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In our team at Rakuten, we have been using Elm1 in production for almost two years now. This post is about our story, the lessons we learned, and our likes and dislikes. This post is quite long so if you prefer to see an overview, feel free to jump to the index. Everything started in the Berlin branch of Rakuten during the summer of 2017. We were maintaining a medium-size single-page application w
For the past two years I've worked on a project implementing a universal lightweight Just-in-Time (JIT) compiler known as MIR. The cornerstone of the project is a machine-independent medium-level intermediate representation (MIR). A big part of the project consists of code that compiles C source code into MIR. Because MIR can be interpreted and just-in-timed, I easily extended this C-to-MIR compil
No trial. No credit card required. Just your GitHub account. We’re pleased to introduce the first preview of Source Generators, a new C# compiler feature that lets C# developers inspect user code and generate new C# source files that can be added to a compilation. This is done via a new kind of component that we’re calling a Source Generator. To get started with Source Generators, you’ll need to i
Code completion One of the biggest advantages of TypeScript is its code completion and IntelliSense. IntelliSense provides active hints as a code is added. Type safety Types increase your agility when doing refactoring. It’s better for the compiler to catch errors than to have things fail at runtime. Code quality Types have a proven ability to enhance code quality and understandability. Large team
This is the sequel to Writing An Interpreter In Go. We're picking up right where we left off and write a compiler and a virtual machine for Monkey. Runnable and tested code front and center, built from the ground up, step by step — just like before. But this time, we're going to define bytecode, compile Monkey and execute it in our very own virtual machine. It's the next step in Monkey's evolution
This document contains the transcript from a presentation titled "So You Wanna Go Fast?" by Tyler Treat. Some of the key topics discussed include measuring performance using tools like pprof, how different language features in Go like channels, interfaces, and memory management can impact performance, and techniques for writing concurrent and multi-core friendly code in Go like using read-write mu
LLRBというRuby向けのメソッドJITコンパイラを書いている github.com RubyKaigi 2015の最後のキーノートで@evanphxが「LLVMでCRubyのコードをインライン化するメソッドJITを実装したら速いんじゃね」みたいな発表をしていたのを覚えているだろうか。 LLRBというのはまさにそれを実装しているプロジェクトであり、少なくとも現時点で「LLVMでCRubyのコードをインライン化するメソッドJIT」と言える状態まで実装でき、ものによっては効果が出る状態になったので公開した。 なんで書いてるの 言語を自分で実装するとその言語に関する理解が大分深まる、というのをHamlの実装とかCコンパイラとかで体験していて、僕が一番好きな言語はRubyなのでRubyでもそれをやっておきたい、というのがあった。また、Rubyは遅いと言われがちだが、どこに改善可能な点が眠っている
WandboxというWebサイトがある。これはコードを与えるとコンパイルメッセージと実行結果を返してくれるサービスを提供している。コードとコンパイルメッセージと実行結果を保存してURLで共有する機能もある。 ここまではよくあるサービスだが、Wandboxが他のサービスと差別化を図っているのは、コンパイラーの種類だ。様々な言語のコンパイラーをサポートしているのみならず、同じコンパイラーでも複数のバージョンを提供している。これにより、あるコードの挙動がコンパイラーのバージョンで異なる場合の特定ができる。 なぜそんなサービスが必要なのか。コードぐらい自分のローカル環境で実行すればいいではないか。リモート環境にしたって、今日びVPSなど月数百円から使うことができる。ブラウザーから入力する程度の短いコードをコンパイルして実行するぐらい低スペックの格安VPSでも足りるではないか。 問題は、バージョンの
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