上面所述的技术可以应用于任何编程语言，只不过在实现上的难易程度取决于编程语言。 对于Java在这种情况下，可以在源码或者字节码中应用。 如果在字节码中应用，显而易见的一个优点是，你不需要源文件。 因此可以在任何应用中都可以使用代码转换，包括闭源代码和商业代码。 另一个好处是，你可以对编译后的字节码做分析、生成新的字节码或者转换字节码， 只需要它们在Java虚拟机（在运行时生成和编译源代码是可以的，但是非常耗时，而且需要一个完成的Java编译环境支持）载入代码之前完成即可。 还有一个好处是工具包，例如stub编译器或者切面植入器，对用户来说是透明的。 由于程序分析、代码生成和代码转换有很多种技术可以实现，所以有很多相应的工具也被发明了出来。 ASM[1]就是一款针对Java的工具，它被设计成可以在运行时使用，同样也可以在离线状态下使用，对class进行生成和转换。 ASM库对编译后的class进行工作，它设计的速度快、内存消耗小。 速度越快越重要，在动态代理class的生成和class的转换时，尽可能确保运行中的应用不会被ASM拖慢, 同时内存消耗越小越好，避免因为环境限制，对本身消耗内存就小的应用来说，产生内存膨胀。 ASM不是唯一针对Java字节码生成和转换的工具库，但是它是全新且效率最高的。 可以在http://asm.objectweb.org中下载依赖库。
一、合集地址： 蓝奏云：https://huanxingke.lanzous.com/b0203kqjg 密码：flyingdream
世界上的GUI库多如牛毛，有的开源，有的收费，有的可以做手机app开发，有的可以做桌面应用，有的只能用在某个系统，有的支持跨平台。基于不同的编程语言，人们又开发出不同的图形框架，比如Java有AWT、Swing；C#有WinForm和WPF；C++有MFC、QT、wxWidgets等。在C++的库中，QT凭借对跨平台的支持、简单易用、开发效率高等特性，成为最受欢迎的GUI库之一。
导读：特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用，大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商，面向大规模特征工程问题开发了下一代离线在线一致性特征抽取引擎FESQL，针对AI场景支持SQL接口，兼容Spark 3.0同时提供高性能的Native执行引擎。本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括：
1：Scala的官方网址：http://www.scala-lang.org/ 推荐学习教程：http://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html Scal
如果由于某种原因您需要一个新项目的旧编译器版本，则必须安装该旧版本并在那里创建一个项目。
经过多年的演进，Java语言的功能和性能都在不断地发展和提高，但是冷启动开销较大的问题长期存在，难以从根本上解决。本文先讨论冷启动问题的根本原因，然后介绍一种新近提出的彻底解决Java冷启动问题的技术方案——Java静态编译技术。
Visual Studio Code是一款免费开源的现代化轻量级代码编辑器，支持几乎所有主流的开发语言的语法高亮、智能代码补全、自定义快捷键、括号匹配和颜色区分、代码片段、代码对比 Diff、GIT命令 等特性，支持插件扩展，并针对网页开发和云端应用开发做了优化。
最近看了一本书，今天打算和大家聊聊 Graal VM 和 Java静态编译这个东西：
编程就是让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。
今天，又双叒叕yòu shuāng ruò zhuó开辟了一个新的领域--「TypeScript实战系列」。
1、UOS系统相对来说，较为纯净，像GCC、G++等编译器是没有安装的，需要自己去安装
理想的机器学习场景是给到数据，训练模型后就能直接上线服务。然而真实的 AI 应用落地过程非常复杂，并不是有数据、懂算法就可以了。
安装过程需要中需要安装依赖包和gcc ,然后编译安装Python，在线安装直接用 yum install 即可。
Linux下我们习惯了使用软件包管理器来安装我们需要的软件，比如Red Hat公司的Fedora、RHEL（Red Hat Enterprise Linux）和后来加入红帽的CentOS，使用rpm和yum来安装软件，Ubuntu使用apt-get来安装。 使用软件包管理器确实很方便，在联网的环境下，从下载到安装，以及自动关联软件的依赖项，并且一次安装所有依赖的软体包，为我们省去了很多繁琐的操作。这样确实很好，但是我们却失去了了解软件有哪些组成模块和依赖项的机会。下面我就要折腾一下，手动下载安装C++环境，摆托yum install gcc-c++ 这种傻瓜式操作。手动下载安装还有一个好处就是为不能联网的机器安装软件。有时候，确实要这样做。
Linux离线编译编译Python需要gcc编译器编译，如果没有安装直接编译会出现以下错误
和在Windows安装Python的教程一样，安装python要配置环境pyenv，只是python要手工使用Linux命令安装，使用这种方法最好有一点Linux基础。由于笔者使用这种方法没有安装成功，就搬砖给大家看一下了
Web前端使用PHP。Facebook的HipHop编译器会将它们转换成C++然后使用g++编译,这样就提供了一个高性能的模版和web逻辑执行层。 由于完全依赖静态编译的限制， Facebook已经开始开发一个HipHop的解释程序和HipHop虚拟机，它会将PHP代码转换成HipHop字节码。 业务逻辑使用Thrift包装成服务。服务可能使用PHP, C++ 或者 Java开发， 也可能有其它语言，这依赖于服务需求 由Java实现的服务并不使用某种企业应用服务器，而是使用Facebook自己定制的应用服
相信web前端开发的伙伴们，在职业道路上，十有八九会受到这样的质疑或者嘲讽（大多数其实还是调侃之意）。写几个标签，懂一些HTML CSS 就是程序员？ 你们知道CPU、存储、网络、集群吗？ 你们了解过并发、业务架构、数据库、性能调优、分布式计算、集群架构、容灾、安全、运维吗
本文主要介绍4个Java的反编译工具：javap、jad和cfr以及可视化反编译工具JD-GUI
本文小编给大家分享一款中文编程语言，在 GitHub 上叫做文言文（wenyan）， Star 数已经涨到 19.2k，而且还有继续上涨的趋势。
该文介绍了Java编程的特点，包括简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。Java具有功能强大和简单易用两个特征，具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。
公众号的安装教程里常说的“Intel全家桶”指的是Intel Parallel Studio XE，里面集成了C/C++/Fortran语言的编译器（分别是icc、icpc、ifort）、MKL数学库及各种高效调试工具，甚至还有Intel MPI，可以说是编译量化软件最常用的一套“装备”。然而从2021年开始Intel不再提供旧版Parallel Studio XE下载页面，而是改成了（或称升级成了）oneAPI，又可具体细分为oneAPI Base Toolkit和oneAPI HPC Toolkit等等。
hive由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，是基于Hadoop之上的，文件是存储在HDFS上的，底层运行的是MR程序。hive可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能。
LuaJIT是刚刚在即时编译器（JIT）为 » 的Lua编程语言。Lua是一个功能强大，动态和轻量级的编程语言。它可能被嵌入或用作通用的，独立的语言
提到编辑器，我们能够想到很多软件，比如visual studio,vscode,atom,jetbrains,sublime,vim，emacs等，这些都是非常好用的编辑器，它们都能够用来写代码，并且搭配上编译器，可以用来编译执行代码。
安装 Python 很容易，但或许你正在用智能手机/平板电脑，在用不允许安装软件的电脑，或者因为其它原因无法安装 Python。那么，如何通过免安装的方式使用 Python 呢？
1、在有网络的前提下，可以通过百度www.baidu.com来进行搜索文件。首先进行介绍一下什么是cdn，百度百科介绍如下：
框架介绍 yadcc是广泛投产于腾讯广告后台的C++分布式编译系统。 我们在调研学习了业界的ccache、sccache、distcc、icecc等开源的编译加速系统之后，根据我们实际的工业生产场景，设计了这样一套系统。 目前我们实际生产环境： - 有~1700编译核心； - 使用512并发编译（实际并发度取决于本地预处理能力，32逻辑核以上可达到512并发）； - 每天编译产出（含命中分布式缓存）300,0000+个目标文件； - 每天编译产出总计约3~5TB。 本着回馈社区的目的，我们现将这套分布式
https://mobiledevweekly.com/link/90084/web
本次，临界 (Hashgard) 旗下的研究机构Hashgard Labs与BKFUND研究院共同完成了一篇研究报告，对虚拟机进行了深度分析。
Microsoft在2015年4月30日Build 开发者大会上正式宣布了 Visual Studio Code 项目:一个运行于 Mac OS X、Windows和 Linux 之上的，针对于编写现代 Web 和云应用的跨平台源代码编辑器。
花下猫语：自从翻译了 Python 之父的第二篇文章，我不仅知道了 pgen解析器的起源 ，而且还知道了“龙书”对 Python 之父的影响很大。而且有趣的是，与“龙书”并提的还有什么“虎书”、“鲸书”，这些称呼太有意思了。
当我们执行这个命令后，就会得到一个class文件，这一步其实就是编译，在前面一节我们提及到Java不同于C/C++，它首先需要将Java文件编译成class文件， 然后再由JVM将二进制文件代码转为与机器适配的机器码，而java文件编译成class文件就是由Javac编译器来完成。通常我们也叫Javac编译器为前端编译器，因为一个传统编译器编译结果是由源码到本地机器码的一个过程，而由于Javac编译器只负责源码到字节码这一步，所以叫前端编译器；字节码到本地机器码这一步是由后端运行时编译器来完成的，比如HotSpot VM中的C1、C2编译器。此外对于程序的优化也主要集中在后端运行时编译，这样可以使非Javac编译器产生Class文件(Scala，Groovy等语言的Class文件)也能享受到编译器优化的好处。
在上篇文章我们聊到，无论什么语言写的代码，其到最后都是通过机器码运行的，无一例外。那么对于 Java 语言来说，其从源代码到机器码，这中间到底发生了什么呢？这就是今天我们要聊的。
比如下图，就是我先使用c语言编写了java编译器一个将java代码转成本地机器码的编译器。
GraalVM 是 Oracle 发布的下世代 Java 虚拟机，2019.05 才发布了第一个 release 版本，分别有社区版和企业版
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
大家好，我是小菜，一个渴望在互联网行业做到蔡不菜的小菜。可柔可刚，点赞则柔，白票则刚！死鬼~看完记得给我来个三连哦！
本人写Qt程序这么多年，比较喜欢支持多个Qt版本，尤其是钟情于支持任意Qt版本+任意系统+任意编译器，这句话说起来简单其实实现起来就不容易了，首先你得有个很多版本的测试环境，起码十几个Qt环境要的吧，四五种操作系统要的吧，还要安装各种VS版本免不了的，毕竟win上除了默认的mingw编译器还有很多人用的是msvc编译器，这么一大堆环境折腾下来，没有个1T硬盘是不够的，而且官网发布Qt版本的速度相当快，最慢半年肯定来一个版本，又得测试了，每次发布一个大的版本，除了常用的windows以外，linux要测试吧，而且现在还多出来一些国产linux系统比如deepin new start UOS之类的，也要试试吧，哎呀好累。
“ 程序执行效率应该是每一位程序员都关注的地方，一般来说，程序执行效率一部分依靠程序员编写的代码，一部分依赖程序执行的平台，在Java中，虚拟机就是平台，如何让程序执行更有效率也是虚拟机是否优秀的关键指标。”
Intel oneAPI 是一种统一的跨架构的的编程模型，提供了CPU、GPU、FPGA、专用加速器的产品。
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
来源：http://blog.csdn.net/walkingmanc/article/details/6367057
作者 | 陈迪豪 编辑 | 邓艳琴 随着人工智能技术的发展和普及，越来越多的企业和组织需要处理和分析大量的数据，其中就包括了 AI 数据。AI 数据库为处理这些数据提供了更高效，更智能的方式，能够更好地支撑人工智能应用的发展。因此，目前 AI 数据库已经成为人工智能领域的热门技术之一。OpenMLDB 则是这里面的知名开源项目。 本文整理自 OpenMLDB PMC 陈迪豪在 QCon 全球软件开发大会（北京站）AI 基础架构分论坛上的发表的演讲实录。 希望大家通过本文能够了解三个方面的内容：前沿的
作者：byronhe，腾讯 WXG 开发工程师 一、问题背景 随着深度学习的广泛应用，在搜索引擎/推荐系统/机器视觉等业务系统中，越来越多的深度学习模型部署到线上服务。 机器学习模型在离线训练时，一般要将输入的数据做特征工程预处理，再输入模型在 TensorFlow PyTorch 等框架上做训练。 1.常见的特征工程逻辑 常见的特征工程逻辑有： 分箱/分桶 离散化 log/exp 对数/幂等 math numpy 常见数学运算 特征缩放/归一化/截断 交叉特征生成 分词匹配程度计算 字符串分隔匹配判
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