cling

clingrootsys原理剖析(1):JIT到底是怎么回事

大憨熊 提交于 2020-10-09 08:26:19
所有的高级语言技术,都是由前端的翻译转化,源码理解,和后端的运行技术和语义实现的: 即编译-链接-运行循环这个标准过程组成的(真正了解这个三段式过程,无论是多复杂或复合了的语言系统,给其定性将不再是难事),而且其编译器实现一开始都是以静态过程式、函数为实现机制的。都是C语言和标准编译原理教程那套。而高级和复杂语言实现,都是先过程元素,然后再在编译器前端实现语法增强,或封装到class和库级增强实现的。(而真正分清这个,可以分步理清很多错综复杂的编译原理过程。 特别是cling这样的复杂语言系统的定性和实现原理。包括其实现,如JIT和库级pme都大有帮助。下面细述。 什么是解释系统 解释系统与编译系统最大的区别是在一个前后端配合循环(标准编译原理上的compile-link-run,实际上这里的compile更适合称为translate才能与其它语言共享同样的编译子过程称代而显得无歧义)中,它每次只取一条代码(最小生成和执行代码的单元)来运行,且纯粹依赖语言系统本身的后端—-往往是一个软件系统 来运行,往往无需link,因为它是运行期完成query的,类似组件(接下来本文第三部会说到这个组件有什么魔力)。 这里的软件系统运行设施往往还负责其它方面的工作—比如一个虚拟机要完成的那些当然也有可能不像虚拟机那么复杂,就是一个简单的if-case流程(这是最初脚本语言的原型)

“Dead Kernel” Anaconda-Jupyter Cling C++ Windows

你。 提交于 2019-12-13 15:30:46
问题 I newly installed Anaconda (v.4.3.1) and used a conda command to install cling for a C++ kernel on Jupyter. I used conda install -c conda-forge cling=0.3.post I am on Windows 8.1. I can't seem to find an answer on how to resolve this: I'm getting a 'Dead Kernel' error upon opening a notebook with any C++11, C++14 or C++17 kernel. I have not at all been able to use the c++ kernels after installation. Python3 kernel works completely fine. Below is a screenshot of the error I get. Dead Kernel: