Lexty

Вроде бы Plex может. Я его так не использую, поэтому не могу точно утверждать. Но можете покурить в эту сторону.

Постарайтесь произвести на окружающих благоприятное впечатление.
Вежливость, предупредительность, готовность якобы придти на помощь и посочувствовать. Проникнитесь нуждами и заботами коллектива.
Рваться в бой, бить копытом, демонстрировать познания и энтузиазм не стоит.
Постарайтесь "войти в ритм" этой конторы.
Смотри, слушай, молчи, "Audi, vide, sile!" никакой инициативы, и вначале необходимо немного закосить под дурака, "своего парня" это притупит
бдительность коллектива. Старайтесь вначале работать как можно медленнее и меньше, на тот случай что именно это от вас и требуется.
Вы сможете оправдаться тем что вам нужно время на ознакомление.
Потом попробуйте вообще не работать, а только имитировать деятельность.
Но первое время заниматься личными делами не стоит. Вначале создайте ощущение вашей полезности и труднозаменимости.
Код - это дело десятое, главное взаимоотношения между людьми в коллективе.

Написать алгоритм нечеткого поиска самому или использовать существующие.

Попробуйте составить хеши так:
Пример: Познавательное
Hash: онаепзвтль:14
[по-порядку максимально часто встречающийся символ][и т.д. из оставшихся]:[общее кол-во символов]

Ввод: познаватильное
hash: онапзвтилье:14
При несовпадении - отодвигаете влево на 1 символ на каждой итерации:
1. онаепзвтль:14 == онапзвтилье:14 - не найдено
2. онаепзвтль == онапзвтилье - не найдено
3. онаепзвтл == онапзвтиль- не найдено
....
N. она == она - НАЙДЕНО (кроме этого может быть еще что-то найдено).
Смотрим из результатов самые близкие по кол-ву символов. В примере: к 14-и.
Выводим первые N-совпадений... Например, первые 5 похожих...

Математика нужна. Вся компьютерная наука построена на математике. В особенности пригодится дискретная математика, математическая логика, методы оптимизации, алгоритмы, аналитическая алгебра и геометрия и др.
Все зависит от задачи. В 3d графике точно пригодится и при решении специфичных задач. Многие классические книги по алгоритмам идут с мат анализом.
Я тоже ее не знал когда поступал в универ. Хотя и программировать немного умел. Но чем дальше учился, тем больше осознавал, что она нужна.
Математика - это фундаментальная наука. Технологии появляются и исчезают. А математика остается. Это весомый аргумент, чтобы ее изучить. Тем более если ты хочешь быть настоящим инженером.

Предикаты типов:

- numberp (число или нет)
- atom (атом или нет)
- symbolp (символ или нет)
- listp (лист или нет)

сам спросил, сам ответил))