Kuna häid sessioone on siin hästi palju, siis paratamatult päris kõigest kirjutada ei jõua. Seetõttu katan edaspidi ainult neid teemasid, mis mulle kõige sügavamat muljet avaldasid. Tegelikult toimus päeva jooksul ikka rohkem kui kaks ettekannet :)

F# for Parallel and Asynchronous Programming

Donald Syme

See ettekanne meeldis mulle väga, sest kuigi ma olin funktsionaalse programmeerimisega varem Haskelit õppides kokku puutunud, siis ei osanud ma sellest siiski eriti midagi arvata. Haskell on kindlasti teoreetiliset väga ilus keel, aga mul oli kogu aeg raske näha selle praktilise rakendusi. Don Syme tõi aga konreetseid ja veenvaid näiteid, kus funktsionaalset programmeerimist “päris” rakendust puhul ära saab.

• F# on objekt-orienteeritud funktsionaalne keel, millega saab kasutada kõiki .NET teeke.
• Võimaldab väga lihtsalt paralleelselt programmeerida, nii et ei teki mitme lõime poolt samaaegselt andmete muutmise probleemi.
• Osa Bingi back-endist on kirjutatud F#-s.

Architecture of Predictive Programming

Rafal Lukawiecki on jälle üks nendest esinejatest, keda tasub kuulata olenemata sellest, mis teemal ta parasjagu räägib. Ta on päris mitmel aastal valitud TechEdi parimaks kõnelejaks ning eelmisel aastal jäi tal see auhind saamata ilmselt ainult selle pärast, et ta ei osalenud. Oma sellekordses ettekandes rääkis ta sellest, kuidas kasutada andmekaevet kasutades programmeerimise tüütuid osasid lihtsamaks muuta.

• Kohad, kus admekaevet (data mining) programmeerimise juures rakendada saab on näiteks äriprotsesside valideerimine, isekohanevad kasutajaliidesed ja sisendi valideerimine.
• Kaevandatavaid andmeid, millest mustreid õppida, võib saada näiteks rakenduse logifailidest.
• Näidisrakendus: sisendi valideerimine
  • olemasolevate korrektsete andmete põhjal õpitakse mudel sellest, millised sisendid on lubatud.
  • Iga uue sisendi puhul arvutatakse, kui tõenäoline vastav sisend on.
  • Kui tõenäosus on liiga väike, siis keeldutakse sisendit vastu võtmast.
• “We don’t call it Artificial Intellgence, because it’s too scary. We call it data mining.”