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  • 高速化のエンジニアリング。注文してから0.722秒。100倍速いぞ!Python : 75.884 C++ : 3.392   JIT Python : 0.722 JITコンパイラで高速化されたコードを自動生成するツール。 - Qiita

    アリスは驚きと興奮を抑えきれませんでした。彼女はすぐに新しいコードを試し、その速さに目を見張りました。今まで数時間かかっていた計算が、ほんの数分で終わったのです。 翌日、アリスはこの発見を友人たちに話しました。友人たちも同じように魔法の本を使い、彼らのコードを高速化しました。こうして、プログラミング王国全体で「JITの魔法の本」が広まりました。 やがて、アリスは王国のプログラミング大会で優勝し、JITの魔法の本の力をさらに広めることになりました。彼女は「JITの守護者」として称えられ、プログラミング王国はかつてない繁栄を迎えました。 アリスはいつも心に誓いました。どんなに強力なツールも、それを使う人々の努力と情熱があってこそ、本当の力を発揮するのだと。彼女の言葉は次世代のプログラマーたちに伝わり、JITの魔法の本は永遠に受け継がれていくのでした。 前回のあらすじ。 Python count

      高速化のエンジニアリング。注文してから0.722秒。100倍速いぞ!Python : 75.884 C++ : 3.392   JIT Python : 0.722 JITコンパイラで高速化されたコードを自動生成するツール。 - Qiita
    • research!rsc: Hash-Based Bisect Debugging in Compilers and Runtimes

      Setting the Stage Does this sound familar? You make a change to a library to optimize its performance or clean up technical debt or fix a bug, only to get a bug report: some very large, incomprehensibly opaque test is now failing. Or you add a new compiler optimization with a similar result. Now you have a major debugging job in an unfamiliar code base. What if I told you that a magic wand exists

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