История изменений

Молодец, очень круто для твоего возраста, да и просто круто, так держать!

Я бы акцентировал внимание на полноценных параллельных потоках и поддержке вычислений на GPU, тогда это будет уже далеко не учебный язык. А если ещё добавить какой-нибудь компактный бинарный протокол обмена данными между копиями одной программы, запущенными на разных вычислительных нодах - вполне возможно, что сможешь догнать и перегнать Julia (возможно, протокол на базе udp с избыточностью/автокоррекцией при наличии проблем соединения).

Вообще сейчас столько языков, которые мало что (чаще - ровынм счётом ничего не) дают в плане уникального функционала, что вот как раз в этой нише места свободного - дофига. Т.е., возможно, имеет смысл забить на реализацию каких-то модных фишек, сделать язык весьма ортогональным, но при этом занять уникальную нишу «лучшего языка для быстрых распределённых вычислений»: благодаря «обезжиренному» протоколу обмена между вычислительными нодами, включающему multicast-вещание для конфигурирования нод и благодаря отличной поддержке, например, топовых GPU от NVidia. Последнее гарантированно обеспечит Вам настолько светлое будущее, насколько Вы этого сами пожелаете.

Главное при разработке языка не впадать в нездоровый академизм: например, именно это сделало из самого перспективного ЯП на рынке, Julia, вечно недоделанный проект со странными тормозами и выжиранием памяти в самых неожиданных местах и постоянными breaking changes. Я верю в то, что Julia рано или поздно станет намного популярнее R и Python для data science, но... возможно, при этом julia сможет использовать Neo разработки низкоуровневой платформы распределённых вычислений? ;)

Молодец, очень круто для твоего возраста, да и просто круто, так держать!

Я бы акцентировал внимание на полноценных параллельных потоках и поддержке вычислений на GPU, тогда это будет уже далеко не учебный язык. А если ещё добавить какой-нибудь компактный бинарный протокол данными между копиями одной программы, запущенными на разных вычислительных нодах - вполне возможно, что сможешь догнать и перегнать Julia.

Вообще сейчас столько языков, которые мало что дают в плане уникального функционала, что вот как раз в этой нише места свободного - дофига. Т.е., возможно, имеет смысл забить на реализацию каких-то модных фишек, сделать язык весьма ортогональным, но при этом сделать всех вчистую на поле распределённых вычислений: благодаря быстрому «обезжиренному» протоколу обмена между вычислительными нодами, включающему multicast-вещание для конфигурирования нод и благодаря отличной поддержке, например, топовых GPU от NVidia. Последнее обеспечит Вам настолько светлое будущее, насколько Вы этого сами пожелаете.

Главное при разработке языка не впадать в нездоровый академизм: например, именно это сделало из самого перспективного ЯП на рынке, Julia, вечно недоделанный проект со странными тормозами и выжиранием памяти в самых неожиданных местах и постоянными breaking changes. Я верю в то, что Julia рано или поздно станет намного популярнее R и Python для data science, но... возможно, при этом julia сможет использовать Neo разработки низкоуровневой платформы распределённых вычислений? ;)