面向对象是目前最流行的一种程序设计和实现思想。无论从事企业级开发、互联网应用开发，还是手机软件开发，都会用到面向对象的技术。 在主流的编程语言中，C++、Java、C#、PHP、Python等都是支持面向对象的语言；在编程排行榜前十的语言中，面向对象的编程语言能够稳定占据7～8席…… 所有的这些现象，都展示了面向对象的流行程度和受欢迎程度。但即使这样，仍然存在一些歪理邪说在坊间流传！ 下面我们就对其中流传较广的两条逐个击破！ 面向对象会导致性能降低？ 面向对象语言=面向对象编程？ 本文选自李运华老师新作《编
如果说 Python 是最流行的语言，C 语言是最经典的语言，那么 Mojo 也有它的之最 —— 最年轻。Mojo 能够与 Python 无缝衔接，它的出世被称作为「几十年来最大的编程进步」。
现在 tulang 终于迈出了第一步，已实现自举，已自举实现了 compiler,std,runtime ，覆盖了上百个测试用例
在我编程的旅程中，我掌握了几种高级编程语言，每一种都有其独特的魅力和应用场景，仿佛带我进入了不同的魔法王国。现在，就让我来介绍几种令我印象深刻的语言吧。
Benchmark.NET现在是衡量.NET代码性能的规范工具，可轻松分析代码段的吞吐量和分配。
某一天，光子的一位童鞋突然拉了个小群，发了一段代码，然后发了几个测试数据，说测试结果和预期严重不符。大有一副“兴师问罪”的样子。
Swift作为Apple推出的新编程语言，旨在简化iOS和OS X应用的开发过程。它被描述为“Objective-C without the C”，意味着它在保持Objective-C核心功能的同时，提供了更简洁、更现代的语法2。这使得学习Swift成为iOS开发者或计划成为iOS开发者的首要任务2。
当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间；另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use python。
使用机器学习技术自动生成图形用户界面（GUI）代码是一个相对较新的研究领域。通常，按照设计编写 GUI 对前端开发者来说是一项耗时又繁琐的工作，因为这使得他们无法投入更多的时间来开发软件的实用功能和逻辑。因此，构建一个将 GUI 原型自动转化为对应编程代码的系统是非常有前景的。
作者 | 闫园园 近日，前端工具链 Bun 项目的关注度颇高。Bun 是像 Node 或 Deno 一样的现代 JavaScript 运行时，作者是 Jarred Sumner ，曾在 Stripe 和 Thiel Fellowship 工作。 Bun 原生实现了数百个 Node.js 和 Web API，包括约 90% 的 Node-API 函数（本机模块）、fs、path、Buffer 等。而据其新推出的网站称，“从头开始构建，专注于三个方面”： 快速开始（考虑到优势）。 新的性能水平（扩展 Jav
在可预见的未来, 高考仍是最重要的也最有社会影响力的人才选拔机制. 很久没有关注, 最近得知高考自选科目中开始增加了编程一项(见如何评价2017浙江高考七选三科目中包含技术？). 虽然个人对编程是否应该进入高考仍有保留看法, 但至少全民(都应该可以)编程这一趋势已经很明显了. 这应该是中文编程兴起的另一个契机(前文中文编程兴起的必然性讨论了一些更技术性的原因).
柯里化即 Currying，是一门编译原理层面的技术，用途是实现多参函数，其为实现多参函数提供了一个递归降解的实现思路——把接受多个参数的函数变换成接受第一个参数的函数，并且返回接受剩余参数且返回结果的新函数。
我已经学习 Rust 有挺长的一段时间了，一直想用 Rust 来写点东西，但是缺乏好的想法； 有些想法自我感觉良好，但是又没有能力实现 (比如，写一个操作系统？), 所以最后我决 定还是拿我的博客来做实验品吧。我原来的博客 是 基于 Github Page 和 Org mode 实现的静态博客，略显简单。所以我就觉得用 Rust 来写 个新的博客。
这两天重温了周志明的《深入理解Java虚拟机》第2版，发现第11章第4节关于 Java 编译器的内容写得太棒了~本文完全摘自《深入理解Java虚拟机》第2版 0_o
Rust 已经悄然成为了最受欢迎的编程语言之一。作为一门新兴底层系统语言，Rust 拥有着内存安全性机制、接近于 C/C++ 语言的性能优势、出色的开发者社区和体验出色的文档、工具链和IDE 等诸多特点。本文将介绍笔者使用 Rust 重写项目并逐步落地生产环境的过程，以及在重写过程选择 Rust 的原因、遇到的问题以及使用 Rust 重写带来的成果。
来源 | QCon全球软件开发大会 嘉宾 | 林子熠 整理 | 李慧文 Java 语言自从诞生以来就被打上了“慢”的标签。经过 25 年的发展，Java 程序的峰值性能在实时编译（JIT）技术的支持下已能超越 C/C++ 程序，但实时编译仍无法解决冷启动速度慢的问题。在云原生的场景下，往往需要快速拉起新的服务以响应用户持续增长的请求，此时服务的启动时间就显得至关重要。 阿里探索了两种不同维度上的冷启动加速技术，经过双 11 大促的检验都取得了良好的效果：AppCDS 技术在传统 Java 环
从旧式编程语言（例如COBOL）到现代语言（例如Java或C ++）的代码库迁移是一项艰巨的任务，需要源语言和目标语言方面的专业知识。
Gradle 构建工具 的 构建脚本 可以使用 Groovy 语言 或 Kotlin 语言 进行编写 ,
Java HotSpot™虚拟机实现（Java HotSpot™VM）是Sun Microsystems，Inc.的高性能Java平台虚拟机。Java HotSpot技术为Java SE平台提供了基础，Java SE平台是快速开发和部署业务关键型桌面和企业应用程序的首选解决方案。Java SE技术可用于Solaris操作环境（OE），Linux和Microsoft Windows，以及通过Java技术许可证的其他平台。
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
RPC（Remote Procedure Call） 是一种进程间通信的技术，它允许程序调用另一个地址空间（通常是远程的）的过程或函数，就像调用本地的函数一样。RPC 技术使得分布式系统中的不同节点能够进行远程调用，以实现分布式应用程序的协同工作。
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创，原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”，为了更好的内容呈现，即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里，多是做IM、消息推送、客服系
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说，就是QPS(Queries per second)。
slice名为切片，是Go中的可变长数组，是对底层数组的封装和引用。切片指向一个底层数组，并且包含长度和容量信息。未初始化切片的值为 nil。作用于切片的内建函数主要有四个，分别是make、len、cap与append。make用于创建切片，len获取切片的长度，cap获取切片的容量，append向切片追加元素。
最近和朋友无意间讨论起了 有关java 和C 的 效率问题， （我是java 推介者， 他是 c 语言推介者， 他做的是嵌入式）
接触WebAssembly之后，在google上看了很多资料。感觉对WebAssembly的使用、介绍、意义都说的比较模糊和笼统。感觉看了之后收获没有达到预期，要么是文章中的例子自己去实操不能成功，要么就是不知所云、一脸蒙蔽。本着业务催生技术的态度，这边文章就诞生了。前部分主要是对WebAssembly的背景做一些介绍，WebAssembly是怎么出现的，优势在哪儿。如果想直接开始撸代码试试效果，可以直接跳到最后一个板块。
机器之心报道 机器之心编辑部 「我们已经从 Julia 中获得了很多灵感，但我们还是想要 Python。」 「人生苦短，我用 Python。」这是 Python 开发领域广泛流传的一句话。在过去的几年中，Python 也的确凭借其在易用性、生态等方面的优势一路高歌猛进，在很多编程语言排行榜中稳居前三。 但伴随着 Julia 等新势力的崛起，这种局面正在发生变化。在前段时间出炉的「Stack Overflow 2021 全球开发者调查报告」中，Python 受开发者喜爱程度仅排第六，而 Julia 则排在了
将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
柯里化, 即 Currying 的音译。Currying 是编译原理层面实现多参函数的一个技术。
因为有报告显示LLVM V10编译Rust语言性能居然降低了10%。虽然LLVM的主要目的是编译Clang的C/C++，但是还有有必要让LLVM跑起来更快才行。
一直以来，在 TIOBE 编程语言排行榜中，简单易用的新贵 Python 和老将 C++ 是强劲的竞争对手，不过 C++ 和 Python 都是非常流行的编程语言，对于开发者而言，在选择语言利器时究竟有何参考标准？本文将基于两种语言的关键性能对比，带领大家深入不一样的 Python 与 C++。
我自己在毕业的前 2 年，其实都是做的后端业务开发，后来才转到了数据库内核开发，结合我自己的实际经历，跟大家聊一聊这两种不同类型的岗位都有什么区别。我会分别从编程语言、难易程度、工作流程、市场就业、薪资情况、稳定性方面进行全方位对比，最后也会对两种方向的选择给出自己的建议。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。
第一次接触GO是5年前，14年4月份，也是在我司，全职钻研一周，彼时C++中毒太深，内心排斥其他编程语言，看其他语法总觉得有点怪，而且有“C/C++能做任何事，故无用其他语言之必要”的思想在作祟。
最开始踏入编程的世界, 我接触的语言是Java, 那个时候Java的世界流行的还不是Spring Boot, 而是SSH (Spring + Struts + Hibernate). 做为一个Java开发人员, 相当长时间我都认定Java就是最好的.
今天看到这篇文章的时候，立马放下了手中的活，把论文大概刷了一遍。以下是对这篇论文的简单的解读。文末有文章和代码链接。
他是一个大三的学生，我看了他的简历，里面几乎没什么项目经验，对于企业来说这样的学生就好比一张白纸一样，当然，这样的学生很难拿到一份好的offer。
见多了SQL为代码开发提速，那么当低代码遇到SQL会擦出怎样的火花呢？本文将低代码和SQL结合进行介绍，让大家了解如何通过执行SQL为低代码项目提速。
Spark是一种基于内存的、分布式的、大数据处理框架，在 Hadoop 的强势之下，Spark凭借着快速、简洁易用、通用性以及支持多种运行模式四大特征，冲破固有思路成为很多企业标准的大数据分析框架。
随着NGS测序通量的大幅提高，搭配高效NGS二级分析技术的精准解决方案快速融进基因组学的各个应用领域：遗传进化、临床诊断、分子育种、医药开发等。以下我们通过对基于CPU和GPU不同硬件平台的NGS二级分析方案进行详细评测，以期为基因组学研究领域的用户提供参考。
http://blog.csdn.net/yinwenjie/article/details/49453303
webassembly是一种底层的二进制数据格式和一套可以操作这种数据的JS接口的统称。我们可以认为webassembly的范畴里包含两部分
除了在语法使用上面的区别外，c语言和python的本质区别可能是在其语言性质上面的区别。
D1 && D1s(f133)采用的是平头哥C906的core，上面已经支持了RVV 0.7.1版本，虽然目前RVV1.0已经frozen,这就意味着上游编译器或者一些相关的生态软件将支持RVV1.0，但是作为性能评估RVV0.7.1与RVV1.0影响并不大。下面的文章主要描述如何在D1 && D1s芯片上运行rt-thread，并且描述如何开启RVV，同时对RVV性能进行一个简单的评估，最后讨论RVV如何与RTOS使用的问题。
Go 作为一种编译型语言，经常用于实现后台服务的开发。由于 Go 初始的开发大佬都是 C 的老牌使用者，因此 Go 中保留了不少 C 的编程习惯和思想，这对 C/C++ 和 PHP 开发者来说非常有吸引力。作为编译型语言的特性，也让 Go 在多协程环境下的性能有不俗的表现。
导语 | 没有人能够预言未来，也没有人能够断言未来的编程是什么样，但是我们可以通过过往的编程经验去探寻未来的编程趋势，本文是腾讯云TVP李智慧教你如何用反应式编程提升系统性能与可用性。
本文将带你完成一次 PowerBI DAX 的神奇之旅，如果您是 DAX 的熟练选手，可以试试以下题目。
在去年年初换过工作开始专注做性能测试，其中有一项很大的挑战就是FunTester测试框架性能是否可以支撑公司现在的业务。之前有文章分享过如何突破职业瓶颈，其中讲到如何负责服务的QPS上升一个数量级是一个非常大的挑战。最近在这个问题上，我有了一些新的发现，分享一下自己对FunTester测试框架使用的Java+Groovy这对组合性能方面的认识。
本文对比了GPT系列模型中最新版本的ChatGPT与之前版本在自然语言处理领域的性能和表现差异。首先，介绍了人工智能、自然语言处理和语言模型的基本概念，并引出了GPT系列模型作为其中重要代表。随后，重点介绍了ChatGPT作为GPT-3.5的最新版本，在语言生成方面的优势。接着，通过对比模型规模、语言生成质量、多样性和创造力等指标，详细分析了ChatGPT与之前版本的差异。此外，还探讨了不同版本在实际应用中的影响和可能面临的挑战。最后，展望了GPT系列模型在未来的发展趋势，以及可能的改进方向。通过对比和分析，我们更深入地认识了ChatGPT在自然语言处理技术领域的地位和潜力。
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