Empirical assessment of object-oriented implementations with multiple inheritance and static typing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Object-oriented languages involve a threefold tradeoff between runtime efficiency, expressiveness (multiple inheritance), and modularity, i.e. open-world assumption (OWA). Runtime efficiency is conditioned by both the implementation technique and compilation scheme . The former specifies the data structures that support method invocation, attribute access and subtype testing. The latter consists of the production line of an executable from the source code. Many implementation techniques have been proposed and several compilation schemes can be considered from fully global compilation under the closed-world assumption (CWA) to separate compilation with dynamic loading under the OWA, with midway solutions. This article reviews a significant subset of possible combinations and presents a systematic, empirical comparison of their respective efficiencies with all other things being equal . The testbed consists of the Prm compiler that has been designed for this purpose. The considered techniques include C++ subobjects, coloring, perfect hashing, binary tree dispatch and caching. A variety of processors were considered. Qualitatively, these first results confirm the intuitive or theoretical abstract assessments of the tested approaches. As expected, efficiency increases as CWA strengthens. From a quantitative standpoint, the results are the first to precisely compare the efficiency of techniques that are closely associated with specific languages like C++ and Eiffel. They also confirm that perfect hashing should be considered for implementing Java and .Net interfaces.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle