这无疑比如果我们必须选择 C++ 来开发会让我们的工作变得更加轻松。 特别是想为了优化，你需要尽量减少数据复制，在 C++ 中传递引用有时可能会非常棘手，尤其是如果你不完全了解你在做什么。...在 C++ 中传递引用的挑战 问：我很好奇，你的代码中是否也有很多与生命周期相关的部分，或者这是 Rust 编译器完全处理掉的东西，以至于你根本不需要考虑生命周期问题。...总体来说，Rust 所创造的生态系统对我们来说非常有帮助，从生产力的角度来看，与 C++ 世界相比，使用依赖项非常具有挑战性。在 C++ 世界中，使用依赖项非常具有挑战性。...您是否同意这一观点？ 答：是的，我认为这绝对会持续存在。这实际上是将 Rust 核心包装在高级语言（如Python）中的一种方法。这已经取得了非常非常成功的效果。...在 Java 生态系统中，我们也看到了这一点，许多 Java 工具已经在 Rust 中重写了它们的核心，并获得了10 倍甚至更多的性能提升。 我个人不是 Python 的爱好者，但显然人们非常喜欢它。
更糟的是，它并不能确保我们是否检查了空值。 好的编程语言，应在编译时做类型检查，判断值的存在与否。 因此，支持空值检查机制的编程语言应加分。 错误处理 捕获异常并不是一种好的错误处理方式。...但在运行时性能和启动时间上，C++ 程序表现非常优秀。 生态系统和工具 上图的推文给出了很好的解释。C++ 编译器的错误信息对新手并不友好。...并发 C++ 设计用于单核计算时代，只支持简单的并发机制，这还是在近十年中添加的。 错误处理 抛出并捕获错误是 C++ 的首选错误处理机制。 不可变性 未内置对不可变数据结构的支持。...在数据科学领域，Julia 可能是 Python 的很好替代，尽管相比 Python 而言，Julia 的生态系统近乎不存在。 ...例如，在 switch 中的字符串匹配易于出错，编译器无法在大小写错误时给出警告。 TypeScript 仅提供基本的类型推断。
通过JIT编译器的即时编译，Java程序可以在执行过程中根据实际情况优化代码，以提高程序的执行速度。JIT编译器的存在使得Java在性能方面能够与其他编程语言相媲美。...如果某个方法的内联优化能够提高程序的性能，那么该方法的字节码可能会被判定为热点代码。 需要注意的是，JIT编译器的判定机制和优化策略可能因不同的JVM实现而有所差异。...OpenJDK在发布之前经过了开源社区的测试，但可能在某些特定平台或环境下存在兼容性问题。 发布周期：Oracle JDK的发布周期相对较长，一般每2-3年发布一个LTS版本。...开发人员可以根据自己的需求和偏好选择使用Oracle JDK或OpenJDK。 Java 和 C++ 的区别?...Java和C++是两种不同的编程语言，它们在语法、运行环境、应用领域和设计哲学等方面存在一些区别。 语法：Java使用类和对象的概念，强调面向对象编程。它有垃圾回收机制，不需要手动管理内存。
在单线程上，Python 的典型加速大约为 10-100 倍或更多。Codon 的性能通常与 C/C++ 的性能相当。与 Python 不同，Codon 支持本机多线程，这可以使速度提高很多倍。...Codon 通常生成与等效的 C 或 C++ 程序相同的代码，有时可以生成比 C/C++ 编译器更好的代码。...原因有很多，例如更好的容器实现，Codon 不使用目标文件和内联所有库代码，或者不使用 C 执行的特定于 Codon 的编译器优化或 C++。...例如，一些 Python 的模块还没有在 Codon 中实现，一些 Python 的动态特性是不允许的。Codon 编译器会生成详细的错误消息，以帮助识别和解决任何不兼容问题。...Codon 支持与 Python 和 C/C++ 的完全互通。 Codon 是否使用垃圾收集？ 是的，Codon 使用了 Boehm 垃圾收集器。
这是一类令人讨厌的问题，在安全的Rust代码中根本不会出现。这就为我们留下了更多时间来解决有趣且有生产力的问题。...在Rust中，安全代码是默认的；你必须明确地将其包装在 unsafe 的代码块中，并且必须意识到这一点。在不安全的区域之外，我几乎可以保证不会出现使用后释放错误或类似的问题。...忽略自身不断完善的库生态系统，Rust 需要（或等效功能/或使其变得无关）： Specialization 特化 Negative Type traits 反向类型 trait Static assert...Sudden_Job7673： C++面临的一个重大挑战是，在互联网时代之后，它的发展机制无法像其他生态系统那样快速改进。...缺乏一个能够在编译时检测到可能导致错误的机制，对于什么是C++的惯用方式缺乏共识（是否包括异常处理？）
AI助手 为何而来 在当前场景中构建统一的统一全球机器学习和人工智能基础设施的平台时，整个技术栈上的编程过于复杂，需要一种创新且可扩展的编程模型，能够针对加速器和其他在人工智能领域中普遍存在的异构系统进行编程...一个 Python 语言家族的成员 Mojo 的核心使命包括创新编译器内部和对当前和新兴加速器的支持，但官方并不认为有必要在语法或社区方面进行创新。...官方还从其他语言（如 Rust、Swift、Julia、Zig、Nim 等）以及以前将开发人员迁移到新编译器和语言的经验中获益，并利用现有的 MLIR 编译器生态系统。...与 Python 的兼容性 官方计划与 Python 生态系统实现完全兼容，但实际上有两种类型的兼容性，以下是目前在这两个方面的情况： 使用 CPython 来运行 Python 代码，支持导入现有的...Python 模块并在 Mojo 程序中使用它们，以兼容整个 Python 生态系统，但是这种方式无法发挥 Mojo 的优势，好处是整个生态系统的存在和可用性能够加速 Mojo 的开发。
这种做法的确被日前主流的编译器所采用, GNU GCO编译器和VISUAL C++ 编译器都采用了类似的方法。...GCC编译器也提供了类似的机制,它有两个选择分别是“ function- sections”和“ data- sections”,这两个选项的作用就是将每个函数或变量分别保持到独立的段中。...外部符号( external-linkage)与用户定义的符号之间的命名方式和解析方式,如函数名func在C语言的目标文件中是否被解析成外部符号func。...到了C++ 的时代,语言层面对ABI的影响又增加了很多额外的内容,可以看到,正是这些内容使C+ +要做到二进制兼容比C来得更为不易； 继承类体系的内存分布、如基类、虚基类在继承类中的位置等； 指向成员函数的指针的内存分布...以上的情况对于系统中已经存在的静态库或动态库须要被多个应用程序使用的情况也几乎相同,或者一个程序由多个公司或多个部门起开发,也有类似的问题。
在C++编译过程中，编译器会根据指定的选项检测代码中的警告，并据此决定是否生成警告信息。...以下是libtorch的一些主要特点：高性能和低延迟：libtorch是基于C++编写的，代码在C++环境中执行，相比于Python运行时环境，能够获得更高的执行效率和更低的延迟。...无缝集成：libtorch提供了与PyTorch的无缝集成，开发者可以将在Python中使用PyTorch训练的模型转移到C++环境中，并继续进行模型推理、优化和部署。...这种无缝的集成使得在模型开发和部署过程中能够更加高效和方便地跨平台操作。模型导入和导出：libtorch可以加载以及保存在Python中用PyTorch训练的模型。...这样，开发者可以在Python中训练模型，并将训练好的模型导出为.pt文件或使用C++代码加载训练好的模型。这种灵活的模型导入和导出机制有助于跨平台模型部署。
Rust 编写的软件可能比 C++ 或 C 更安全、更小、更简洁。 如果我正在编写一个地理编码器、一个路由引擎、一个实时消息平台、一个数据库或一个 CLI 工具，Rust 最合适。...还有很多类似的 Web 框架问题。 SDK 呢？在主流编程语言中，你可以通过一个官方库来接入 Google 云服务、AWS 或 Stripe。这些官方库大都很棒。...2Rust 编译器比以前快，但仍然很慢 我一直在看 Nicholas Nethercote 的博客，描述了 Rust 团队如何优化编译器，让它更快！ 但与其它编程语言相比，用它构建网站会很慢。...但是 Rust 的内存规则并不比 Node.js 或 Python 更安全，用 Rust 编写的 Web 应用程序在系统上不会比 Python 或 Ruby 应用程序安全。...这是技术选择中的重要部分：是否有人在使用该工具？他们大致在同一个领域吗？不幸的是，Rust 生态系统中许多令人难以置信的令人兴奋的工作与 Web 应用服务器无关。
借用检查器：Rust编译器内置的借用检查器能在编译时检查引用是否遵守所有权和生命周期的规则，确保安全地访问内存。...手动内存管理 C和C++允许程序员进行直接的内存管理操作，比如使用malloc和free（在C中）或new和delete（在C++中）进行内存的分配和释放。...理论上，某些Rust的安全特性可以通过C++的库或工具在一定程度上模拟或实现，但有几个关键因素使得在C++中完全实现Rust的这些特性具有挑战性： 1....语言设计哲学的差异 Rust从一开始就以安全性为核心目标设计，所有权和借用机制是其语言核心的一部分。而C++的设计哲学是提供高度的灵活性和控制能力给开发者，牺牲了一定的安全性以获得性能上的优化。...现有的库和框架都是在Rust的安全模型下开发的，这为Rust程序提供了一个安全的执行环境。C++虽然拥有庞大而成熟的生态系统，但这个生态系统中的许多部分并不符合Rust那样的内存安全标准。
Rust 实现了一个规则系统，用于控制数据如何分配到应用程序中的内存。这使您无需手动释放应用程序中使用的内存。在 Rust 中，一旦其所有者超出范围，编译器将自动释放已使用的内存。...这可以与使用包含指针和布尔值的结构进行比较，该结构确定指针是否有效，但布尔值的状态由语言隐式管理，而不是必须由程序员显式管理。 安全 Rust 是一种旨在快速运行的系统编程语言。...调试模式针对安全性进行了优化。它禁用所有 Zig 的编译器优化并启用所有 Zig 的安全检查。Debug模式的特点是编译速度快，运行时性能慢，二进制文件大小较大。...Rust 的语法与 C++ 类似，但存在一些关键差异，在类型注释方面，它也与 Typescript 有一些相似之处。...Zig编译器也是用Zig编写的，Uber也使用Zig C++编译器通过Hermetic CC工具链在arm64硬件上运行Uber服务。 那么其中哪一个是 C 的最终替代品呢？
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。...同时，它在编译器中融合了现代设计和新思想，更容易满足最前沿ML的高性能需求。 在典型的框架中，所有的内容需要用几十万行的C++代码来堆砌，而Flux仅仅是几千行简单的Julia代码。...相比之下，Julia中的GPU编程一直是一流的CUDA内核（可以很好地编写并从脚本或笔记本中运行）。 一个简单的向量加法核看起来与CUDA C等价。...XLA功能强大但有限：它无法运行Python解释器，当然也没有良好的性能。 然后框架最终处于与gradient相似的位置，只能使用程序跟踪来撬开Python，最终得到一个快速但更有限的ML语言。...我们认为这个问题与单程序多数据（SPMD）编程的问题是相同的，后者已经被语言和编译器社区研究了几十年，并且在最近的批处理方法（如matchbox）中变得很明显。
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。...同时，它在编译器中融合了现代设计和新思想，可以更轻松地满足尖端 ML 的高性能需求。 典型的框架通常包含数十万行 C++代码，Flux 却只有千行 Julia 代码。...用户可以在 Jupyter 笔记本中交互式地写代码，并将高性能数值计算与方便的绘图、可视化相结合。...TensorFlow 的 Swift 和 Myia 开发人员在源到源 AD 技术的复兴中正在探索类似的方法。...C++中手动实现。
其性能与 Java 或 C++相似。在我们的使用中，Go 一般比 Python 要快 30 倍。以下是 Go 与 Java 之间的基准比较： ? ? ? ?...并发性的另一个优质特性是竞赛检测器，这使其很容易弄清楚异步代码中是否存在竞态条件。...原因 8：GOFMT，强制代码格式 Gofmt 是一种强大的命令行功能，内建在 Go 的编译器中来规定代码的格式。从功能上看，它类似于 Python 的 autopep8。...相对于 Elixir，我们选择 Go 的另一个原因是生态系统。在我们需求的组件上，Go 的库更为成熟。在很多案例中，Elixir 库不适合产品使用。...同时，它也像 C++和 Java 一样快。虽然相比于 Python 和 Ruby，使用 Go 建立东西需要更多的时间，但在后续的代码优化上可以节省大量时间。
其性能与Java或C++相似。在我们的使用中，Go一般比Pytho要快30倍。以下是Go与Java之间的基准比较： ? ? ? ?...并发性的另一个优质特性是竞赛检测器，这使其很容易弄清楚异步代码中是否存在竞态条件。...原因 8：GOFMT，强制代码格式 Gofmt 是一种强大的命令行功能，内建在 Go 的编译器中来规定代码的格式。从功能上看，它类似于 Python 的 autopep8。...相对于Elixir，我们选择Go的另一个原因是生态系统。在我们需求的组件上，Go的库更为成熟。在很多案例中，Elixir 库不适合产品使用。同时，也很难找到／训练同样使用Elixir的开发者。...同时，它也像C++和Java一样快。虽然相比于Python和Ruby，使用Go建立东西需要更多的时间，但在后续的代码优化上可以节省大量时间。
本文作者已经使用 C++ 18 年了，他在体验了数十门编程语言后，他指出，尽管 C++ 在过去几十年中一直是程序员最常用的编程语言之一，但它存在一些问题，如不安全、效率低、浪费程序员的精力等。...我们只有--use-fast-math之类的编译器标志，而且只在翻译单元的范围内。 在第二个示例中，编译器不知道我们的值仅限于 0 或 1，而且也不可能提出可以实施的优化。...在第三个示例中，两段代码完全不同，编译器无法将二者视为等效代码。代码描写了太多细节。如果只有 std::sort，就可以给编译器更多自由选择算法的空间。...该程序接受算法的高级描述和硬件架构的详细描述，并优化代码，直到在指定的硬件上实现最高效的算法。 与 Fortran 等语言不同，Spiral 真正解决了数学意义上的优化问题。...之后，我又在 C++/CU 代码中验证了所有变更，以便与原来的Python代码相结合。除了设计几何算法之外，所有的工作都是由我完成的。
Note ProtocolBuffer与面向对象设计 ProtocolBuffer类只是用于存取数据的，类似于C++中的结构体，他们并没有在面向对象方面做很好的设计。...在新版本的ProtocolBuffer中： · 必须不可以改变已经存在的标签的数字。 · 必须不可以增加或删除必须(required)字段。...然而，需要注意的是新的可选消息不会在旧的消息中显示，所以你需要使用 has_ 严格的检查他们是否存在，或者在 .proto 文件中提供一个缺省值。...你可以在阅读本文档之前查看语言指导。 Python的ProtocolBuffer实现与C++和Java的略有不同，编译器只输出构建代码的描述符来生成类，而由Python的元类来执行工作。...这个实体类，不含有虚拟方法。不像C++和Java，Python生成类对优化选项不感冒；实际上Python的生成代码已经为代码大小做了优化。 你不能继承Foo的子类。
（译注：Bruce 是《Thinking in Java》、《Thinking in C++》等多本书籍的作者，也是个 Python 开发者。...确实，与忘记在实例变量或方法引用之前键入“self.”相比，从参数列表中省略“self”，往往会导致很模糊的错误消息。...Python 约定了一种方式，即在定义时用第一个参数作区分：self 表示实例方法、cls或其它符号 表示类方法……三种方法都可以被类的实例调用，而且看起来一模一样，如上例的等号左侧那样。...这样，可以使第一个等效例子保持等效。 但是，有一种情况我认为 Bruce 不能在不向编译器中添加某种 ESP 的情况下解决：装饰器。我相信这是 Bruce 的提议的最终败笔。...当装饰一个方法时，我们不知道是否要自动地给它加一个“self”参数：装饰器可以将函数变成一个静态方法（没有“self”）或一个类方法（有一个有趣的 self，它指向一个类而不是一个实例），或者可以做一些完全不同的事情
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
