我不是故意在JAVA中谈尾递归的,因为在JAVA中谈尾递归真的是要绕好几个弯,只是我确实只有JAVA学得比较好,虽然确实C是在学校学过还考了90+,真学得没自学的JAVA好 不过也是因为要绕几个弯,所以才会有有意思的东西可写,另外还有我发现把尾递归如果跟JAVA中的GC比对一下,也颇有一些妙处(发现还没有人特地比较过) (不过后来边写边整理思路,写出来又是另一个样子了) 一、首先我们讲讲递归 递归的本质是,某个方法中调用了自身。本质还是调用一个方法,只是这个方法正好是自身而已 递归因为是在自身中调用自身,所
鉴于机器学习(ML)对编程语言、编译器和生态系统的众多需求,现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决,而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口,但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时,机器学习模型基本上是可微分算法的思想(通常称为可微分编程)已经流行起来。
作者:jinshang,腾讯 WXG 后台开发工程师 如果你让每个 C++工程师列出他们喜欢 C++的原因,那“掌控力”绝对是排在前几的特性。与 go、java 等垃圾回收语言的大道至简、python 等解释语言的小快灵不同,C++最大的魅力就是给予工程师对代码完全的掌控,每个 C++程序员仿佛都是人形编译器,不止要看懂代码表面的逻辑,甚至要知道每行代码对应的汇编指令。优化代码也成了 C++工程师日常必备活动,正所谓“一杯茶,一包烟,一段代码,优化一天”。在经历过无数个性能优化的日日夜夜后,笔者也总结了几个
C++ 的知识点千变万化,这里将根据https://github.com/huihut/interview 这个仓库中对C++常见的知识点进行再总结。欢迎转发朋友圈。文章仅做学术分享,如有侵权联系删文。
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语 | 每个C++程序员仿佛都是人形编译器,不止要看懂代码表面的逻辑,甚至要知道每行代码对应的汇编指令。优化代码也成了C++工程师日常必备,正所谓“一杯茶,一包烟,一段代码,优化一天”。在经历过无数个性能优化的日夜后,笔者也总结了几个中过招的性能陷阱,与你分享~ 本文介绍的性能陷阱主要分为两大类:“有成本抽象”和“与编译器作对”。前者是指在使用C++的功能/库时需要注意的隐形成本,后者则是一些C++新手可能会写出不利于编译器优化的代码。另外本文的顺序是由基础到进阶,读者可
本文介绍了一种Java反射机制,可以在不修改代码的情况下提高代码的运行速度。作者通过在Java类中添加一个简单的缓存方法,并使用Lambda表达式来调用方法,从而实现了在不修改原始代码的情况下,将反射机制应用于Java类,并实现了代码的运行速度提升。
令 X 为一个文法符号(一个终结符或非终结符)或 ε ,则集合 First (X) 由终结符组成,此外可能还有 ε ,它的定义如下:
英文:https://arpitbhayani.me/blogs/constant-folding-python
为了能够使用Cython,您需要一个C编译器。因此,安装过程会根据您当前的操作系统而有所不同。对于Linux,通常存在GNUC编译器(gncc)。对于Mac OS,您可以下载Xcode来获得gncc。如果您应该使用Windows,安装过程会稍微复杂一些。更多信息请访问Cython’s GitHub。
原因:a、宏函数不支持调试 。b、宏函数语法复杂,容易出错。c、没有类型安全的检查
一大早,前同事在微信上给出了个题: 一只青蛙上台阶,一次只能上一个或两个台阶,如果总共有3个台阶,那么有三种上法:
递归运用 一个函数直接或间接的调用自身,这个函数即可叫做递归函数。 递归主要功能是把问题转换成较小规模的子问题,以子问题的解去逐渐逼近最终结果。 递归最重要的是边界条件,这个边界是整个递归的终止条件。 static int RecFact(int x) { if (x == 0) return 1; return x * RecFact(x - 1); } RecFact(10); 上面是个经典阶乘函数的实现。这里分2步: 转换,把10的阶乘转化成10*9!,10(9
选自Julia Blog 作者:Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度,都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。(格林斯潘第十定律) 我们很高兴看到机器学习大爆发,以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题,通常它们需要支持循环和递归等编程结构,这给创建它们的工具(编程语言)带来了一些有趣的问题。 尽管机器学习没有专用的语言,但有的机器学习框架(如 TensorFlow)在 Pyth
如果您曾经用Python编写过代码,那么等待某些代码块执行的时间可能比您希望的要长。虽然有一些方法可以提高代码的效率,但它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为一个事实:Python是一种动态编程语言,它将许多东西移动到C在编译期间负责的运行时。
今天,我们来聊聊递归函数。为啥突然想到递归?其实就从电影名字《恐怖游轮》《盗梦空间》想到了。
昊昊是一个前端工程师,最近涉及到工程化领域,想了解一些编译的知识。恰好我比他研究的早一些,所以把我了解的东西给他介绍了一遍,于是就有了下面的对话。
普遍的观点认为,前端就是打好 HTML、CSS、JS 三大基础,深刻理解语义化标签,了解 N 种不同的布局方式,掌握语言的语法、特性、内置 API。再学习一些主流的前端框架,使用社区成熟的脚手架,即可快速搭建一个前端项目。胜任前端工作非常容易。再往深处学习,你会发现前端这个领域,总是有学不完的框架、工具、库,不断有新的轮子出现。技术推陈出新,版本快速迭代,但万变不离其宗。工具致力于流程自动化、规范化,服务于简洁、优雅、高效的编码,将问题高度抽象化、层次化。在如今前端开源界如此火热的现状下,框架的使用者与框架的维护者联系更加紧密,不仅能深入源码来更彻底地认识框架,还能够提出问题,参与讨论,贡献代码,共同解决技术问题,推进前端生态的发展和壮大。而编译原理,作为一门基础理论学科,除了 JS 语言本身的编译器之外,更成为 Babel、ESLint、Stylus、Flow、Pug、YAML、Vue、React、Marked 等开源前端框架的理论基石之一。了解编译原理能够对所接触的框架有更充分的认识。
内联类似于宏定义,当程序执行到内联函数时,相当于复制了一份函数代码。牺牲代码空间,赢得了时间
简单讲,编译器就是将“一种语言(通常为高级语言)”翻译为“另一种语言(通常为低级语言)”的程序。一个现代编译器的主要工作流程:
递归算法想必大家都已经很熟悉了。递归算法虽然简单,但是容易导致一些性能问题,于是就有了尾递归这种优化算法。
选择一种合适的数据结构很重要,如果在一堆随机存放的数中使用了大量的插入和删除指令,那使用链表要快得多。数组与指针语句具有十分密切的关系,一般来说,指针比较灵活简洁,而数组则比较直观,容易理解。对于大部分的编译器,使用指针比使用数组生成的代码更短,执行效率更高。
函数调用要开辟栈帧,如果是一些稍微复杂的递归问题或者排序问题(含有交换比较多,例如快排)就会导致开辟的函数栈帧的数量太多了,那么有没有什么办法可以优化一下这个函数栈帧呢?
随着机器学习(ML)的爆发式发展,我们看到开发者为 ML 构建了很多复杂的模型和框架。在这些支持循环和递归的编程结构的先进模型推动之下,ML 领域涌现出大量的程序。同时,在我们构建这些程序的工具中也出现了一些有趣的问题,这里的工具也指的就是 -- 编程语言。 虽然机器学习领域没有一个专门的编程语言,但是有很多框架或库都提供基于 Python 的 API(比如 TensorFlow),又或者将 Python 用作建模语言(比如 PyTorch)。如今 Python 虽然在人工智能领域应用广泛,但是也存在一定的
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布,Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
每天一个面试技术点,今天来和大家记录在Java面试中在方法和递归上的常见面试题及解答。
As discussed in detail in Multiprocessor Level, the fewer registers a kernel uses, the more threads and thread blocks are likely to reside on a multiprocessor, which can improve performance.
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习(ML)生态系统”以来,该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
2023 年 12 月 28 日,为期两天的顶级技术盛会 QCon 全球软件开发大会暨十五周年大会在上海顺利开幕。本次大会以“启航·AIGC 软件工程变革”为主题,策划了 LLM 时代的性能优化、加速声称是 AI 落地的最佳实践、GenAI 和通用大模型应用探索等 20 余个演讲专题。
关于C++的函数有很多知识,因为其函数有多种变体,可以说C++创作者为了开发方便,打开了很多个后门让编程人员随心所欲地炫技使用,但私以为这也造成了使用函数时的复杂度,如果真的在代码中使用各种变体,虽然确实可以让代码看上去简洁高级,但是对于代码阅读来说却并不是特别友好。
在C++中,noexcept是一个异常说明符,用于告知编译器一个函数是否会抛出异常。使用noexcept可以提供编译器有关函数异常处理的信息,从而优化代码。
如果你查看目前任何主流的项目中的 devDependencies,我们不会在生产环境用到,但是它们在开发过程中充当着重要的角色。归纳一下有:javascript转译、代码压缩、css预处理器、elint、pretiier,postcss等。所有的上述工具,不管怎样,都建立在了AST这个巨人的肩膀上,都是 AST 的运用:
尾递归与一般的递归不同在于对内存的占用:普通递归创建stack累积而后计算收缩,尾递归只会占用恒量的内存。
内联函数是一种编译器优化技术,它可以将函数的代码直接插入到函数调用的地方,而不是通过函数调用的方式。这样可以减少函数调用的开销,提高程序的执行效率。
上文数据结构与算法 --- 递归(一) 讲述了什么是递归算法,如何编写递归算法及如何写好递归算法,本文着重讲述一下如何避免递归过深导致的堆栈溢出问题。
在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_trait_selection/src/traits/select/mod.rs文件的作用是实现Rust编译器的trait选择器。
几个月以前,我们针对 Kotlin 1.4 值得期待的亮点发布了一则公告。随着发布临近,我们现在提供一个预览版本,让大家能够试用一些新功能。
导语:编译优化是通过编译技术获得性能提升的一类性能优化方法,它具有通用性和可持续性强的优势,一次投入后可长期保持稳定的优化效果,可以有效降低性能优化的成本。本文将回顾视频号推荐模块落地编译优化的历程和成果,也会介绍具体实践中遇到的问题和对应的解决方案,为后续同类应用提供参考。期待后续更多的业务模块能通过编译优化取得性能提升和成本收益。
从工程角度来看,对日志流量进行分析是安全业务研发的重要内容。如果将与“坏人”进行安全对抗比作一场长期持久的战争,那么特征计算系统就是对抗“坏人”的重要武器系统。该系统的功能是消费日志流,进行分析计算,并输出特征信息。在传统模式下,各个特征计算模块分散、无管理、缺乏标准化,难以与其他武器系统对接,导致特征开发效率低下,进而使特征计算武器系统的威力不足。
选自Medium 作者:Maciej Kula 机器之心编译 参与:程耀彤、蒋思源 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样通用的自动微分框架是非常有用和高效的,而且在大多数情况下,几乎不需要再写一些更专门化的东西。然而本文作者构建了一个自动微分库,以高效地计算小批量数据上的训练。此外,作者还详细描述了在构建自动微分库中的过程与思考,是理解自动微分理念的优秀博文。 我最近开始写自己的 autodiff 程序包。这篇博客文章记录了我一路以来学到的东西,并把它当成 Julia Evans 的「穷人版」
编译器是一个大型且复杂的系统,一个好的编译器会很好地结合形式语言理论、算法、人工智能、系统设计、计算机体系结构及编程语言理论。Go语言的编译器遵循了主流编译器采用的经典策略及相似的处理流程和优化规则(例如经典的递归下降的语法解析、抽象语法树的构建)。另外,Go语言编译器有一些特殊的设计,例如内存的逃逸等。
今天我们开启一段新的旅程,聊聊循环(circulation)和递归(recursion)背后的数理逻辑以及艺术应用。
对于单纯常量,尽量以const对象或enums枚举来代替#define。 对于函数宏,用inline函数代替#define(define是死板的替换,容易产生传递计算式类似累加多次的问题)
模板是指作图或设计方案的固定格式。在代码层面上来看,模板是固定格式的代码。我们通过固定格式的代码模板实现不同的代码模型。C语言模板一般为函数模板,而C++除了函数模板外还有类模板。
编译器前端的最后一关,可捕获前面两关无法捕获到的错误,因为有些语言不是上下文无关的,例如,(e1: int ^ e2: int) => e1 + e2: int
众所周知,在函数递归调用时,要保存函数调用的位置以便使得被调函数结束后能够返回正确的位置,这个信息保存在线程栈中。由于栈的空间有限,所以如果函数递归调用深度超过一定限制,会导致栈崩溃。并且,如果需要保存大量返回位置并且逐级返回的话,也会耗费大量的时间,使得代码运行速度非常慢。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云