《Rust命令行编程指南》随书代码

《Rust命令行编程指南》随书代码 连续几年，Rust 在 Stack Overflow 的年度开发者调查中被评为“最喜爱的编程语言”。这种开源系统编程语言现在用于从游戏引擎和操作系统到浏览器组件和虚拟现实模拟引擎的所有事物。但 Rust 也是一种极其复杂的语言，其学习曲线非常困难。 本指南不是专注于整个语言，而是在每章中使用一个小型、完整、专注的程序来教授 Rust。作者 Ken Youens-Clark 向您展示了如何启动、编写和测试每个程序以创建成品。您将学习如何处理 Rust 中的错误、读写文件以及使用正则表达式、Rust 类型、结构等。 了解如何： 使用 Rust 的标准库和数据类型创建命令行程序 编写和测试 Rust 程序和函数 读写文件，包括标准输入、标准输出和标准错误 记录和验证命令行参数 编写优雅失败的程序 解析原始文本和分隔文本 使用和控制随机性 | #Rust

Meta发布LLM编译器 称将改变我们的编程方式

Meta发布LLM编译器 称将改变我们的编程方式 在将大型语言模型应用于代码和编译器优化方面，LLM 编译器背后的研究人员解决了一个尚未充分探索的重大空白。通过在包含 5460 亿条LLVM-IR和汇编代码的海量语料库上训练模型，他们使模型能够理解编译器中间表示、汇编语言和优化技术。研究人员在论文中解释说："LLM 编译器增强了对编译器中间表征（IR）、汇编语言和优化技术的理解。这种增强的理解能力使该模型能够执行以前由人类专家或专用工具完成的任务。"LLM 编译器在代码大小优化方面取得了显著成果。在测试中，该模型的优化潜力达到了自动调整搜索的 77%，这一结果可以显著缩短编译时间，提高各种应用的代码效率。事实证明，该模型的反汇编能力更令人印象深刻。在将 x86_64 和 ARM 汇编转换回 LLVM-IR 时，LLM 编译器显示了 45% 的往返反汇编成功率（14% 精确匹配）。这种能力对于逆向工程任务和遗留代码维护来说非常宝贵。了解更多： Cummins）强调了这项技术的潜在影响：他说："通过提供两种规模（70 亿个参数和 130 亿个参数）的预训练模型，并通过微调版本展示其有效性，LLM 编译器为探索 LLM 在代码和编译器优化领域尚未开发的潜力铺平了道路。"这项技术的影响深远而广泛。软件开发人员可以受益于更快的编译时间、更高效的代码以及用于理解和优化复杂系统的新工具。研究人员获得了探索人工智能驱动的编译器优化的新途径，有可能在软件开发方法上实现突破。特别值得一提的是，Meta 决定以许可商业授权的方式发布 LLM 编译器。此举使学术研究人员和行业从业人员都能利用和改造这项技术，从而有可能加速该领域的创新。然而，如此强大的人工智能模型的发布也引发了人们对软件开发不断变化的格局的质疑。随着人工智能处理复杂编程任务的能力越来越强，它可能会重塑未来软件工程师和编译器设计师所需的技能。LLM 编译器代表的不仅仅是一种渐进式改进，而是我们在处理编译器技术和代码优化方面的根本性转变。通过这一版本，Meta 向学术界和工业界提出了挑战，以推动人工智能辅助编程的发展。随着人工智能驱动的代码优化领域的不断发展，全球开发人员和研究人员如何采用、调整和改进这一开创性技术，将是一个引人入胜的话题。 ... PC版： 手机版：

C编程资源 | #教程 | #电子书

C编程资源 | #教程 | #电子书 如果你打算学习C语言，就必须从教程开始学习。这些教程将涵盖该语言的基本概念，并帮助你开发复杂的程序。尝试创建一些程序将有助于你学习c语言的基础知识 这是一个面向初学者的交互式c语言编程教程。你可以在浏览器窗口内编写代码，并编译和测试你的结果。 关于C编程教程和资源的免费网站 可以从免费网站和在线门户网站学习 C。这些门户将从语言的基本元素开始，包括对C的介绍、安装编译器并开始制作小程序。您可以从这些免费网站上的教程中学习 这些是简单的幻灯片格式的教程，目的是为了让初学者能够理解c C编程的免费视频教程 视频教程旨在帮助初学者通过了解基本设置和概念来学习C。这些教程包括创建类、对象、结构的使用、继承的应用以及C语言的类似概念。你可以以更好的方式学习。一些视频教程的最佳资源包括youtube.com和cplusplustutor.com。 for the Stanford Computer Science Department By Stanford University by Dr.P.P. Chakraborty, Department of Computer Science and Engineering, IIT Kharagpur. An Exclusive Playlist Compiled by By . Also available on Android and iOS devices. 关于C语言编程的免费电子书和PDF文件 在线PDF和电子书将帮助你从开始部分学习C语言。在一些电子书中，你会在每一章的末尾得到一个教程和需要解决的问题。最好是用这些电子书创建样本程序，包括基本的计算机操作、小型软件和小型计算机游戏。你可以从以下链接下载这些电子书 在线阅读C语言编程电子书 ·This is the online version of “ ” from Addison-Wesley Publisher (by Mike Banahan, Declan Brady, and Mark Doran) available in PDF and eBook format. UNIX System Calls and Subroutines using C. 带有C编程教程的可下载PDF文件 A good tutorial describing some of the unspecified and undefined behavior of the C Programming language. By Nick Parlante from Stanford University Computer Science Department 最佳的免费网络论坛，可提出关于C语言编程的问题 你可以从在线网络论坛 ,devshed.com）学习C语言。你可以选择一个导师，从语言的基本概念开始。你可以在论坛上提出你的疑问，并从其他成员那里得到帮助。 C程序员的最佳免费备忘单快速参考 备忘单将帮助掌握C的基本概念，无需寻找多种资源。你可以使用这些备忘单学习语言比较、转换字符和转义序列 C语言程序设计工作面试问题和答案参考 下面是一些有用的问题和答案格式的教程，你可以用来参考。这些对于重温你的概念和准备工作面试是很方便的。 by The Geek Stuff.

凹语言™（凹读音“Wa”）是柴树杉、丁尔男和史斌设计的实验性编程语言。

凹语言™（凹读音“Wa”）是柴树杉、丁尔男和史斌设计的实验性编程语言。 设计目标： 披着 Go 和 Rust 语法外衣的 C++ 语言； 凹语言™源码文件后缀为 .wa； 凹语言™编译器兼容 WaGo 语法。WaGo 是 Go 真子集。使用 WaGo 语法的源码文件后缀为 .wa.go。凹语法与 WaGo 语法在 AST 层面一致； 凹语言™支持中文/英文双语关键字，即任一关键字均有中文及英文版，二者在语法层面等价

elvis写了一篇非常详细的文章来介绍 RAG 生态的所有部分，还会添加清晰易懂的参考文献列表以及技术性编程教程帮助提高 RAG

elvis写了一篇非常详细的文章来介绍 RAG 生态的所有部分，还会添加清晰易懂的参考文献列表以及技术性编程教程帮助提高 RAG 系统的性能。 主要内容来自《大语言模型的检索增强生成：一项调查》这篇论文，我简要总结了一下文章每个部分的内容，感兴趣可以去看原文： 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术，旨在通过结合外部知识源，如数据库，来提升大语言模型（LLMs）的能力。它主要用于解决领域知识的缺失、事实性问题和生成错误。RAG特别适用于那些需要最新知识、又不需针对每个特定任务重复训练LLM的应用场景，比如对话代理和知识密集型任务。 RAG如何工作 RAG通过接收输入的提示信息，从资源如维基百科中检索相关文档，再将这些文档作为上下文来生成回答。这种方法使LLMs能够访问最新的信息，并生成更准确、更可控、更相关的内容。它能及时适应不断变化的信息，这对于LLM来说至关重要，因为它们的知识库本身是静态的。 RAG系统的发展 RAG系统已经从初级阶段（Naive RAG）发展到高级阶段（Advanced RAG）和模块化阶段（Modular RAG），以解决性能、成本和效率的限制。高级RAG通过优化不同阶段，如预检索、检索和检索后处理，来提高检索质量。模块化RAG则通过调整不同的功能模块来适应特定问题的背景，提供了更大的灵活性。 RAG系统的关键组成 检索：包括提升语义表示、对齐查询与文档，以及调整检索器输出以符合LLM的偏好。 生成：涉及将检索到的信息转化为连贯的文本，并在检索后对LLM进行微调。 增强：在生成任务中融合检索到的段落的上下文，包括不同阶段和增强数据源。 RAG与模型微调 RAG适合用于集成新知识，而模型微调则有助于提升模型的性能和效率。这两种方法可以互补，结合提示工程（Prompting Engineering），能够优化LLM在复杂和可扩展应用中的表现。 RAG的评估 RAG系统的评估基于检索到的上下文质量和生成的内容质量。评估指标包括规范化折扣累计增益（NDCG）、命中率、F1值和精确匹配（EM）等。评估重点是上下文的相关性、答案的准确性和相关性，以及抗噪声能力和信息整合能力。 RAG面临的挑战与未来展望