By 超神经
喜大普奔的黄金周就要到了，各位程序员们是不是已经买好了回家的票？如果没什么重要的安排，不如也趁此假期，修炼几招内功心法。
等假期结束给领导和同事们一个惊喜，比如。。。
换个语言学学试试？
程序员的换武器之痛
对于程序员来说，在这个变化节奏如此之快的时代，想要对一种编程语言从一而终，估计是件不太现实的事情。
总是会因为一些原因，在你熟练掌握了一种语言之后，突然需要用另一种语言去创建别的项目。
而很多程序猿在上手新的编程语言时，都会遇到一些常见的困难。比如熟悉了老语言的习惯，使用新语言时会产生混淆，导致在使用过程中发生尴尬。
另外，对功力不够的程序员，想用类比法去打通新语言的关节，会在一时间茫然无措。
先别崩溃。
这儿有一本武功秘籍，帮助你在新旧编程语言中来回切换，假日优惠价，5 毛钱一份，客官了解一下啊。
为了解决这个难题，北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University，简称 NCSU）的三位工程师给出了一剂良药。
在他们的一篇论文中，提出一种方法，它基于学习迁移，借用类比学习的思想，创造出了一款学习工具，可以让程序员们更快的学会新语言。
惯有的拆解套路 & 新手的空气墙
程序员中的老司机们常用的类比学习法，是一种点亮新技能的好方法。它利用编程语言之间的共性进行类比，从而比较容易的掌握新语言的技巧。
通俗的说就是通过已有知识去学习新知识。
这和武侠小说里，没有功力的人容易练成神功的设定不同。在这个方法下，掌握的编程语言越多，触类旁通的机才会更大。
但类比学习法对经验尚浅，尤其是刚掌握一两种编程语言的菜鸟程序员来讲，就不太友好了。因为他们没有足够的样本，很难发现新语言和自己擅长语言之间的共性。所以在面对新语言时，总会频频「撞墙」。
比如，熟悉面向过程语言（如 C 语言）的人，去学习面向对象语言（例如 C ）时，难度就非常大。因为两种语言的思想大相径庭，很难用类比学习法去推演学习。
再比如，让 VB 程序员去学 ASP 就很困难。因为一个是 C/S（Client/Server，客户端/服务器） 架构，一个是 B/S（ Browser/Server，浏览器/服务器）架构。
虽然二者在语法上类似，但架构差距巨大，经验不足的程序员难以用类比学习去实现跨越。
此外，入门了新语言之后，在实际应用时，也会面临以下的问题：
1、惯性思维
学了多种语言之后，往往会混淆语法，出现混用。比如有的语言是以「；」为结束符，有的则是「回车」。如果你擅长的语言以「；」结束，那么惯性思维下，比较难纠正过来。
2、程序运行条件不同
编译完一个 exe 程序，并非都能立即运行，不同的语言编写可能需要额外的配置。例如，用 C 语言写出的程序，一般可以直接运行，但 VFP 写好的程序，则需要安装 VFP 系统的 DLL 组件，因此 VFP 程序要做安装盘。习惯了 C 语言的程序员，估计在开始面对 VFP 时会有摔键盘的冲动。
3、语言中的调用问题
语言涉及的调用功能是常用的手段，但不同的语言使用的调用也各有不同。因此，在上手新语言时，程序员要密切关注新语言如何调用的问题。
多数情况下，老道的程序员可以靠经验去解决这些问题，但新手程序员恐怕就要生无可恋了。
新的工具，打开新世界的大门
为了帮助小白程序员掌握类比学习法，去解决新语言在应用过程中出现的问题，北卡罗来纳州立大学的三位工程师开发的学习工具——Transfer Tutor，就有着很好的辅助作用。
这个工具能让用户在新旧两种语言中，找出他们的共性，从而更好的去适应新语言。但目前该工具还需要收费。
它用到的基本原理还是逐句的识别出二种语言的差异，通过对比和提示，来降低新语言的学习和使用难度。它定义了三种类型的语法迁移：
1、Negative Transfer：负迁移
通过对新旧语言进行详细解释，来明确两种语言之间的差异，避免在理解新语言时，受到其他语言的干扰而出错。
2、Positive Transfer：正迁移
找到两种语言之间的共性元素，让用户可以通过类比快速理解新语言，提高学习效率。
3、New Fact: 新语法
对于那些新语言中独特的语法，Transfer Tutor 会为用户提供详细的解释及示例来帮助记忆，缩短用户的学习时间。
以常见的的 Python 和 R 语言举例，看一看该工具是如何发威的。
熟悉的人应该知道，Python 和 R 语言之间有相似性，但也有差异。
比如在进行表格选择时，操作符「[ ]」在 Python 中用于选择行，而在 R 语言中用于选择列，R 语言要加上「，」才能选择行。在进行截取时，Python 中下标是从 0 开始的开区间（即 [ 0:5 ]，结果是选出 0-4 ），R 语言则是从 1 开始的闭区间（即 [ 1:5 ] ，结果是选出 1-5 ）。
R 语言和 Python 在进行表格选择时差异比较
撕破 Python 到 R 语言的窗户纸
Transfer Tutor 是如何帮助我们打通二者的壁垒的呢？
首先，Transfer Tutor 会标注出 Python 和 R 语言中所有的相似元素，并进行对比展示，通过点击即可进入下一个元素。这种逐元素对比展示方式能够帮助用户 get 到所有的知识要点。
Transfer Tutor 工作简图
然后，Transfer Tutor 会对不同种语言之间存在的分歧和新语法，进行详细解释。
选择行列时对分歧元素的解释
对新语法的解释
最后，通过 Transfer Tutor 的自查功能，可以对新语言编写的代码进行单步调试。用来验证学习成果的正确性，并对两种语言中存在的差异进行单独说明。
R 语言中不同的表示方法：下标从 1 开始、数据中的 NaN（Not a Number，表示错误或溢出的数据）用 NA 代替
从他们的实验操作过程来看，该工具在 Python 到 R 语言的学习迁移中效率很高，可让程序员对这两种语言实现「买一赠一」。
但是否适用于所有语言，还需要深入的实践验证。不过目前它已经能用在好几套语言的学习之中，对于被不同语言折磨着的人类来说，算是抛下了一枝渡江的芦苇。
至于说什么时候会出现 AI 程序员，能够如佛光普照般，解救天下敲代码的万千生灵，嗯，这个问题，还是要去问问敲代码的大佬们，到底什么时候能突破 AI 的奇点呢？
超神经小百科 每天 3 个 AI 名词解释
Symbolic Learning 符号学习
是指从功能上模拟人类学习能力的机器学习方法。
Similarity Measure 相似度度量
是估算不同样本之间的相似程度的标准，常用做分类问题的判断依据。
Transfer learning 迁移学习
是把已训练好的模型参数迁移到新的模型上来训练新模性的策略。
