLUSTERING/links/560f1aff08ae483375178a03.pdf))
- several other dead projects :D
# Studium generale / University-Life
(What I did at university besides studying ;) )
## Committees / Student Body
- Student Member of Studienbeirat Informatik (Study-Profile Commission)
- Student Member of Tutorenauswahlkommission (Tutor-Selection Committee)
- Leader Tutorenevaluation (Evaluation of Tutors)
- Student Member of NWI-Master-Auswahlausschuss (Master-Application Committee for my course of study)
- Student Member of NWI-Master-Prüfungsausschuss (Committee for Exam-disputes of my Master course)
- Member of the Admin-Team for the student-body pcs
## ekvv-Links (entries in the electronic course-catalog)
### Summer 15
- [Fortgeschrittene funktionale Programmierung in Haskell](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=54004629) (Haskell-Lecture)
- [Lecture on YouTube](https://www.youtube.com/playlist?list=PLMqFm6rr-xOWhXGroUXzWx00FeaBNfbsa)
### Summer 16
- [Fortgeschrittene funktionale Programmierung in Haskell](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=71172682) (Haskell-Lecture)
- [Lecture on YouTube](https://www.youtube.com/playlist?list=PLMqFm6rr-xOUEf2YjSxRn8BIhrdRIhZw6) (differs from link above)
- This was the **"silver chalk"-lecture**
### Winter 16/17
- [Richtig Starten](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=84763664) (Start Right!)
- [Tutor Introduction to Machine Learning](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=79599350) (Tutor in this Lecture)
- Was awarded **Tutoring-Award** of the faculty
- Remade and updated slides for [Computergraphics-Lecture](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=79016005)
- Lecture was **awarded "silver chalk"** among others things because of the updated slides.
### Summer 17
- [Fortgeschrittene funktionale Programmierung in Haskell](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=94694136) (Haskell-Lecture)
- Same as Summer 16
- Totally **reworked Exercises** accompanying the lecture
- [[Work|More details on my work-experience]]#
- [[Experience|More details of my coding]]#
- [[Extracurricular|More details of things i did beside studying at University]]#

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@ -0,0 +1,42 @@
# Highlights of my experiences in the programming world
(as far as NDA and other things allow it)
## Haskell-Enthusiast
- Learning/Writing Haskell since ~2014
- Created and held advanced Haskell-Lecture at my University
### github
- [My Profile](https://github.com/Drezil/)
- [Haskell-Lecture](https://github.com/FFPiHaskell/)
- [Co-Founder of DataHaskell](https://github.com/DataHaskell)
## gitea
I also have a [gitea-instance](https://gitea.dresselhaus.cloud/explore/repos)
where one can finde more current things and backups of old.
### Highlights
- **Author** of Eve-Online-Interface in [yesod-auth-oauth2](https://github.com/thoughtbot/yesod-auth-oauth2/pull/33)
- **Author** of "New Eden Accounting Tool" ([neat](https://github.com/Drezil/neat)),
which is basically a ledger for Trading in the game Eve-Online
- Driver behind getting [https://github.com/jgm/pandoc/issues/168]() implemented
and merged, because we needed it for our slide-filters (see [[Work]]# ->
Development of Filters)
- **Author** of [img2ascii](https://github.com/Drezil/img2ascii) - Small cli-tool
for converting images into terminal-codes & ascii using JuicyPixels, because i
always forget what is on the images over an ssh-connection -.-
- **Implemented Array-Fusion and Recycling** for [subhask](https://github.com/mikeizbicki/subhask/pull/57)
as layed out in [Recycle your Arrays](https://doi.org/10.1007/978-3-540-92995-6_15)
by Roman Leshchinskiy
- [**Raytracer** in Haskell for my Computergraphics-Course](https://github.com/Drezil/htrace)
- **implementation of [Densely Connected Bi-Clusters](https://github.com/Drezil/hgraph)-Algorithm** in Haskell
([Paper](https://www.researchgate.net/profile/Recep_Colak/publication/267918524_DENSELY-CONNECTED_BI-CLUSTERING/links/560f1aff08ae483375178a03.pdf))
- [Chemodiversity-Project](https://gitea.dresselhaus.cloud/Drezil/chemodiversity)
at University during my masters. Complete with slideshow explaining
everything.
- several other dead projects :D

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@ -0,0 +1,52 @@
# Studium generale / University-Life
(What I did at university besides studying :sunglasses: )
## Committees / Student Body
- Student Member of Studienbeirat Informatik (Study-Profile Commission)
- Student Member of Tutorenauswahlkommission (Tutor-Selection Committee)
- Leader Tutorenevaluation (Evaluation of Tutors)
- Student Member of NWI-Master-Auswahlausschuss (Master-Application Committee for
my course of study)
- Student Member of NWI-Master-Prüfungsausschuss (Committee for Exam-disputes of
my Master course)
- Member of the Admin-Team for the student-body pcs
## ekvv-Links (entries in the electronic course-catalog)
### Summer 15
- [Fortgeschrittene funktionale Programmierung in Haskell](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=54004629)
(Haskell-Lecture)
- [Lecture on YouTube](https://www.youtube.com/playlist?list=PLMqFm6rr-xOWhXGroUXzWx00FeaBNfbsa)
- [[FFPiH|more details on the lecture]]#
### Summer 16
- [Fortgeschrittene funktionale Programmierung in Haskell](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=71172682)
(Haskell-Lecture)
- [Lecture on YouTube](https://www.youtube.com/playlist?list=PLMqFm6rr-xOUEf2YjSxRn8BIhrdRIhZw6)
(differs from link above)
- This was the **"silver chalk"-lecture**
- [[FFPiH|more details on the lecture]]#
### Winter 16/17
- [Richtig Starten](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=84763664)
(Start Right!)
- [Tutor Introduction to Machine Learning](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=79599350)
(Tutor in this Lecture)
- Was awarded **Tutoring-Award** of the faculty
- Remade and updated slides for [Computergraphics-Lecture](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=79016005)
- Lecture was **awarded "silver chalk"** among others things because of the
updated slides.
### Summer 17
- [Fortgeschrittene funktionale Programmierung in Haskell](https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=94694136)
(Haskell-Lecture)
- Same as Summer 16
- Totally **reworked Exercises** accompanying the lecture
- [[FFPiH|more details on the lecture]]#

50
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@ -0,0 +1,50 @@
# Work-Experience
- **Oct. 2018 to Aug. 2021**:
- ML-Specialist at [Jobware](https://jobware.de) (Paderborn; german Job-Advertising-Platform)
- Extraction/Classification of sentences from JobAds (Requirements, Benefits,
Tasks, ...)
- Extraction of Information from JobAds (Location of company, Location of
workplay, contact-details, application-procedure, etc.) including geocoding
of those information (backed by OpenStreetMap)
- Embedding of JobAds into a meaningful space (i.e. "get me similar ads. btw.
i dislike ad a, b, c").
- Analyse & predict search-queries of users on the webpage and offer likely
but distinct queries (i.e. similar when typo or complete different words
(synonyms, hyponyms, etc.))
- Technologies used:
- Haskell (currently GHC 8.6, soon GHC 8.8)
- stack + stackage-lts
- fixplate (recursion-schemes-implementation)
- many usual technologies like lens, http-simple, mtl, ..
- golden-testing via tasty
- several inhouse-developments:
- templating based on text-replacement via generics (fieldname in
Template-Type == variable replaced in template)
- activeMQ/Kibana-bridge for logging via hs-stomp
- generic internal logging-framework
- Python
- tensorflow
- pytorch
- sklearn
- nltk
- **2013-2018**:
- several jobs at my University including
- Worked 6 Months in the Workgroup "Theoretical Computer Science" on migrating
algorithms to **CUDA**
- Tutor "Introduction to Machine Learning"
- Was awarded **Tutoring-Award** of the Faculty of Technology for excellent
tutoring
- Lecture "Intermediate Functional Programming in Haskell"
- Originally developed as student-project in cooperation with Jonas Betzendahl
- First held in Summer 2015
- Due to high demand held again in Summer 2016 and 2017
- Was awarded **Lecturer-Award** "silver Chalk" in 2016
- First time that this award was given to students
- Many lecturers at our faculty never get any teaching-award until retirement
- Development of Pandoc-Filters for effective **generation of lecture-slides**
for Mario Botsch (Leader "Workgroup Computer Graphics") using Pandoc & reveal.js
- Framework: [https://github.com/mbotsch/revealSlides](https://github.com/mbotsch/revealSlides)
- Example: [https://github.com/mbotsch/eLearning](https://github.com/mbotsch/eLearning)
- Pandoc-Filters: [https://github.com/mbotsch/pandoc-slide-filter](https://github.com/mbotsch/pandoc-slide-filter)

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@ -2,7 +2,7 @@
categories: Android, Tutorial
toc: yes
title: Einrichtung Android-Smartphones
...
---
Hier stelle ich meine Erfahrungen und die Einrichtung meines Smartphones vor. Keine Garantie auf Übertragbarkeit und Aktualität.

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@ -1,19 +0,0 @@
---
categories: Argumentation
toc: yes
title: Argumentation
...
Argumentation ist eine auf [Logik]() basierende form der Unterhaltung.
Idealerweise zeigen beide Seiten (verschiedene oder über den Argumentationsverlauf angepasste) Folgerungen aus Initialbedingungen.
Die einfachste Variante ist der Logische Schluss (=Implikation), also auf Deutsch: Wenn A gilt, muss B. **Wenn** es regnet, ist die Straße nass.
Meistens geht es in einer Argumentation darum, dass man dem anderen seine Argumente aufweist (also die eigenen Vorbedingungen) und dann den Schluss zieht.
Allerdings gibt es hier dann noch eine individuelle Gewichtung der Vorbedingungen. Was für den einen trivial sein kann (Fliegen, Aufzug fahren, Vorträge halten, ...), muss für den anderen nicht genauso gelten. Somit kann man aus den gleichen Eingangsbedingungen verschiedene Schlüsse ziehen. Allerdings wird derselbe Mensch bei selben Wissen dieselben Konsequenzen ziehen (Nachher ist man immer schlauer. Erfahrung braucht man meist kurz bevor man sie gemacht hat).
Auch kann der Schluss individuell variieren, wenn Dritte betroffen sind. Wenn ich eine Geldbörse finde und diese zurückgebe, ist der Besitzer glücklich. Ob ich dann das Geld drin lasse oder für mich nehme ist dann eine Frage der Moral.
Da sich aber Moral noch schlechter verallgemeinern lässt, halten wir sie in einer Argumentation erstmal heraus und lassen sie nur zur Entscheidung beitragen, wenn es aus den Ausgangsbedingungen überhaupt mehr als eine Möglichkeit gibt. Wenn es nämlich für ein gegebenes Problem x nur eine Lösung gibt und man dieses Problem lösen will, so muss man diesen Schluss ziehen.

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@ -1,22 +0,0 @@
---
categories: Gesellschaft Religion Gott Argumentation
toc: yes
title: Argumentation mit Gott
...
Eine [Argumentation](/Argumentation) mit dem einschließen eines Gottesbegriffes oder eines Eingreifens kann keine Argumentation sein, da dieses die fundamentalen Eigenschaften der dahinterliegenden [Logik](/Logik) in Frage stellt.
Die einzige Möglichkeit einen Gott in einer objektiv logischen Argumentation, welche nicht durch Individualinteressen motiviert ist, ist indem man den Terminus Gott mit bottom ($\perp$) gleichsetzt.
Taucht dieser Terminus in einer beliebigen logischen Formel auf, ist anschließend jede Folgerung legitim. Allerdings führt dies in der Konsequenz die Logik als solche ad-absurdum, da sämtliche anderen Regeln nicht mehr gelten.
Somit ist in der Konsequenz einer Argumentation, die eines "Gottes" (oder allgemeiner eines $\perp$) bedarf ungültig (da nicht logisch fundiert) und in der Folge reine Zeitverschwendung, weil man so alles rechtfertigen kann.
Dieses widerstrebt vielen logisch denkenden Menschen, was meist zu Hass und Rage gegen die eine oder andere Gruppe führt. Auch bildet sich somit ein Reflex heraus, der viele Leute bei der bloßen Erwähnung eines Gottesbezuges abschalten lässt.
Leider missverstehen viele Leute auch, dass Gott in der Argumentation **nötig** wäre. Die meisten Argumentationen sind auch ohne Gottesbezug valide und logisch. Häufig wird "Gott" (wahlweise auch "Jesus", "Buddah", "Jahwe", "Mohammed", ...) benutzt um eine *Motivation* zu rechtfertigen. Bei rationalen Menschen benötigt es aber diesen Antrieb nicht, da dieser intrinsisch entwickelt wird, sobald die Argumentation logisch-sachlich geführt wurde.
Ein Terminus "Gott" macht somit eine Argumentation obsolet und wird leider meist als letztes Mittel gebraucht, wenn einem alle anderen Argumente ausgehen.
Sapere aude! - Habe Mut dich deines eigenen Verstandes zu bedienen! Wenn es allerdings Menschen gibt (und die gibt es!), die einen "Gott" als Motivation brauchen, dann ist dieses Mittel völlig legitim. Wenn man allerdings anderen Menschen, die diesen "psychologischen Trick" nicht benötigen, weil sie sich selbst ihrer Handlungen und ihrer selbst bewusst sind, dann hat dieses meist genau die Gegenteilige Wirkung: Blanke Ablehnung.
Das Problem bei vielen Argumentationen in diese Richtung ist, dass es Häufig mindestens einer (meist beiden) Seiten *nicht bewusst* ist, was dort eigentlich grade passiert.

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@ -1,4 +1,4 @@
# Was ist das hier?
# Talks und Posts zu Haskell
Gründe Haskell zu nutzen und wo Vorteile liegen.
@ -7,12 +7,15 @@ Gründe Haskell zu nutzen und wo Vorteile liegen.
### Simon Peyton Jones
- [The Future is parallel](https://www.youtube.com/watch?v=hlyQjK1qjw8)
- [Lenses](https://skillsmatter.com/skillscasts/4251-lenses-compositional-data-access-and-manipulation) (registration nötig - kostenfrei)
- [Lenses](https://skillsmatter.com/skillscasts/4251-lenses-compositional-data-access-and-manipulation)
(Registrierung nötig - kostenfrei), siehe auch: [[Lenses]]#
### Others
- [Running a Startup on Haskell](https://www.youtube.com/watch?v=ZR3Jirqk6W8)
- [We're doing it all wrong](https://www.youtube.com/watch?v=TS1lpKBMkgg) - A Long-Term Scala-Compiler-Developer quits his job after years and tells why Scala is a mess.
- [We're doing it all wrong](https://www.youtube.com/watch?v=TS1lpKBMkgg) - A
Long-Term Scala-Compiler-Developer quits his job after years and tells why
Scala is a mess.
- [Monads explained in Javascript](https://www.youtube.com/watch?v=b0EF0VTs9Dc)
- [Vinyl Records](http://vimeo.com/95694918) with [Slides](https://github.com/VinylRecords/BayHac2014-Talk)
- [Thinking with Laziness](http://begriffs.com/posts/2015-06-17-thinking-with-laziness.html)
@ -25,15 +28,19 @@ Gründe Haskell zu nutzen und wo Vorteile liegen.
- [Tackling the awkward squad](https://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/marktoberdorf/)
### Others
- [Parallel and Concurrent Programming in Haskell](http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000929/pr01.html)
- [Slides of a Quickcheck-Talk](http://scholar.google.de/scholar?cluster=7602244452224287116&hl=de&as_sdt=0,5)
- [Understanding F-Algebras](https://www.fpcomplete.com/user/bartosz/understanding-algebras) - schöne Erklärung. Man könnte danach anfangen den Morphismen-zoo zu verstehen...
- [Understanding F-Algebras](https://www.fpcomplete.com/user/bartosz/understanding-algebras)
schöne Erklärung. Man könnte danach anfangen den [[Morphsims|Morphismen-zoo]]#
zu verstehen...
- [Monad Transformers](https://github.com/kqr/gists/blob/master/articles/gentle-introduction-monad-transformers.md)
## Funny Talks
- [Tom LaGatta on Category-Theory](https://www.youtube.com/watch?v=o6L6XeNdd_k)
- [Unifying Structured Recursion Schemes](https://www.youtube.com/watch?v=9EGYSb9vov8) aka. The Monad-Zoo
- [Unifying Structured Recursion Schemes](https://www.youtube.com/watch?v=9EGYSb9vov8)
aka. [[Morphsims|The Morphism-Zoo]]
- [Hole-Driven-Development Teaser (Enthusiasticon, raichoo)](https://www.youtube.com/watch?v=IRGKkiGG5CY)
## Unsorted/Unseen

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@ -0,0 +1,8 @@
# Code-Snippets
Hier schreiben wir ein paar Code-Highlights auf, die uns begegnet sind.
```query
path:./*
```

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@ -0,0 +1,165 @@
# Monoid? Da war doch was...
Stellen wir uns vor, dass wir eine Funktion schreiben, die einen String bekommt (mehrere Lines mit ACSII-Text) und dieses Wort-für-Wort rückwärts ausgeben soll. Das ist ein einfacher Einzeiler:
~~~ { .haskell .numberLines }
module Main where
import System.Environment (getArgs)
import Data.Monoid (mconcat)
import Data.Functor ((<$>))
main = do
ls <- readFile =<< head <$> getArgs
mconcat <$> mapM (putStrLn . unwords . reverse . words) (lines ls) --die eigentliche Funktion, ls ist das argument.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Was passiert hier an Vodoo? Und was machen die ganzen wilden Zeichen da?
Gehen wir die Main zeilenweise durch:
Wir lesen die Datei, die im ersten Kommandozeilen-Argument gegeben wird. getArgs hat folgende Signatur:
```haskell
getArgs :: IO [String]
```
Wir bekommen als eine Liste der Argumente. Wir wollen nur das erste. Also machen wir head getArgs. Allerdings fliegt uns dann ein Fehler. head sieht nämlich so aus:
```haskell
head :: [a] -> a
```
Irgendwie müssen wird as **in** das IO bekommen. Hierzu gibt es fmap. Somit ist
```haskell
fmap head :: IO [a] -> IO a
```
Ein inline-Alias (um die Funktion links und das Argument rechts zu schreiben und sich ne Menge Klammern zu sparen) ist <$>. Somit ist schlussendlich der Inhalt der Datei aus dem ersten Argument (lazy) in ls.
Eine andere Möglichkeit sich das (in diesem Fall) zu merken, bzw. drauf zu kommen ist, dass [] AUCH ein Funktor (sogar eine Monade) ist. Man könnte das also auch so schreiben:
```haskell
head :: [] a -> a
head :: Functor f => [] (f a) -> f a -- das "a" geschickt ersetzt zur Verdeutlichung
getArgs :: IO [] String
fmap head :: Functor f => f [] a -> f a
```
fmap "packt" die Funktion quasi 1 Umgebung (Funktor, Monade, ..) weiter rein - Sei es nun in Maybe, Either oder irgendwas anderes.
Alternatives (ausführliches) Beispiel am Ende.
Wenn wir uns die Signatur ansehen, dann haben wir nun
```haskell
head <$> getArgs :: IO String
```
readFile will aber nun ein String haben. Man kann nun
```haskell
f <- head <$> getArgs
ls <- readFile f
```
kann man auch "inline" mit =<< die Sachen "auspacken".
Die 2. Zeile lesen wir nun einfach "von hinten", wie man das meistens tun sollte. Hier ist ein
```haskell
lines ls :: [String]
```
was uns den Inhalt der Datei zeilenweise gibt. Mit jeder Zeile möchten wir nun folgendes machen:
1. nach Wörtern trennen (words)
2. Wörter in der reihenfolge umkehren (reverse)
3. Wörter wider zu einer Zeile zusammensetzen (unwords)
4. diese Zeile ausgeben (putStrLn)
Wenn wir uns die Signatur ansehen:
```haskell
(putStrLn . unwords . reverse . words) :: String -> IO ()
```
Das mag im ersten Moment verwirren, daher noch die Signaturen der Einzelfunktionen:
```haskell
words :: String -> [String]
reverse :: [a] -> [a]
unwords :: [String] -> String
putStrLn :: String -> IO ()
```
Da wir am Ende in der IO-Monade landen müssen wir das auf unsere Zeilen mit mapM statt map anwenden. Dies sorgt auch dafür, dass die Liste der reihe nach durchgegangen wird. mapM mit unserer Funktion schaut dann so aus:
```haskell
mapM (putStrLn . unwords . reverse . words) :: [String] -> [IO ()]
```
eek! Das [IO ()] sieht ekelig aus. Wir haben eine Liste von IO-gar nichts. Das können wir eigentlich entsorgen. Da wir innerhalb der main-Funktion in einer IO-Monade sind, wollen wir IO () anstatt [IO ()] zurück haben.
Wenn wir uns jetzt erinnern, dass [] auch nur eine Monade ist und dass jede Monade ein Monoid ist, dann ist die Lösung einfach. Monoide haben eine "append"-funktion (mappend oder (<>) genannt). Wenn wir "nichts" an "nichts" anhängen, dann erhalten wir .... *Trommelwirbel* "nichts"! Wir müssen die [IO ()]-Liste also "nur noch" mit mappend falten. Hierzu gibt es schon eine vorgefertigte Funktion:
```haskell
mconcat :: [a] -> a
mconcat = foldr mappend mempty
```
Was genau die gewünschte Faltung macht. Wir müssen nun wieder fmap nehmen, da wir die Liste selbst falten wollen - und nicht map, welches auf den IO () innerhalb der Liste arbeiten würde. Durch die Faltung fällt die Liste nun auf IO () zusammen.
Viel Voodoo in wenig Code, aber wenn man sich dran gewöhnt hat, sind Monaden in Monaden auch nicht schlimm. Man muss sich immer nur richtig "rein" fmap'en.
---
Kleinen Tipp gab es noch: mapM_ macht genau das, was oben mit mconcat erreicht werden sollte. Somit kann man auch
```haskell
mapM_ (putStrLn . unwords . reverse . words) (lines ls)
```
schreiben. Ich hab es aber mal wegen der klarheit oben so gelassen.
## Alternatives fmap-Beispiel
Nehmen wir als alternatives Beispiel mal an:
```haskell
a :: IO Maybe State t
```
Um Funktionen vom Typ
```haskell
f :: IO a -> IO a
f a -- valide
```
zu nehmen, brauchen wir nichts machen. Bei
```haskell
f' :: Maybe a -> Maybe a
```
brauchen wir 1 fmap, also ein
```haskell
f' a -- error
f' <$> a
```
um eine Funktion
```haskell
f'' :: State t -> State t
```
zu benutzen folglich:
```haskell
f'' a -- error
f'' <$> a -- error
fmap f'' <$> a
```

View File

@ -0,0 +1,264 @@
# *-Morpisms
**Backup eines Blogposts eines Kommilitonen:**
This weekend I spend some time on Morphisms.
Knowing that this might sound daunting to many
dabbling Haskellers (like I am), I decided to
write a real short MergeSort hylomorphism quickstarter.
----------------------------------------------------------
For those who need a refresher: MergeSort works by creating
a balanced binary tree from the input list and directly
collapsing it back into itself while treating the children
as sorted lists and merging these with an O(n) algorithm.
----------------------------------------------------------
First the usual prelude:
```haskell
{-# LANGUAGE DeriveFunctor #-}
{-# LANGUAGE TypeFamilies #-}
import Data.Functor.Foldable
import Data.List (splitAt, unfoldr)
```
----------------------------------------------------------
We will use a binary tree like this. Note that
there is no explicit recursion used, but `NodeF` has
two *holes*. These will eventually filled later.
```haskell
data TreeF c f = EmptyF | LeafF c | NodeF f f
deriving (Eq, Show, Functor)
```
----------------------------------------------------------
Aside: We could use this as a *normal* binary tree by
wrapping it in `Fix`: `type Tree a = Fix (TreeF a)`
But this would require us to write our tree like
`Fix (NodeF (Fix (LeafF 'l')) (Fix (LeafF 'r')))`
which would get tedious fast. Luckily Edward build
a much better way to do this into *recursion-schemes*.
I will touch on this later.
----------------------------------------------------------
Without further ado we start to write a Coalgebra,
which in my book is just a scary name for
"function that is used to construct datastructures".
```haskell
unflatten :: [a] -> TreeF a [a]
unflatten ( []) = EmptyF
unflatten (x:[]) = LeafF x
unflatten ( xs) = NodeF l r where (l,r) = splitAt (length xs `div` 2) xs
```
From the type signature it's immediately obvious,
that we take a list of 'a's and use it to create
a part of our tree.
The nice thing is that due to the fact that we
haven't commited to a type in our tree nodes
we can just put lists in there.
----------------------------------------------------------
Aside: At this point we could use this Coalgebra to
construct (unsorted) binary trees from lists:
```haskell
example1 = ana unflatten [1,3] == Fix (NodeF (Fix (LeafF 1)) (Fix (LeafF 3)))
```
----------------------------------------------------------
On to our sorting, tree-collapsing Algebra.
Which again is just a creepy word for
"function that is used to deconstruct datastructures".
The function `mergeList` is defined below and
just merges two sorted lists into one sorted list
in O(n), I would probably take this from the `ordlist`
package if I were to implement this *for real*.
Again we see that we can just construct our
sorted output list from a `TreeF` that
apparently contains just lists.
```haskell
flatten :: Ord a => TreeF a [a] -> [a]
flatten EmptyF = []
flatten (LeafF c) = [c]
flatten (NodeF l r) = mergeLists l r
```
----------------------------------------------------------
Aside: We could use a Coalgebra to deconstruct trees:
```haskell
example2 = cata flatten (Fix (NodeF (Fix (LeafF 3)) (Fix (LeafF 1)))) == [1,3]
```
----------------------------------------------------------
Now we just combine the Coalgebra and the Algebra
with one from the functions from Edwards `recursion-schemes`
library:
```haskell
mergeSort :: Ord a => [a] -> [a]
mergeSort = hylo flatten unflatten
example3 = mergeSort [5,2,7,9,1,4] == [1,2,4,5,7,9]
```
----------------------------------------------------------
What have we gained?
We have implemented a MergeSort variant in 9 lines of
code, not counting the `mergeLists` function below.
Not bad, but [this implementation](http://en.literateprograms.org/Merge_sort_(Haskell))
is not much longer.
On the other hand the morphism based implementation
cleanly describes what happens during construction
and deconstruction of our intermediate structure.
My guess is that, as soon as the algortihms get more
complex, this will really make a difference.
----------------------------------------------------------
At this point I wasn't sure if this was useful or
remotely applicable. Telling someone "I spend a
whole weekend learning about Hylomorphism" isn't
something the cool developer kids do.
It appeared to me that maybe I should have a look
at the Core to see what the compiler finally comes
up with (edited for brevity):
```haskell
mergeSort :: [Integer] -> [Integer]
mergeSort =
\ (x :: [Integer]) ->
case x of wild {
[] -> [];
: x1 ds ->
case ds of _ {
[] -> : x1 ([]);
: ipv ipv1 ->
unfoldr
lvl9
(let {
p :: ([Integer], [Integer])
p =
case $wlenAcc wild 0 of ww { __DEFAULT ->
case divInt# ww 2 of ww4 { __DEFAULT ->
case tagToEnum# (<# ww4 0) of _ {
False ->
case $wsplitAt# ww4 wild of _ { (# ww2, ww3 #) -> (ww2, ww3) };
True -> ([], wild)
}
}
} } in
(case p of _ { (x2, ds1) -> mergeSort x2 },
case p of _ { (ds1, y) -> mergeSort y }))
}
}
end Rec }
```
While I am not really competent in reading Core and
this is actually the first time I bothered to try,
it is immediately obvious that there is no trace
of any intermediate tree structure.
This is when it struck me. I was dazzled and amazed.
And am still. Although we are writing our algorithm
as if we are working on a real tree structure the
library and the compiler are able to just remove
the whole intermediate step.
----------------------------------------------------------
Aftermath:
In the beginning I promised a way to work on
non-functor data structures. Actually that
was how I began to work with the `recursion-schemes`
library.
We are able to create a 'normal' version of our tree
from above:
```haskell
data Tree c = Empty | Leaf c | Node (Tree c) (Tree c)
deriving (Eq, Show)
```
But we can not use this directly with our (Co-)Algebras.
Luckily Edward build a little bit of type magic into
the library:
```haskell
type instance Base (Tree c) = (TreeF c)
instance Unfoldable (Tree c) where
embed EmptyF = Empty
embed (LeafF c) = Leaf c
embed (NodeF l r) = Node l r
instance Foldable (Tree c) where
project Empty = EmptyF
project (Leaf c) = LeafF c
project (Node l r) = NodeF l r
```
Without going into detail by doing this we establish
a relationship between `Tree` and `TreeF` and teach
the compiler how to translate between these types.
Now we can use our Alebra on our non functor type:
```haskell
example4 = cata flatten (Node (Leaf 'l') (Leaf 'r')) == "lr"
```
The great thing about this is that, looking at the
Core output again, there is no traces of the `TreeF`
structure to be found. As far as I can tell, the
algorithm is working directly on our `Tree` type.
----------------------------------------------------------
Literature:
- [Understanding F-Algebras](https://www.fpcomplete.com/user/bartosz/understanding-algebras)
- [Recursion Schemes by Example](http://www.timphilipwilliams.com/slides.html)
- [Recursion Schemes: A Field Guide](http://comonad.com/reader/2009/recursion-schemes/)
- [This StackOverflow question](http://stackoverflow.com/questions/6941904/recursion-schemes-for-dummies)
----------------------------------------------------------
Appendix:
```haskell
mergeLists :: Ord a => [a] -> [a] -> [a]
mergeLists = curry $ unfoldr c where
c ([], []) = Nothing
c ([], y:ys) = Just (y, ([], ys))
c (x:xs, []) = Just (x, (xs, []))
c (x:xs, y:ys) | x <= y = Just (x, (xs, y:ys))
| x > y = Just (y, (x:xs, ys))
```

View File

@ -1,433 +0,0 @@
# Was ist das hier?
Hier schreiben wir ein paar Code-Highlights auf, die uns begegnet sind.
## Monoid? Da war doch was...
Stellen wir uns vor, dass wir eine Funktion schreiben, die einen String bekommt (mehrere Lines mit ACSII-Text) und dieses Wort-für-Wort rückwärts ausgeben soll. Das ist ein einfacher Einzeiler:
~~~ { .haskell .numberLines }
module Main where
import System.Environment (getArgs)
import Data.Monoid (mconcat)
import Data.Functor ((<$>))
main = do
ls <- readFile =<< head <$> getArgs
mconcat <$> mapM (putStrLn . unwords . reverse . words) (lines ls) --die eigentliche Funktion, ls ist das argument.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Was passiert hier an Vodoo? Und was machen die ganzen wilden Zeichen da?
Gehen wir die Main zeilenweise durch:
Wir lesen die Datei, die im ersten Kommandozeilen-Argument gegeben wird. getArgs hat folgende Signatur:
```haskell
getArgs :: IO [String]
```
Wir bekommen als eine Liste der Argumente. Wir wollen nur das erste. Also machen wir head getArgs. Allerdings fliegt uns dann ein Fehler. head sieht nämlich so aus:
```haskell
head :: [a] -> a
```
Irgendwie müssen wird as **in** das IO bekommen. Hierzu gibt es fmap. Somit ist
```haskell
fmap head :: IO [a] -> IO a
```
Ein inline-Alias (um die Funktion links und das Argument rechts zu schreiben und sich ne Menge Klammern zu sparen) ist <$>. Somit ist schlussendlich der Inhalt der Datei aus dem ersten Argument (lazy) in ls.
Eine andere Möglichkeit sich das (in diesem Fall) zu merken, bzw. drauf zu kommen ist, dass [] AUCH ein Funktor (sogar eine Monade) ist. Man könnte das also auch so schreiben:
```haskell
head :: [] a -> a
head :: Functor f => [] (f a) -> f a -- das "a" geschickt ersetzt zur Verdeutlichung
getArgs :: IO [] String
fmap head :: Functor f => f [] a -> f a
```
fmap "packt" die Funktion quasi 1 Umgebung (Funktor, Monade, ..) weiter rein - Sei es nun in Maybe, Either oder irgendwas anderes.
Alternatives (ausführliches) Beispiel am Ende.
Wenn wir uns die Signatur ansehen, dann haben wir nun
```haskell
head <$> getArgs :: IO String
```
readFile will aber nun ein String haben. Man kann nun
```haskell
f <- head <$> getArgs
ls <- readFile f
```
kann man auch "inline" mit =<< die Sachen "auspacken".
Die 2. Zeile lesen wir nun einfach "von hinten", wie man das meistens tun sollte. Hier ist ein
```haskell
lines ls :: [String]
```
was uns den Inhalt der Datei zeilenweise gibt. Mit jeder Zeile möchten wir nun folgendes machen:
1. nach Wörtern trennen (words)
2. Wörter in der reihenfolge umkehren (reverse)
3. Wörter wider zu einer Zeile zusammensetzen (unwords)
4. diese Zeile ausgeben (putStrLn)
Wenn wir uns die Signatur ansehen:
```haskell
(putStrLn . unwords . reverse . words) :: String -> IO ()
```
Das mag im ersten Moment verwirren, daher noch die Signaturen der Einzelfunktionen:
```haskell
words :: String -> [String]
reverse :: [a] -> [a]
unwords :: [String] -> String
putStrLn :: String -> IO ()
```
Da wir am Ende in der IO-Monade landen müssen wir das auf unsere Zeilen mit mapM statt map anwenden. Dies sorgt auch dafür, dass die Liste der reihe nach durchgegangen wird. mapM mit unserer Funktion schaut dann so aus:
```haskell
mapM (putStrLn . unwords . reverse . words) :: [String] -> [IO ()]
```
eek! Das [IO ()] sieht ekelig aus. Wir haben eine Liste von IO-gar nichts. Das können wir eigentlich entsorgen. Da wir innerhalb der main-Funktion in einer IO-Monade sind, wollen wir IO () anstatt [IO ()] zurück haben.
Wenn wir uns jetzt erinnern, dass [] auch nur eine Monade ist und dass jede Monade ein Monoid ist, dann ist die Lösung einfach. Monoide haben eine "append"-funktion (mappend oder (<>) genannt). Wenn wir "nichts" an "nichts" anhängen, dann erhalten wir .... *Trommelwirbel* "nichts"! Wir müssen die [IO ()]-Liste also "nur noch" mit mappend falten. Hierzu gibt es schon eine vorgefertigte Funktion:
```haskell
mconcat :: [a] -> a
mconcat = foldr mappend mempty
```
Was genau die gewünschte Faltung macht. Wir müssen nun wieder fmap nehmen, da wir die Liste selbst falten wollen - und nicht map, welches auf den IO () innerhalb der Liste arbeiten würde. Durch die Faltung fällt die Liste nun auf IO () zusammen.
Viel Voodoo in wenig Code, aber wenn man sich dran gewöhnt hat, sind Monaden in Monaden auch nicht schlimm. Man muss sich immer nur richtig "rein" fmap'en.
---
Kleinen Tipp gab es noch: mapM_ macht genau das, was oben mit mconcat erreicht werden sollte. Somit kann man auch
```haskell
mapM_ (putStrLn . unwords . reverse . words) (lines ls)
```
schreiben. Ich hab es aber mal wegen der klarheit oben so gelassen.
### Alternatives fmap-Beispiel
Nehmen wir als alternatives Beispiel mal an:
```haskell
a :: IO Maybe State t
```
Um Funktionen vom Typ
```haskell
f :: IO a -> IO a
f a -- valide
```
zu nehmen, brauchen wir nichts machen. Bei
```haskell
f' :: Maybe a -> Maybe a
```
brauchen wir 1 fmap, also ein
```haskell
f' a -- error
f' <$> a
```
um eine Funktion
```haskell
f'' :: State t -> State t
```
zu benutzen folglich:
```haskell
f'' a -- error
f'' <$> a -- error
fmap f'' <$> a
```
## *-Morpisms
Backup eines Blogposts eines Kommilitonen:
This weekend I spend some time on Morphisms.
Knowing that this might sound daunting to many
dabbling Haskellers (like I am), I decided to
write a real short MergeSort hylomorphism quickstarter.
----------------------------------------------------------
For those who need a refresher: MergeSort works by creating
a balanced binary tree from the input list and directly
collapsing it back into itself while treating the children
as sorted lists and merging these with an O(n) algorithm.
----------------------------------------------------------
First the usual prelude:
```haskell
{-# LANGUAGE DeriveFunctor #-}
{-# LANGUAGE TypeFamilies #-}
import Data.Functor.Foldable
import Data.List (splitAt, unfoldr)
```
----------------------------------------------------------
We will use a binary tree like this. Note that
there is no explicit recursion used, but `NodeF` has
two *holes*. These will eventually filled later.
```haskell
data TreeF c f = EmptyF | LeafF c | NodeF f f
deriving (Eq, Show, Functor)
```
--------------------------------------------------
Aside: We could use this as a *normal* binary tree by
wrapping it in `Fix`: `type Tree a = Fix (TreeF a)`
But this would require us to write our tree like
`Fix (NodeF (Fix (LeafF 'l')) (Fix (LeafF 'r')))`
which would get tedious fast. Luckily Edward build
a much better way to do this into *recursion-schemes*.
I will touch on this later.
--------------------------------------------------
Without further ado we start to write a Coalgebra,
which in my book is just a scary name for
"function that is used to construct datastructures".
```haskell
unflatten :: [a] -> TreeF a [a]
unflatten ( []) = EmptyF
unflatten (x:[]) = LeafF x
unflatten ( xs) = NodeF l r where (l,r) = splitAt (length xs `div` 2) xs
```
From the type signature it's immediately obvious,
that we take a list of 'a's and use it to create
a part of our tree.
The nice thing is that due to the fact that we
haven't commited to a type in our tree nodes
we can just put lists in there.
--------------------------------------------------
Aside: At this point we could use this Coalgebra to
construct (unsorted) binary trees from lists:
```haskell
example1 = ana unflatten [1,3] == Fix (NodeF (Fix (LeafF 1)) (Fix (LeafF 3)))
```
--------------------------------------------------
On to our sorting, tree-collapsing Algebra.
Which again is just a creepy word for
"function that is used to deconstruct datastructures".
The function `mergeList` is defined below and
just merges two sorted lists into one sorted list
in O(n), I would probably take this from the `ordlist`
package if I were to implement this *for real*.
Again we see that we can just construct our
sorted output list from a `TreeF` that
apparently contains just lists.
```haskell
flatten :: Ord a => TreeF a [a] -> [a]
flatten EmptyF = []
flatten (LeafF c) = [c]
flatten (NodeF l r) = mergeLists l r
```
--------------------------------------------------
Aside: We could use a Coalgebra to deconstruct trees:
```haskell
example2 = cata flatten (Fix (NodeF (Fix (LeafF 3)) (Fix (LeafF 1)))) == [1,3]
```
--------------------------------------------------
Now we just combine the Coalgebra and the Algebra
with one from the functions from Edwards `recursion-schemes`
library:
```haskell
mergeSort :: Ord a => [a] -> [a]
mergeSort = hylo flatten unflatten
example3 = mergeSort [5,2,7,9,1,4] == [1,2,4,5,7,9]
```
--------------------------------------------------
What have we gained?
We have implemented a MergeSort variant in 9 lines of
code, not counting the `mergeLists` function below.
Not bad, but
[this implementation](http://en.literateprograms.org/Merge_sort_(Haskell))
is not much longer.
On the other hand the morphism based implementation
cleanly describes what happens during construction
and deconstruction of our intermediate structure.
My guess is that, as soon as the algortihms get
more complex, this will really make a difference.
--------------------------------------------------
At this point I wasn't sure if this was useful or
remotely applicable. Telling someone "I spend a
whole weekend learning about Hylomorphism" isn't
something the cool developer kids do.
It appeared to me that maybe I should have a look
at the Core to see what the compiler finally comes
up with (edited for brevity):
```haskell
mergeSort :: [Integer] -> [Integer]
mergeSort =
\ (x :: [Integer]) ->
case x of wild {
[] -> [];
: x1 ds ->
case ds of _ {
[] -> : x1 ([]);
: ipv ipv1 ->
unfoldr
lvl9
(let {
p :: ([Integer], [Integer])
p =
case $wlenAcc wild 0 of ww { __DEFAULT ->
case divInt# ww 2 of ww4 { __DEFAULT ->
case tagToEnum# (<# ww4 0) of _ {
False ->
case $wsplitAt# ww4 wild of _ { (# ww2, ww3 #) -> (ww2, ww3) };
True -> ([], wild)
}
}
} } in
(case p of _ { (x2, ds1) -> mergeSort x2 },
case p of _ { (ds1, y) -> mergeSort y }))
}
}
end Rec }
```
While I am not really competent in reading Core and
this is actually the first time I bothered to try,
it is immediately obvious that there is no trace
of any intermediate tree structure.
This is when it struck me. I was dazzled and amazed.
And am still. Although we are writing our algorithm
as if we are working on a real tree structure the
library and the compiler are able to just remove
the whole intermediate step.
--------------------------------------------------
Aftermath:
In the beginning I promised a way to work on
non-functor data structures. Actually that
was how I began to work with the `recursion-schemes`
library.
We are able to create a 'normal' version of our tree
from above:
```haskell
data Tree c = Empty | Leaf c | Node (Tree c) (Tree c)
deriving (Eq, Show)
```
But we can not use this directly with our (Co-)Algebras.
Luckily Edward build a little bit of type magic into
the library:
```haskell
type instance Base (Tree c) = (TreeF c)
instance Unfoldable (Tree c) where
embed EmptyF = Empty
embed (LeafF c) = Leaf c
embed (NodeF l r) = Node l r
instance Foldable (Tree c) where
project Empty = EmptyF
project (Leaf c) = LeafF c
project (Node l r) = NodeF l r
```
Without going into detail by doing this we establish
a relationship between `Tree` and `TreeF` and teach
the compiler how to translate between these types.
Now we can use our Alebra on our non functor type:
```haskell
example4 = cata flatten (Node (Leaf 'l') (Leaf 'r')) == "lr"
```
The great thing about this is that, looking at the
Core output again, there is no traces of the `TreeF`
structure to be found. As far as I can tell, the
algorithm is working directly on our `Tree` type.
--------------------------------------------------
Literature:
* [Understanding F-Algebras](https://www.fpcomplete.com/user/bartosz/understanding-algebras)
* [Recursion Schemes by Example](http://www.timphilipwilliams.com/slides.html)
* [Recursion Schemes: A Field Guide](http://comonad.com/reader/2009/recursion-schemes/)
* [This StackOverflow question](http://stackoverflow.com/questions/6941904/recursion-schemes-for-dummies)
--------------------------------------------------
Appendix:
```haskell
mergeLists :: Ord a => [a] -> [a] -> [a]
mergeLists = curry $ unfoldr c where
c ([], []) = Nothing
c ([], y:ys) = Just (y, ([], ys))
c (x:xs, []) = Just (x, (xs, []))
c (x:xs, y:ys) | x <= y = Just (x, (xs, y:ys))
| x > y = Just (y, (x:xs, ys))
```

66
content/Haskell/FFPiH.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,66 @@
# Fortgeschrittene funktionale Programmierung in Haskell
FFPiH ist eine Vorlesung, die ich zusammen mit einem Kommilitonen im Sommer 2015
erstmals erstellt und gehalten haben.
Insgesamt haben wir die Vorlesung 3x gehalten, wobei von der ersten zur zweiten
Iteration der Inhalt massiv überarbeitet wurde und bei der Iteration von der
zweiten zur dritten Vorlesung die Übungen komplett neu erstellt wurden.
Die gesamten Übungen sind unter anderem in der FFPiH-Organisation in meinem
gitea hinterlegt:
[https://gitea.dresselhaus.cloud/FFPiH](https://gitea.dresselhaus.cloud/FFPiH)
Einige der aktualisierten Übungen sind privat geschaltet, da diese iterativ
aufeinander aufbauen und jeweils die Musterlösung der vorherigen enthalten.
## Aufbau der Vorlesung
Vorausgesetzt wurde, dass die Studierenden das erste Semester abgeschlossen
hatten und somit bereits leichte Grundlagen in Haskell kannten (aber z.b. Dinge
wie Functor/Applicative/Monad noch nicht *wirklich* erklärt bekommen haben).
Stück für Stück werden die Studis dann zunächst in abstrakte Konstrukte
eingeführt, aber diese werden dann schnell in die Praxis umgesetzt. Etwa mit dem
Schreiben eines eigenen Parsers.
Schlussendlich gibt es dann einen "Rundumschlag" durch die gesamte Informatik.
Erstellung eines Spieles (auf basis einer kleinen Grundlage), erstellung von
WebApps mit Yesod, Parallelisierung und Nebenläufigkeit für rechenintensive
Anwendungen inkl. synchronisation mittels STM.
Optional gab es weitere Übungen zu dingen wie "verteiltes Rechnen".
Ziel hierbei war nicht, diese ganzen Themen in der Tiefe beizubringen, sondern
aufzuzeigen, wie sie sehr schnell abstrakte Konstrukte, die ihnen ggf. 3 Semester
später erst begegnen bugfrei benutzen können, da Haskell hier in sehr vielen
Fällen einfach nur die "richtige" Lösung kompilieren lässt und alle gängigen
Fallen schlicht ausschließt. Beispiel ist z.b. STM innerhalb von STM, Mischen
von DB-Monade, Handler-Monade und Template-Engine in Yesod, Process () statt IO
() in der Nutzung von CloudHaskell, etc. pp.
## Studentisches Feedback
Sehr gutes Feedback von den Studenten bekamen wir insbesondere für Übungen wie:
[Übung 2, Aufgabe 2](https://gitea.dresselhaus.cloud/FFPiH/uebung2017_2/src/branch/master/src/Aufgabe2.hs),
weil hier durch "einfaches" umformen hin zu Abstraktionen und mit den Regeln dieser
im ersten Fall die Laufzeit (vor Compileroptimierungen) von O(n²) auf O(0) ändert.
[Übung 4](https://gitea.dresselhaus.cloud/FFPiH/uebung2017-4), welche ein
komplett fertigen (sehr rudimentären und simplen) Dungeon-Crawler bereitstellt,
der "nur" 1-2 bugs hat und "wie ein echtes Projekt" erweitert werden muss.
Diese Übung hat sich dann über 4 weitere Übungen gestreckt, wobei folgende
Aufgaben gelöst werden müssen:
- Einarbeitung in QuickCheck zur Behebung eines Bugs im Test
- Umschreiben von explizitem Argument-Passing hin zu Monad-Transformers mit
stateful [[Lenses|lenses]]#
- Continuation-Basierendes Event-System
- Hinzufügen eines Parsers für Level, Items & deren Effekte und
implementation dieser
- Ändern des GUI-Parts von CLI auf 2D GL mittels gloss
- Ändern von `StateT World` auf `RWST GameConfig Log World` und somit nutzen von
individuellen Konfigurationen für z.b. Keybindings

View File

@ -1,8 +1,12 @@
# Wozu brauchen wir das Überhaupt?
# Lenses
Die Idee dahinter ist, dass man Zugriffsabstraktionen über Daten verknüpfen kann. Als einfachen Datenstruktur kann man einen Record mit der entsprechenden Syntax nehmen.
## Wofür brauchen wir das überhaupt?
## Beispiel
Die Idee dahinter ist, dass man Zugriffsabstraktionen über Daten verknüpfen
kann. Als einfachen Datenstruktur kann man einen Record mit der entsprechenden
Syntax nehmen.
### Beispiel
~~~ { .haskell .numberLines }
data Person = P { name :: String
@ -22,17 +26,17 @@ data Address = A { road :: String
-- update of a record inside a record
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
## Probleme
### Probleme
Probleme mit diesem Code:
- für 1-Dimensionale Felder ist die record-syntax ok.
- tiefere Ebenen nur umständlich zu erreichen
- eigentlich wollen wir nur pe in p setzen, müssen aber über addr etc. gehen.
- wir brauchen wissen über die "Zwischenstrukturen", an denen wir nicht interessiert sind
- wir brauchen wissen über die "Zwischenstrukturen", an denen wir nicht
interessiert sind
## Was wir gern hätten
### Was wir gern hätten
~~~ { .haskell .numberLines }
data Person = P { name :: String
@ -49,7 +53,7 @@ set :: Lens' s a -> a -> s -> s
composeL :: Lens' s1 s2 -> Lens s2 a -> Lens' s1 a
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
## Wie uns das hilft
### Wie uns das hilft
Mit diesen Dingen (wenn wir sie hätten) könnte man dann
@ -67,9 +71,9 @@ setPostcode pc p
machen und wäre fertig.
# Trivialer Ansatz
## Trivialer Ansatz
## Getter/Setter als Lens-Methoden
### Getter/Setter als Lens-Methoden
~~~ { .haskell .numberLines }
data LensR s a = L { viewR :: s -> a
@ -80,32 +84,32 @@ composeL (L v1 u1) (L v2 u2)
(\a s -> u1 (u2 a (v1 s)) s)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
## Wieso ist das schlecht?
### Wieso ist das schlecht?
- extrem ineffizient
- extrem ineffizient
Auslesen traversiert die Datenstruktur, dann wird die Funktion angewendet und zum setzen wird die Datenstruktur erneut traversiert:
Auslesen traversiert die Datenstruktur, dann wird die Funktion angewendet und
zum setzen wird die Datenstruktur erneut traversiert:
~~~ { .haskell .numberLines }
over :: LensR s a -> (a -> a) -> s -> s
over ln f s = setR l (f (viewR l s)) s
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~ { .haskell .numberLines }
over :: LensR s a -> (a -> a) -> s -> s
over ln f s = setR l (f (viewR l s)) s
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
- Lösung: modify-funktion hinzufügen
- Lösung: modify-funktion hinzufügen
~~~ { .haskell .numberLines }
data LensR s a
= L { viewR :: s -> a
, setR :: a -> s -> s
, mod :: (a->a) -> s -> s
, modM :: (a->Maybe a) -> s -> Maybe s
, modIO :: (a->IO a) -> s -> IO s }
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~ { .haskell .numberLines }
data LensR s a
= L { viewR :: s -> a
, setR :: a -> s -> s
, mod :: (a->a) -> s -> s
, modM :: (a->Maybe a) -> s -> Maybe s
, modIO :: (a->IO a) -> s -> IO s }
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Neues Problem: Für jeden Spezialfall muss die Lens erweitert werden.
Neues Problem: Für jeden Spezialfall muss die Lens erweitert werden.
## Something in common
### Something in common
Man kann alle Monaden abstrahieren. Functor reicht schon:
@ -119,21 +123,26 @@ data LensR s a
Idee: Die 3 darüberliegenden durch modF ausdrücken.
## Typ einer Lens
### Typ einer Lens
Wenn man das berücksichtigt, dann hat einen Lens folgenden Typ:
> type Lens' s a = forall f. Functor f
> => (a -> f a) -> s -> f s
~~~ {.haskell}
type Lens' s a = forall f. Functor f
=> (a -> f a) -> s -> f s
~~~
Allerdings haben wir dann noch unseren getter/setter:
> data LensR s a = L { viewR :: s -> a
> , setR :: a -> s -> s }
~~~ {.haskell}
data LensR s a = L { viewR :: s -> a
, setR :: a -> s -> s }
~~~
Stellt sich raus: Die sind isomorph! Auch wenn die von den Typen her komplett anders aussehen.
Stellt sich raus: Die sind isomorph! Auch wenn die von den Typen her komplett
anders aussehen.
# Benutzen einer Lens als Setter
## Benutzen einer Lens als Setter
~~~ { .haskell .numberLines }
set :: Lens' s a -> (a -> s -> s)
@ -142,7 +151,8 @@ set ln a s = --...umm...
-- => get s out of f s to return it
~~~~~~
Wir können für f einfach die "Identity"-Monade nehmen, die wir nachher wegcasten können.
Wir können für f einfach die "Identity"-Monade nehmen, die wir nachher wegcasten
können.
~~~ { .haskell .numberLines }
newtype Identity a = Identity a
@ -170,17 +180,22 @@ set ln x s
oder kürzer (für nerds wie den Autor der Lens-Lib)
> set :: Lens' s a -> (a -> s -> s)
> set ln x = runIdentity . ln (Identity . const x)
~~~ {.haskell }
set :: Lens' s a -> (a -> s -> s)
set ln x = runIdentity . ln (Identity . const x)
~~~
# Benutzen einer Lens als Modify
## Benutzen einer Lens als Modify
Dasselbe wie Set, nur dass wir den Parameter nicht entsorgen, sondern in die mitgelieferte Funktion stopfen.
Dasselbe wie Set, nur dass wir den Parameter nicht entsorgen, sondern in die
mitgelieferte Funktion stopfen.
> over :: Lens' s a -> (a -> a) -> s -> s
> over ln f = runIdentity . ln (Identity . f)
~~~ {.haskell}
over :: Lens' s a -> (a -> a) -> s -> s
over ln f = runIdentity . ln (Identity . f)
~~~
# Benutzen einer Lens als Getter
## Benutzen einer Lens als Getter
~~~ { .haskell .numberLines }
view :: Lens' s a -> (s -> a)
@ -190,7 +205,8 @@ view ln s = --...umm...
-- Wait, WHAT?
~~~~~~
Auch hier gibt es einen netten Funktor. Wir packen das "a" einfach in das "f" und werfen das "s" am Ende weg.
Auch hier gibt es einen netten Funktor. Wir packen das "a" einfach in das "f"
und werfen das "s" am Ende weg.
~~~ { .haskell .numberLines }
newtype Const v a = Const v
@ -214,15 +230,19 @@ view ln s
oder nerdig
> view :: Lens' s a -> (s -> a)
> view ln = getConst . ln Const
~~~ {.haskell}
view :: Lens' s a -> (s -> a)
view ln = getConst . ln Const
~~~
# Lenses bauen
## Lenses bauen
Nochmal kurz der Typ:
> type Lens' s a = forall f. Functor f
> => (a -> f a) -> s -> f s
~~~ {.haskell}
type Lens' s a = forall f. Functor f
=> (a -> f a) -> s -> f s
~~~
Für unser Personen-Beispiel vom Anfang:
@ -242,11 +262,13 @@ name elt_fn (P n s)
Die Lambda-Funktion ersetzt einfach den Namen. Häufig sieht man auch
> name elt_fn (P n s)
> = (\n' -> P n' s) <$> (elt_fn n)
> -- | Focus | |Function|
~~~ {.haskell}
name elt_fn (P n s)
= (\n' -> P n' s) <$> (elt_fn n)
-- | Focus | |Function|
~~~
# Wie funktioniert das intern?
## Wie funktioniert das intern?
~~~ { .haskell .numberLines }
view name (P {_name="Fred", _salary=100})
@ -260,11 +282,13 @@ view name (P {_name="Fred", _salary=100})
= "Fred"
~~~~~~
Dieser Aufruf hat KEINE Runtime-Kosten, weil der Compiler direkt die Adresse des Feldes einsetzen kann. Der gesamte Boilerplate-Code wird vom Compiler wegoptimiert.
Dieser Aufruf hat KEINE Runtime-Kosten, weil der Compiler direkt die Adresse des
Feldes einsetzen kann. Der gesamte Boilerplate-Code wird vom Compiler
wegoptimiert.
Dies gilt für jeden Funktor mit newtype, da das nur ein Typalias ist.
# Composing Lenses und deren Benutzung
## Composing Lenses und deren Benutzung
Wie sehen denn die Typen aus?
@ -284,7 +308,7 @@ wenn man scharf hinsieht, kann man die verbinden
und erhält eine Lens. Sogar die Gewünschte!
Somit ist Lens-Composition einfach nur Function-Composition (.).
# Automatisieren mit Template-Haskell
## Automatisieren mit Template-Haskell
Der Code um die Lenses zu bauen ist für records immer Identisch:
@ -305,10 +329,12 @@ $(makeLenses ''Person)
~~~~~~
nehmen, was einem eine Lens für "name" und eine Lens für "salary" generiert.
Mit anderen Templates kann man auch weitere Dinge steuern (etwa wofür Lenses generiert werden, welches Prefix (statt _) man haben will etc. pp.).
Mit anderen Templates kann man auch weitere Dinge steuern (etwa wofür Lenses
generiert werden, welches Prefix (statt \_) man haben will etc. pp.).
Will man das aber haben, muss man selbst in den Control.Lens.TH-Code schauen.
# Lenses für den Beispielcode
## Lenses für den Beispielcode
~~~ { .haskell .numberLines }
import Control.Lens.TH
@ -327,7 +353,7 @@ setPostcode :: String -> Person -> Person
setPostcode pc p = set (addr . postcode) pc p
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# Shortcuts mit "Line-Noise"
## Shortcuts mit "Line-Noise"
~~~ { .haskell .numberLines }
-- ...
@ -341,11 +367,13 @@ getPostcode p = p ^. $ addr . postcode
-- |from|get| Focus |
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Es gibt drölf-zillionen weitere Infix-Operatoren (für Folds, Listenkonvertierungen, -traversierungen, ...)
Es gibt drölf-zillionen weitere Infix-Operatoren (für Folds,
Listenkonvertierungen, -traversierungen, ...)
# Virtuelle Felder
## Virtuelle Felder
Man kann mit Lenses sogar Felder emulieren, die gar nicht da sind. Angenommen folgender Code:
Man kann mit Lenses sogar Felder emulieren, die gar nicht da sind. Angenommen
folgender Code:
~~~ { .haskell .numberLines }
data Temp = T { _fahrenheit :: Float }
@ -360,12 +388,16 @@ centigrade centi_fn (T faren)
-- cToF & fToC as Converter-Functions defined someplace else
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Hiermit kann man dann auch Funktionen, die auf Grad-Celsius rechnen auf Daten anwenden, die eigenlich nur Fahrenheit speichern, aber eine Umrechnung bereitstellen.
Analog kann man auch einen Zeit-Datentypen definieren, der intern mit Sekunden rechnet (und somit garantiert frei von Fehlern wie -3 Minuten oder 37 Stunden ist)
Hiermit kann man dann auch Funktionen, die auf Grad-Celsius rechnen auf Daten
anwenden, die eigenlich nur Fahrenheit speichern, aber eine Umrechnung
bereitstellen. Analog kann man auch einen Zeit-Datentypen definieren, der
intern mit Sekunden rechnet (und somit garantiert frei von Fehlern wie -3
Minuten oder 37 Stunden ist)
# Non-Record Strukturen
## Non-Record Strukturen
Das ganze kann man auch parametrisieren und auf Non-Record-Strukturen anwenden. Beispielhaft an einer Map verdeutlicht:
Das ganze kann man auch parametrisieren und auf Non-Record-Strukturen anwenden.
Beispielhaft an einer Map verdeutlicht:
~~~ { .haskell .numberLines }
-- from Data.Lens.At
@ -388,33 +420,37 @@ at k mb_fn m
-- mb_fn :: Maybe v -> f Maybe v
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# Weitere Beispiele
## Weitere Beispiele
- Bitfields auf Strukturen die Bits haben (Ints, ...) in Data.Bits.Lens
- Web-scraper in Package hexpat-lens
- Bitfields auf Strukturen die Bits haben (Ints, ...) in Data.Bits.Lens
- Web-scraper in Package hexpat-lens
~~~ { .haskell .numberLines }
p ^.. _HTML' . to allNodes
. traverse . named "a"
. traverse . ix "href"
. filtered isLocal
. to trimSpaces
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~ { .haskell .numberLines }
p ^.. _HTML' . to allNodes
. traverse . named "a"
. traverse . ix "href"
. filtered isLocal
. to trimSpaces
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Zieht alle externen Links aus dem gegebenen HTML-Code in p um weitere ziele fürs crawlen zu finden.
Zieht alle externen Links aus dem gegebenen HTML-Code in p um weitere ziele
fürs crawlen zu finden.
# Erweiterungen
## Erweiterungen
Bisher hatten wir Lenses nur auf Funktoren F. Die nächstmächtigere Klasse ist Applicative.
Bisher hatten wir Lenses nur auf Funktoren F. Die nächstmächtigere Klasse ist
Applicative.
~~~ { .haskell .numberLines }
type Traversal' s a = forall f. Applicative f
=> (a -> f a) -> (s -> f s)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Da wir den Container identisch lassen (weder s noch a wurde angefasst) muss sich etwas anderes ändern. Statt eines einzelnen Focus erhalten wir viele Foci.
Da wir den Container identisch lassen (weder s noch a wurde angefasst) muss sich
etwas anderes ändern. Statt eines einzelnen Focus erhalten wir viele Foci.
Was ist ein Applicative überhaupt? Eine schwächere Monade (nur 1x Anwendung und kein Bind - dafür kann man die beliebig oft hintereinanderhängen).
Was ist ein Applicative überhaupt? Eine schwächere Monade (nur 1x Anwendung und
kein Bind - dafür kann man die beliebig oft hintereinanderhängen).
~~~ { .haskell .numberLines }
class Functor f => Applicative f where
@ -447,7 +483,8 @@ addr_strs elt_fn (A r c p)
-- | function with 2 "Holes"| first Thing | second Thing
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
fmap kann nur 1 Loch stopfen, aber nicht mit n Löchern umgehen. Applicative mit <*> kann das.
fmap kann nur 1 Loch stopfen, aber nicht mit n Löchern umgehen. Applicative mit
<*> kann das.
Somit gibt sich
~~~ { .haskell .numberLines }
@ -464,38 +501,52 @@ addr_strs elt_fn (A r c p)
Wie würd eine modify-funktion aussehen?
> over :: Lens' s a -> (a -> a) -> s -> s
> over ln f = runIdentity . ln (Identity . f)
~~~ {.haskell}
over :: Lens' s a -> (a -> a) -> s -> s
over ln f = runIdentity . ln (Identity . f)
> over :: Traversal' s a -> (a -> a) -> s -> s
> over ln f = runIdentity . ln (Identity . f)
over :: Traversal' s a -> (a -> a) -> s -> s
over ln f = runIdentity . ln (Identity . f)
~~~
Der Code ist derselbe - nur der Typ ist generischer. Auch die anderen Dinge funktioniert diese Erweiterung (für Identity und Const muss man noch ein paar dummy-Instanzen schreiben um sie von Functor auf Applicative oder Monad zu heben - konkret reicht hier die Instanzierung von Monoid). In der Lens-Library ist daher meist Monad m statt Functor f gefordert.
Der Code ist derselbe - nur der Typ ist generischer. Auch die anderen Dinge
funktioniert diese Erweiterung (für Identity und Const muss man noch ein paar
dummy-Instanzen schreiben um sie von Functor auf Applicative oder Monad zu heben
- konkret reicht hier die Instanzierung von Monoid). In der Lens-Library ist
daher meist Monad m statt Functor f gefordert.
# Wozu dienen die Erweiterungen?
## Wozu dienen die Erweiterungen?
Man kann mit Foci sehr selektiv vorgehen. Auch kann man diese durch Funktionen steuern. Beispisweise eine Funktion anwenden auf
Man kann mit Foci sehr selektiv vorgehen. Auch kann man diese durch Funktionen
steuern. Beispisweise eine Funktion anwenden auf
- Jedes 2. Listenelement
- Alle graden Elemente in einem Baum
- Alle Namen in einer Tabelle, deren Gehalt > 10.000€ ist
Traversals und Lenses kann man trivial kombinieren (lens . lens => lens, lens . traversal => traversal etc.)
Traversals und Lenses kann man trivial kombinieren (`lens . lens` => `lens`,
`lens . traversal` => `traversal` etc.)
# Wie es in Lens wirklich aussieht
## Wie es in Lens wirklich aussieht
In diesem Artikel wurde nur auf Monomorphic Lenses eingegangen. In der richtigen Library ist eine Lens
In diesem Artikel wurde nur auf Monomorphic Lenses eingegangen. In der richtigen
Library ist eine Lens
> type Lens' s a = Lens s s a a
> type Lens s t a b = forall f. Functor f => (a -> f b) -> (s -> f t)
~~~ {.haskell}
type Lens' s a = Lens s s a a
type Lens s t a b = forall f. Functor f => (a -> f b) -> (s -> f t)
~~~
sodass sich auch die Typen ändern können um z.B. automatisch einen Konvertierten (sicheren) Typen aus einer unsicheren Datenstruktur zu geben.
sodass sich auch die Typen ändern können um z.B. automatisch einen Konvertierten
(sicheren) Typen aus einer unsicheren Datenstruktur zu geben.
Die modify-Funktion over ist auch
~~~ {.haskell}
> over :: Profunctor p => Setting p s t a b -> p a b -> s -> t
~~~
*Edward is deeply in thrall to abstractionitis* - Simon Peyton Jones
> *Edward is deeply in thrall to abstractionitis* - Simon Peyton Jones
Lens alleine definiert 39 newtypes, 34 data-types und 194 Typsynonyme...
Ausschnitt

View File

@ -1,6 +1,8 @@
# Webapp-Development in Haskell
Step-by-Step-Anleitung, wie man ein neues Projekt mit einer bereits erprobten Pipeline erstellt.
# Definition der API
## Definition der API
Erster Schritt ist immer ein wünsch-dir-was bei der Api-Defenition.
@ -12,9 +14,9 @@ Nach der Definition, was man am Ende haben möchte, muss man sich entscheiden, i
Im folgenden wird (aus offensichtlichen Gründen) nur auf das Haskell-Projekt eingegangen.
# Startprojekt in Haskell
## Startprojekt in Haskell
## Erstellen eines neuen Projektes
### Erstellen eines neuen Projektes
zunächst erstellen wir in normales Haskell-Projekt ohne funktionalität & firlefanz:
@ -34,7 +36,7 @@ ghc-options:
ein.
Anschließend organisieren wir uns noch eine gute `.gitignore` und initialisieren das git mittels `git init; git add .; git commit -m "initial scaffold"`
## Generierung der API
### Generierung der API
Da die API immer wieder neu generiert werden kann (und sollte!) liegt sich in einem unterverzeichnis des Haputprojektes.
@ -50,7 +52,7 @@ Wichtig: Der Name in der api-doc sollte vom Namen des Services (oben myservice)
danach: wie gewohnt `git init; git add .; git commit -m "initial"`. Auf dem Server der Wahl (github, gitea, gitlab, ...) nun ein Repository erstellen (am Besten: myserviceAPI - alles auf API endend ist autogeneriert!) und den Anweisungen nach ein remote hinzufügen & pushen.
### Wieder zurück im Haskell-Service
#### Wieder zurück im Haskell-Service
In unserem eigentlichen Service müssen wir nun die API einbinden.
Dazu erstellen wir ein Verzeichnis `libs` (konvention) und machen ein `git submodule add <repository-url> libs/myserviceAPI`
@ -66,7 +68,7 @@ packages:
```
nun können wir in der `package.yaml` (oder `myservice.cabal`, falls kein hpack verwendet wird) unter den dependencies unsere api hinzufügen (name wie die cabal-datei in libs/myserviceAPI).
## Einbinden anderer Microservices
### Einbinden anderer Microservices
Funktioniert komplett analog zu dem vorgehen oben (ohne das generieren natürlich ;) ).
`stack.yaml` editieren und zu den packages hinzufügen:
@ -80,24 +82,24 @@ packages:
in der `package.yaml` (oder der cabal) die dependencies hinzufügen und schon haben wir die Features zur Verfügung und können gegen diese Services reden.
## Entfernen von anderen Technologien/Microservices
### Entfernen von anderen Technologien/Microservices
In git ist das entfernen von Submodules etwas frickelig, daher hier ein copy&paste der [GitHub-Antwort](https://gist.github.com/myusuf3/7f645819ded92bda6677):
```bash
# Remove the submodule entry from .git/config
## Remove the submodule entry from .git/config
git submodule deinit -f path/to/submodule
# Remove the submodule directory from the superproject's .git/modules directory
## Remove the submodule directory from the superproject's .git/modules directory
rm-rf .git/modules/path/to/submodule
# Remove the entry in .gitmodules and remove the submodule directory located at path/to/submodule
## Remove the entry in .gitmodules and remove the submodule directory located at path/to/submodule
git rm-f path/to/submodule
```
Falls das nicht klappt, gibt es alternative Vorschläge unter dem Link oben.
## Woher weiss ich, was wo liegt? Dokumentation? Halloo??
### Woher weiss ich, was wo liegt? Dokumentation? Halloo??
Keine Panik. Ein `stack haddock --open` hilft da. Das generiert die Dokumentation für alle in der `package.yaml` (oder cabal-file) eingetragenen dependencies inkl. aller upstream-dependencies. Man bekommt also eine komplette lokale Dokumentation von allem. Geöffnet wird dann die Paket-Startseite inkl. der direkten dependencies:
@ -114,9 +116,9 @@ python3 -m SimpleHTTPServer 8000
firefox "http://localhost:8000"
```
## Implementation des Services und Start
### Implementation des Services und Start
### Loader/Bootstrapper
#### Loader/Bootstrapper
Generelles Vorgehen:
- in app/Main.hs:
@ -313,7 +315,7 @@ loggingMiddleware = liftIO $ mkRequestLogger $ def { outputFormat = CustomOutput
```
### Weitere Instanzen und Definitionen, die der Generator (noch) nicht macht
#### Weitere Instanzen und Definitionen, die der Generator (noch) nicht macht
In der `Myservice.Types` werden ein paar hilfreiche Typen und Typinstanzen definiert. Im Folgenden geht es dabei um Dinge für:
@ -409,7 +411,7 @@ instance Out Response
instance FromBSON Repsonse -- FromBSON-Instanz geht immer davon aus, dass alle keys da sind (ggf. mit null bei Nothing).
```
### Was noch zu tun ist
#### Was noch zu tun ist
Den Service implementieren. Einfach ein neues Modul aufmachen (z.B. `MyService.Handler` oder `MyService.DieserEndpunktbereich`/`MyService.JenerEndpunktbereich`) und dort die Funktion implementieren, die man in der `Main.hs` benutzt hat.
In dem Handler habt ihr dann keinen Stress mehr mit validierung, networking, logging, etc. pp. weil alles in der Main abgehandelt wurde und ihr nur noch den "Happy-Case" implementieren müsst.
@ -440,19 +442,19 @@ Diese dummy-Antwort führt auf, wie gut man die ganzen Sachen mischen kann.
- Speichern der Antwort in der MongoDB
- Generieren einer Serverantwort und ausliefern dieser über die Schnittstelle
### Tipps & Tricks
#### Tipps & Tricks
#### Dateien, die statisch ausgeliefert werden sollen
##### Dateien, die statisch ausgeliefert werden sollen
Hierzu erstellt man ein Verzeichnis `static/` (konvention; ist im generator so generiert, dass das ausgeliefert wird). Packt man hier z.b. eine `index.html` rein, erscheint die, wenn man den Service ansurft.
#### Wie bekomme ich diese fancy Preview hin?
##### Wie bekomme ich diese fancy Preview hin?
Der Editor, der ganz am Anfang zum Einsatz gekommen ist, braucht nur die `api-doc.yml` um diese Ansicht zu erzeugen.
Daher empfielt sich hier ein angepasster Fork davon indem die Pfade in der index.html korrigiert sind. Am einfachsten (und von den meisten services so benutzt):
In meiner Implementation liegt dann nach dem starten auf http://localhost:PORT/ui/ und kann direkt dort getestet werden.
#### Wie sorge ich für bessere Warnungen, damit der Compiler meine Bugs fängt?
##### Wie sorge ich für bessere Warnungen, damit der Compiler meine Bugs fängt?
```bash
stack build --file-watch --ghc-options '-freverse-errors -W -Wall -Wcompat' --interleaved-output
@ -472,11 +474,11 @@ Um pro Datei Warnungen auszuschalten (z.B. weil man ganz sicher weiss, was man t
**Idealerweise sollte das Projekt keine Warnungen erzeugen.**
## Deployment
### Deployment
Als Beispiel sei hier ein einfaches Docker-Build mit Jenkins-CI gezeigt, weil ich das aus Gründen rumliegen hatte. Kann man analog in fast alle anderen CI übrsetzen.
### Docker
#### Docker
Die angehängten Scripte gehen von einer Standard-Einrichtung aus (statische sachen in static, 2-3 händische Anpassungen auf das eigene Projekt nach auspacken). Nachher liegt dann auch unter static/version die gebaute Versionsnummer & kann abgerufen werden.
In der Dockerfile.release und der Jenkinsfile müssen noch anpassungen gemacht werden. Konkret:
@ -484,7 +486,7 @@ In der Dockerfile.release und der Jenkinsfile müssen noch anpassungen gemacht w
- in der Dockerfile.release: alle `<<<HIER>>>`-Stellen sinnvoll befüllen
- in der Jenkinsfile die defs für "servicename" und "servicebinary" ausfüllen. Binary ist das, was bei stack exec aufgerufen wird; name ist der Image-Name für das docker-repository.
### Jenkins
#### Jenkins
Änderungen die dann noch gemacht werden müssen:
- git-repository url anpassen
@ -492,7 +494,7 @@ In der Dockerfile.release und der Jenkinsfile müssen noch anpassungen gemacht w
Wenn das durchgebaut ist, liegt im test/live-repository ein docker-image namens `servicename:version`.
## OMG! Ich muss meine API ändern. Was mache ich nun?
### OMG! Ich muss meine API ändern. Was mache ich nun?
1. api-doc.yml bearbeiten, wie gewünscht
2. mittels generator die Api & submodule neu generieren

View File

@ -1,8 +1,8 @@
---
categories: Mathematik
toc: yes
title: Logik
...
title: Logik für Dummies
---
Logik ist das ziehen von Schlüssen, die innerhalb der Logik widerspruchsfrei und kohärent sind.

View File

@ -1,30 +1,84 @@
# Wie lerne ich richtig an der Uni?
Dies ist eine gute Frage. Da ich im laufe der Zeit einige Antworten gesammelt habe, wollte ich diese mal hier niederschreiben. Vorweg eine Warnung: **All das hier spiegelt nur meine persönlichen Erfahrungen aus Gesprächen wieder. Es kann sein, dass die z.B. für euren Fachbereich nicht gilt.** Da wir das nun aus dem Weg haben, geht es auch gleich los.
Dies ist eine gute Frage. Da ich im laufe der Zeit einige Antworten gesammelt
habe, wollte ich diese mal hier niederschreiben. Vorweg eine Warnung: **All das
hier spiegelt nur meine persönlichen Erfahrungen aus Gesprächen wieder. Es kann
sein, dass die z.B. für euren Fachbereich nicht gilt.** Da wir das nun aus dem
Weg haben, geht es auch gleich los.
# Uni ist nicht Schule
## Uni ist nicht Schule
Einige mögen sagen: "duh!", aber es ist erschreckend, wie viele Leute meinen, dass ihnen die Uni etwas schuldet oder das Dozenten und Tutoren dafür verantwortlich sind, dass man hier etwas lernt. Studium ist eine komplett freiwillige Veranstaltung. Man kann jederzeit sagen: "Passt mir nicht. Ich gehe."
An der Uni wird erwartet, dass man sich ggf. einarbeitet, wenn man etwas nicht weiss; dass man Sekundärliteratur fragt (z.B. in Mathe auch mal in Bücher schaut um eine andere Erklärung zu bekommen, als der Prof an die Tafel geklatscht hat).
Einige mögen sagen: "duh!", aber es ist erschreckend, wie viele Leute meinen,
dass ihnen die Uni etwas schuldet oder das Dozenten und Tutoren dafür
verantwortlich sind, dass man hier etwas lernt. Studium ist eine komplett
freiwillige Veranstaltung. Man kann jederzeit sagen: "Passt mir nicht. Ich
gehe." An der Uni wird erwartet, dass man sich ggf. einarbeitet, wenn man etwas
nicht weiss; dass man Sekundärliteratur fragt (z.B. in Mathe auch mal in Bücher
schaut um eine andere Erklärung zu bekommen, als der Prof an die Tafel
geklatscht hat).
# Etwas Lerntheorie
## Etwas Lerntheorie
Es gibt einen sehr schönen [Talk](https://yow.eventer.com/yow-2014-1222/stop-treading-water-learning-to-learn-by-edward-kmett-1750) von Edwand Kmett in dem er über seine Erfahrungen berichtet. Kurzum: Man lernt durch stete Wiederholung. Und der beste Moment etwas zu wiederholen ist, kurz bevor man es vergisst. Das stimmt ziemlich genau mit meiner Erfahrung überein.
Es gibt einen sehr schönen
[Talk](https://yow.eventer.com/yow-2014-1222/stop-treading-water-learning-to-learn-by-edward-kmett-1750)
von Edwand Kmett in dem er über seine Erfahrungen berichtet. Kurzum: Man lernt
durch stete Wiederholung. Und der beste Moment etwas zu wiederholen ist, kurz
bevor man es vergisst. Das stimmt ziemlich genau mit meiner Erfahrung überein.
## Auswendig lernen
### Auswendig lernen
Grade die oben genannte Theorie steht beim Auswendiglernen im Vordergrund. Wenn man etwas langfristig auswendig lernen will (Fremdsprachen, etc.), dann gibt es hierzu Software, die herausfindet, wann es der beste Zeitpunkt ist, dich wieder abzufragen: [Anki](http://ankisrs.net/) gibt es für jede Platform kostenlos (außer iPhone - hier 25$, weil Apple so viel Geld für das einstellen im AppStore haben will). Anki ist dazu gedacht, dass man zu jedem Thema einen Stapel hat (z.b. Klausurfragen, Sprachen, ...) und jeden Tag lernt. Nach einiger Zeit wird die vorhersage der Lernzeit ziemlich genau. Anfangs beantwortet man noch viele Fragen täglich, aber je häufiger man die Antworten kennt, desto weiter hinten landen sie im Stapel. Schlussendlich kommt dieselbe Frage dann nur noch 1x/Monat oder noch seltener.
Grade die oben genannte Theorie steht beim Auswendiglernen im Vordergrund. Wenn
man etwas langfristig auswendig lernen will (Fremdsprachen, etc.), dann gibt es
hierzu Software, die herausfindet, wann es der beste Zeitpunkt ist, dich wieder
abzufragen: [Anki](http://ankisrs.net/) gibt es für jede Platform kostenlos
(außer iPhone - hier 25\$, weil Apple so viel Geld für das einstellen im AppStore
haben will). Anki ist dazu gedacht, dass man zu jedem Thema einen Stapel hat
(z.b. Klausurfragen, Sprachen, ...) und jeden Tag lernt. Nach einiger Zeit wird
die vorhersage der Lernzeit ziemlich genau. Anfangs beantwortet man noch viele
Fragen täglich, aber je häufiger man die Antworten kennt, desto weiter hinten
landen sie im Stapel. Schlussendlich kommt dieselbe Frage dann nur noch 1x/Monat
oder noch seltener.
Ich benutze dies insbesondere zum Auswendiglernen von Fakten, Formeln, Fachbegriffen etc. Bei Mathe bietet sich zum Beispiel an einen Stapel mit allen Definitionen zu haben; in der Biologie eine Liste der Schema und Kreisläufe etc.
Ich benutze dies insbesondere zum Auswendiglernen von Fakten, Formeln,
Fachbegriffen etc. Bei Mathe bietet sich zum Beispiel an einen Stapel mit allen
Definitionen zu haben; in der Biologie eine Liste der Schema und Kreisläufe etc.
Man kann auch einen Hardcore-Lernmarathon machen. Meine letzten beiden Klausuren waren nur auf "bestehen" - also ohne Note. Ich habe mir eine alte Klausur organisiert (mehr genaues unten) und dann daraus Karten erstellt. Dies hat nur wenige Stunden gedauert (2-3 verteilt auf 2 Tage). Damit habe ich dann am Tag vor der Klausur 2x gelernt (1x nach dem Aufstehen, 1x vorm schlafengehen; jeweils nach 30 Minuten hatte ich alle Fragen min. 1x korrekt beantwortet). Am Morgen der Klausur hab ich die Fragen vor dem Aufstehen noch einmal durchgemacht (wieder 25-30 min), habe mir zur Klausur fertig gemacht und bin 30 Min vor der Klausur die Fragen nochmals durchgegangen (15-30 min), aber konnte sie mittlerweile alle auswendig. Insgesamt habe ich mit Anki so für die Klausur effektiv 2h gelernt (+2-3h für das erstellen der Karten), habe die Klausur geschrieben und mit einer 3.0 bestanden (also wäre 3.0 gewesen, wenn es nicht unbenotet gewesen wäre). Kommilitonen, die sich (nach eigener Aussage) 1-2 Wochen auf die Klausur vorbereitet haben und eine Note wollten, schnitten teilweise schlechter ab (viele aber auch viel besser).
Man kann auch einen Hardcore-Lernmarathon machen. Meine letzten beiden Klausuren
waren nur auf "bestehen" - also ohne Note. Ich habe mir eine alte Klausur
organisiert (mehr genaues unten) und dann daraus Karten erstellt. Dies hat nur
wenige Stunden gedauert (2-3 verteilt auf 2 Tage). Damit habe ich dann am Tag
vor der Klausur 2x gelernt (1x nach dem Aufstehen, 1x vorm schlafengehen;
jeweils nach 30 Minuten hatte ich alle Fragen min. 1x korrekt beantwortet). Am
Morgen der Klausur hab ich die Fragen vor dem Aufstehen noch einmal durchgemacht
(wieder 25-30 min), habe mir zur Klausur fertig gemacht und bin 30 Min vor der
Klausur die Fragen nochmals durchgegangen (15-30 min), aber konnte sie
mittlerweile alle auswendig. Insgesamt habe ich mit Anki so für die Klausur
effektiv 2h gelernt (+2-3h für das erstellen der Karten), habe die Klausur
geschrieben und mit einer 3.0 bestanden (also wäre 3.0 gewesen, wenn es nicht
unbenotet gewesen wäre). Kommilitonen, die sich (nach eigener Aussage) 1-2
Wochen auf die Klausur vorbereitet haben und eine Note wollten, schnitten
teilweise schlechter ab (viele aber auch viel besser).
## Methodik lernen
### Methodik lernen
Im Gegensatz zum plumpen auswendig lernen gibt es dann auch Anforderungen, wo es darum geht Methoden und Anwendungen zu verstehen. Inbesondere ist dies in Vorbereitung auf z.B. mündliche Prüfungen der Fall. Hier steht eher die Theorie im Vordergrund.
Im Gegensatz zum plumpen auswendig lernen gibt es dann auch Anforderungen, wo es
darum geht Methoden und Anwendungen zu verstehen. Inbesondere ist dies in
Vorbereitung auf z.B. mündliche Prüfungen der Fall. Hier steht eher die Theorie
im Vordergrund.
Um solche Konzepte zu verstehen braucht es leider Zeit. Hier hilft kein 48h-Lernmarathon um das "mal eben" auf die Kette zu kriegen. Am besten bereitet man sich das gesamte Semester über vor (haha! Als ob! :p).
Das "Geheimnis" hier liegt in einer Kombination der Ansätze. Zum einen muss man natürlich verstehen, worum es geht. Hier hilft es Definitionen und Fachbegriffe z.B. mit Anki zu lernen. Allerdings muss man sich zusätzlich noch nach jeder(!) Vorlesung hinsetzen und versuchen den Inhalt zu verdauen. Dies können nur 10 Minuten sein oder auch 2h. Hier kommen dann Dinge zum Tragen, wie Sekundärliteratur, Wikipedia, Google, ... Man muss die Zusammenhänge einmal verstehen - da kommt man nicht drumherum. ABER: Unser Gehirn arbeitet Assoziativ. Zusammenhänge sind meist logisch oder krass widersprüchlich. Hieraus kann man dann z.B. "Stichwortketten" bauen, von denen man nur das erste auswendig lernt und von da aus sich an den Rest "erinnert".
Um solche Konzepte zu verstehen braucht es leider Zeit. Hier hilft kein
48h-Lernmarathon um das "mal eben" auf die Kette zu kriegen. Am besten bereitet
man sich das gesamte Semester über vor (haha! Als ob! :p). Das "Geheimnis" hier
liegt in einer Kombination der Ansätze. Zum einen muss man natürlich verstehen,
worum es geht. Hier hilft es Definitionen und Fachbegriffe z.B. mit Anki zu
lernen. Allerdings muss man sich zusätzlich noch nach jeder(!) Vorlesung
hinsetzen und versuchen den Inhalt zu verdauen. Dies können nur 10 Minuten sein
oder auch 2h. Hier kommen dann Dinge zum Tragen, wie Sekundärliteratur,
Wikipedia, Google, ... Man muss die Zusammenhänge einmal verstehen - da kommt
man nicht drumherum. ABER: Unser Gehirn arbeitet Assoziativ. Zusammenhänge sind
meist logisch oder krass widersprüchlich. Hieraus kann man dann z.B.
"Stichwortketten" bauen, von denen man nur das erste auswendig lernt und von da
aus sich an den Rest "erinnert".
Kleines Beispiel aus der Welt der Mathematik:
@ -34,54 +88,118 @@ Vektorraum -> Ist zu einer Basis definiert -> Basis ist die größtmögliche Zah
-> Wird über einem Körper aufgespannt -> Körper sind 2 abelsche Gruppen mit Distributivgesetz -> abelsche Gruppe ist Menge mit K.A.I.N. -> ....
```
So kann man sich über 5-6 Stichwörter fast am gesamten Stoff der Vorlesung entlanghangeln und merkt schnell, wo es hakt. Hier kann man dann nochmal gezielt nachhaken. Auch kann man bei so einer Struktur aus jedem "a -> b -> c" Anki-Karten machen mit "a" auf der Vorderseite, "b" auf der Rückseite bzw. "b" auf der Vorderseite und "c" auf der Rückseite und so gezielt diese "Ketten" trainieren. Grade in einer mündlichen Prüfung hangeln sich Prüfer ebenfalls an diesen Ketten entlang.
So kann man sich über 5-6 Stichwörter fast am gesamten Stoff der Vorlesung
entlanghangeln und merkt schnell, wo es hakt. Hier kann man dann nochmal gezielt
nachhaken. Auch kann man bei so einer Struktur aus jedem "a -> b -> c"
Anki-Karten machen mit "a" auf der Vorderseite, "b" auf der Rückseite bzw. "b"
auf der Vorderseite und "c" auf der Rückseite und so gezielt diese "Ketten"
trainieren. Grade in einer mündlichen Prüfung hangeln sich Prüfer ebenfalls an
diesen Ketten entlang.
# Vorbereiten auf eine Klausur
## Vorbereiten auf eine Klausur
- Herausfinden, um was für eine Art von Klausur es sich handelt
- Ankreuzklausur?
- Auswendiglern-Klausur?
- Praktische Klausur (z.b. fast 1:1 Übungsaufgaben, feste Schema, ..)?
- Open-Book?
- Annotation von Grafiken?
- Ankreuzklausur?
- Auswendiglern-Klausur?
- Praktische Klausur (z.b. fast 1:1 Übungsaufgaben, feste Schema, ..)?
- Open-Book?
- Annotation von Grafiken?
- Klausuren von der Fachschaft organisieren
- Falls keine Vorhanden: Altfachschaftler fragen, wie die Klausur bei ihnen war
- Neue Klausur mit in die FS bringen, falls möglich (z.b. schreiend rausrennen und Klausur dabei mitnehmen, bevor man offiziell registriert wurde)
- Falls keine Vorhanden: Altfachschaftler fragen, wie die Klausur bei ihnen war
- Neue Klausur mit in die FS bringen, falls möglich (z.b. schreiend rausrennen
und Klausur dabei mitnehmen, bevor man offiziell registriert wurde)
Je nach Klausurtyp dann mit Anki stumpf Karten machen und auswendig lernen (z.b. Ankreuzklausur, Grafik-annotations-Klausur, ..) oder Übungsaufgaben/Altklausuren durchrechnen
Je nach Klausurtyp dann mit Anki stumpf Karten machen und auswendig lernen (z.b.
Ankreuzklausur, Grafik-annotations-Klausur, ..) oder Übungsaufgaben/Altklausuren
durchrechnen
# Vorbereiten auf eine mündliche Prüfung
## Vorbereiten auf eine mündliche Prüfung
- Protokolle aus der Fachschaft organisieren
- Häufig gegen Pfand, dass man bei Abgabe eines Protokolls wieder bekommt
- Wenn keins vorhanden für die nachfolgede Generation eins ausfüllen
- Häufig gegen Pfand, dass man bei Abgabe eines Protokolls wieder bekommt
- Wenn keins vorhanden für die nachfolgede Generation eins ausfüllen
Wenn ihr einen Reihe von Protokollen vorliegen habt, dann schreibt alle Fragen heraus und notiert, wie häufig diese Frage gestellt wurde. So findet ihr heraus, auf welche Punkte der Prüfer besonders Wert legt (z.B. häufig sein eigenes Forschungsfeld). Diese Fragen dann restlos klären und zu Anki-Karten verarbeiten. Das reicht meistens für ein Bestehen. Wenn ihr auf eine gute Note wert legt, dann solltet ihr auch noch die Vorlesung, wie im Bereich "Methodik lernen" erwähnt, nacharbeiten. Insbesondere helfen hier die Assoziationsketten weiter den Stoff auch in der Prüfung in der richtigen Reihenfolge abzurufen. Vielleicht erkennt ihr solche Ketten schon aus den Prüfungsprotokollen und könnt euch ausmalen, wie man z.b. von da aus auf andere Themen der Vorlesung kommt (die z.b. neu sind oder überarbeitet wurden).
Wenn ihr einen Reihe von Protokollen vorliegen habt, dann schreibt alle Fragen
heraus und notiert, wie häufig diese Frage gestellt wurde. So findet ihr heraus,
auf welche Punkte der Prüfer besonders Wert legt (z.B. häufig sein eigenes
Forschungsfeld). Diese Fragen dann restlos klären und zu Anki-Karten
verarbeiten. Das reicht meistens für ein Bestehen. Wenn ihr auf eine gute Note
wert legt, dann solltet ihr auch noch die Vorlesung, wie im Bereich "Methodik
lernen" erwähnt, nacharbeiten. Insbesondere helfen hier die Assoziationsketten
weiter den Stoff auch in der Prüfung in der richtigen Reihenfolge abzurufen.
Vielleicht erkennt ihr solche Ketten schon aus den Prüfungsprotokollen und könnt
euch ausmalen, wie man z.b. von da aus auf andere Themen der Vorlesung kommt
(die z.b. neu sind oder überarbeitet wurden).
## Unterschiede mündliche Bachelor/Master-Prüfungen
### Unterschiede mündliche Bachelor/Master-Prüfungen
Einige Dozenten machen unterschiedliche Anforderungen, ob sie einen Bachelor oder einen Master-Studenten prüfen. Abgesehen von der anderen Prüfungszeit (15-30min bei bachelor, 25-45 bei Master) ist hier auch das Vorgehen anders.
Bei einem Bachelor wird klassischerweise alles oberflächlich abgefragt und nur wenig in die Tiefe gegangen. Bei einem Master wir nur noch stichpunktartig gefragt, dafür aber bis ins Detail.
Einige Dozenten machen unterschiedliche Anforderungen, ob sie einen Bachelor
oder einen Master-Studenten prüfen. Abgesehen von der anderen Prüfungszeit
(15-30min bei bachelor, 25-45 bei Master) ist hier auch das Vorgehen anders. Bei
einem Bachelor wird klassischerweise alles oberflächlich abgefragt und nur wenig
in die Tiefe gegangen. Bei einem Master wir nur noch stichpunktartig gefragt,
dafür aber bis ins Detail.
Beispiel: Ich hatte eine mündliche Masterprüfung, bei der in der Vorlesung 7 verschiedene Themen behandelt wurden. In der Prüfung wurden dann nur die Themenübersicht abgefragt und bei 2 Themen komplett in die Tiefe gegangen - inkl. Formeln, Bedeutung, Übertragung auf in der Vorlesung nicht angesprochene Aspekte etc. Die anderen 5 Themen kamen nicht dran.
Bei meinen Bachelorprüfungen war das eher umgekehrt: Hier wurde sich grob an der Vorlesung entlang gehangelt und zumindest alles einmal kurz angetestet, ob die zentralen Inhalte der Vorlesung verstanden wurden.
Beispiel: Ich hatte eine mündliche Masterprüfung, bei der in der Vorlesung 7
verschiedene Themen behandelt wurden. In der Prüfung wurden dann nur die
Themenübersicht abgefragt und bei 2 Themen komplett in die Tiefe gegangen -
inkl. Formeln, Bedeutung, Übertragung auf in der Vorlesung nicht angesprochene
Aspekte etc. Die anderen 5 Themen kamen nicht dran. Bei meinen Bachelorprüfungen
war das eher umgekehrt: Hier wurde sich grob an der Vorlesung entlang gehangelt
und zumindest alles einmal kurz angetestet, ob die zentralen Inhalte der
Vorlesung verstanden wurden.
Dies hat häufig auch damit zu tun, dass man im Bachelor eher Grundlagen hört und somit ein grobes Verständnis aller Dinge wichtig ist, während im Master auf die Aneignung von Tiefenwissen ankommt.
Dies hat häufig auch damit zu tun, dass man im Bachelor eher Grundlagen hört und
somit ein grobes Verständnis aller Dinge wichtig ist, während im Master auf die
Aneignung von Tiefenwissen ankommt.
# Prüfungsangt
## Prüfungsangt
Zu guter Letzt noch ein paar Worte zum Thema Prüfungsangst. Es ist normal, dass man vor einer Prüfung angespannt ist. Es ist nicht normal, wenn die Anspannung so ausartet, dass man sich übergibt, Krämpfe bekommt oder ähnlich starke Symptome zeigt. Ich leide selbst an solchen Problemen und habe mich schon mehrfach vor Prüfungen übergeben.
Eine klassische Konfrontationstherapie funktioniert aufgrund der Seltenheit der Prüfungen nicht oder nur sehr schwer. Ich habe mich an meinen Arzt gewendet und habe nun genau für solche Situationen ein Medikament. 1-2h vor einer Prüfung nehme ich das und komme in einen komischen Zustand. Ich merke zwar noch, dass ich Angespannt bin und eigentlich Angst hätte, aber es "stört" mich nicht wirklich. Es versetzt mich nicht in Panik oder sonstwas. Es schaltet mein Gehirn nicht aus oder hat andere negative Effekte. Natürlich geht das auch mit Nachteilen einher: ein paar Tage keinen Alkohol, kein Auto fahren, etc. - Aber meist ist das ja nur 2-3x/Semester der Fall.
Wenn man nicht so stark betroffen ist, dann ist davon allerdings abzuraten. Das Medikament gleicht die Panik durch Gelassenheit aus - wenn man keine Panik hat, dann wird man hierdurch so "gelassen" dass man mehrere Stunden einschläft - was in einer Prüfung vielleicht nicht ganz so gut ist ;)
Zu guter Letzt noch ein paar Worte zum Thema Prüfungsangst. Es ist normal, dass
man vor einer Prüfung angespannt ist. Es ist nicht normal, wenn die Anspannung
so ausartet, dass man sich übergibt, Krämpfe bekommt oder ähnlich starke
Symptome zeigt. Ich leide selbst an solchen Problemen und habe mich schon
mehrfach vor Prüfungen übergeben. Eine klassische Konfrontationstherapie
funktioniert aufgrund der Seltenheit der Prüfungen nicht oder nur sehr schwer.
Ich habe mich an meinen Arzt gewendet und habe nun genau für solche Situationen
ein Medikament. 1-2h vor einer Prüfung nehme ich das und komme in einen
komischen Zustand. Ich merke zwar noch, dass ich Angespannt bin und eigentlich
Angst hätte, aber es "stört" mich nicht wirklich. Es versetzt mich nicht in
Panik oder sonstwas. Es schaltet mein Gehirn nicht aus oder hat andere negative
Effekte. Natürlich geht das auch mit Nachteilen einher: ein paar Tage keinen
Alkohol, kein Auto fahren, etc. - Aber meist ist das ja nur 2-3x/Semester der
Fall. Wenn man nicht so stark betroffen ist, dann ist davon allerdings
abzuraten. Das Medikament gleicht die Panik durch Gelassenheit aus - wenn man
keine Panik hat, dann wird man hierdurch so "gelassen" dass man mehrere Stunden
einschläft - was in einer Prüfung vielleicht nicht ganz so gut ist ;)
Es gibt auch zahlreiche Regularien und Rechtsansprüche, die ihr bei sowas habt. Ihr habt zum Beispiel (sofern ein (Amts?-)Arzt eine Prüfungsangst bestätigt hat) Anspruch auf mehr Prüfungszeit, die Prüfung alleine abzulegen (z.b. bei einem Mitarbeiter, während andere im Hörsaal schreiben), eine mündliche durch eine schriftliche zu tauschen (oder umgekehrt), etc. Das kann man individuell mit dem Prüfer absprechen. Ich weiss nicht, wie das in anderen Fakultäten läuft - aber in der Technischen Fakultät hat fast jeder Prüfer dafür volles Verständnis (einige litten sogar früher selbst an sowas).
Es gibt auch zahlreiche Regularien und Rechtsansprüche, die ihr bei sowas habt.
Ihr habt zum Beispiel (sofern ein (Amts?-)Arzt eine Prüfungsangst bestätigt hat)
Anspruch auf mehr Prüfungszeit, die Prüfung alleine abzulegen (z.b. bei einem
Mitarbeiter, während andere im Hörsaal schreiben), eine mündliche durch eine
schriftliche zu tauschen (oder umgekehrt), etc. Das kann man individuell mit dem
Prüfer absprechen. Ich weiss nicht, wie das in anderen Fakultäten läuft - aber
in der Technischen Fakultät hat fast jeder Prüfer dafür volles Verständnis
(einige litten sogar früher selbst an sowas).
Die kostenlose psychologische Beratung an der Uni (aka. "Das rote Sofa" im X) bietet hier auch Hilfestellung bei und vermittelt in schwereren Fällen auch gleich noch eine Therapie/Ärzte. Hier kann man z.b. Prüfungssimulationen abhalten oder sich Hilfe holen, wenn ein Dozent sich querstellt. Die Mitarbeiter begleiten einen z.B. auch zu einer Prüfung (nach Absprache mit dem Veranstalter), falls das hilft, etc.
Die kostenlose psychologische Beratung an der Uni (aka. "Das rote Sofa" im X)
bietet hier auch Hilfestellung bei und vermittelt in schwereren Fällen auch
gleich noch eine Therapie/Ärzte. Hier kann man z.b. Prüfungssimulationen
abhalten oder sich Hilfe holen, wenn ein Dozent sich querstellt. Die Mitarbeiter
begleiten einen z.B. auch zu einer Prüfung (nach Absprache mit dem
Veranstalter), falls das hilft, etc.
Es ist keine Schande so ein Problem zu haben und es gibt genug, die sich damit rumschlagen. Aber man ist hier an der Uni auch nicht alleine damit. Es gibt zahlreiche Hilfsangebote.
Es ist keine Schande so ein Problem zu haben und es gibt genug, die sich damit
rumschlagen. Aber man ist hier an der Uni auch nicht alleine damit. Es gibt
zahlreiche Hilfsangebote.
Ein kleiner Hinweis hier noch auf das [Prüfungsangst-Stipendium](http://www.eurocentres.com/de/pr%C3%BCfungsangst-stipendium), dass einem eine Belohnung gibt, wenn man sich seinen Ängsten stellt und sie überwindet. :)
Ein kleiner Hinweis hier noch auf das
[Prüfungsangst-Stipendium](http://www.eurocentres.com/de/pr%C3%BCfungsangst-stipendium),
dass einem eine Belohnung gibt, wenn man sich seinen Ängsten stellt und sie
überwindet. :)
# Schlusswort
## Schlusswort
Viel Erfolg bei euren Prüfungen. Falls euch dieser Artikel geholfen hat oder ihr noch Anregungen/Verbessenguswünsche habt, schreibt mir einfach unter `sdressel@techfak.uni-bi...`, ich werde die dann einbauen.
Viel Erfolg bei euren Prüfungen. Falls euch dieser Artikel geholfen hat oder ihr
noch Anregungen/Verbessenguswünsche habt, schreibt mir einfach unter
`sdressel@techfak.uni-bi...`, ich werde die dann einbauen.

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@ -1,3 +1,6 @@
Unsortierte Einsichten und Erfahrungen. Archiviert zum verlinken, späteren Überdenken oder Diskutieren.
# Home
Keine Garantie auf Richtigkeit oder Trollfreiheit :D
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