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Enregistrement W2196946741

A Look at Lua

2007· article· en· W2196946741 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph Quigley

Notice bibliographique

RevueLinux journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScripting languageProgramming languagePython (programming language)InterpreterHost (biology)Exception handlingCopyingCode (set theory)Chess endgameOperating systemComputer graphics (images)Artificial intelligenceSet (abstract data type)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An overview of the compact yet powerful Lua programming language. Lua is a free and open-source multi-paradigm programming language released under the MIT license. Created in 1993 by Roberto Lerusalimschy, Luiz Henrique de Figueiredo and Waldemar Celes, Lua is a dynamically typed language. Extremely compact (only 150KB compiled), it is primarily used as a scripting language or an extension to another language (mainly C/C++). What Is Lua and How Is It Used? Lua is implemented as a library and has no “main” program. It works only when embedded in a host client. The interpreter is a C program that uses the Lua library to offer a standalone Lua interpreter. Rather than provide a complex and rigid specification for a single paradigm, Lua is intended to be extended to fit different problem types. Being small, Lua fits on many host platforms and has been ported and used in video games for both the PlayStation Portable and the Nintendo DS, and it is used in larger games, such as FarCry and World of Warcraft. The Adobe Photoshop Lightroom photography program and the lighthttpd Web server have incorporated Lua as well. Lua has a few advanced features, primarily coercion, coroutines, garbage collection, first-class functions and dynamic module loading. Because Lua is small, it includes only a few data types. It attempts to maintain a balance between power and small size. What's Different about Lua? Lua is comparably as easy as Python in terms of learning how to write code. Of the two, Lua is usually the better choice for embedded systems, simply because it's smaller. Lua's strength is in processing strings and tables. It handles logical equations more adeptly than Python. For a quick hack, a Lua programmer can process complicated data more quickly and easily than a Python programmer can (although a Ruby programmer can do so almost as quickly). But, for a large application that handles many chunks of complex data, a heavier language such as Ruby or Python may be a better choice. There is no need to worry about different types of integers. You may have found that the different types of integers and numbers (such as floats, longs or doubles) can screw up the output of your program or even make it crash if you are absent-minded. Lua uses coercion for every integer and number type to convert it into a single type. You can add a float, long integer or a double to any other type of integer or number without a hitch in Lua. In contrast, doing this can cause programs written in Python 2.4 or older versions to crash. Lua is extremely forgiving syntactically. What if, for some reason, you are A Look at Lua http://0-delivery.acm.org.innopac.lib.ryerson.ca/10.1145/1280000/12... 2 of 8 8/27/2007 8:24 PM programming on an embedded device with a four-inch wide screen? You can reduce the amount of lines and other characters, which in turn enables easy reading of the code to make up for the small screen. Small is beautiful. A programmer can embed Lua into several other languages, such as C/C++ and Java, without bloating the host language, because Lua has a tiny API. Similar to Lisp's single data structure, tables are the only data structuring mechanism that Lua has. This makes tables very powerful, because with a little work, they can emulate data structures in larger languages. Object-oriented programming implementation is minimalistic. Lua uses tables and functions rather than classes. In contrast to Python, Lua does not focus on 100% backward compatibility. Many newer releases of Lua break programs written in previous versions. Fortunately, the Lua developers always announce what the new versions of Lua will break. Lua supports threading. Multiple Lua interpreters can coexist in the same process, and each one can run independently in its own thread. This often makes Lua desirable for multithreaded programs in embedded systems.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0090,021
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,070

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
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