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On the Transferability of Pre-trained Language Models for Low-Resource Programming Languages ...
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Chen, Fuxiang. - : Federated Research Data Repository / dépôt fédéré de données de recherche, 2022
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Bootstrap-Based Language Development: Turning an existing VM into a polyglot VM ; Développement de langages basé l’amorçage
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03511998 ; Computer Science [cs]. Université de Lille; IMT Lille Douai, 2021. English (2021)
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The Impact of Programming Language’s Type on Probabilistic Machine Learning Models
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In: Master's Projects (2021)
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Identifying and solving issues with acquiring skills in computer programming for non-English speakers
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In: Nnass, IA, (2020). Identifying and solving issues with acquiring skills in computer programming for non-English speakers. Doctoral Thesis. Central Queensland University, http://dx.doi.org/10.25946/5f039502e1dec (2020)
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Modern languages and technologies of programming ; Современные языки и технологии программирования
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Optimizing and Incrementalizing Higher-order Collection Queries by AST Transformation
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Abstract:
In modernen, universellen Programmiersprachen sind Abfragen auf Speicher-basierten Kollektionen oft rechenintensiver als erforderlich. Während Datenbankenabfragen vergleichsweise einfach optimiert werden können, fällt dies bei Speicher-basierten Kollektionen oft schwer, denn universelle Programmiersprachen sind in aller Regel ausdrucksstärker als Datenbanken. Insbesondere unterstützen diese Sprachen meistens verschachtelte, rekursive Datentypen und Funktionen höherer Ordnung. Kollektionsabfragen können per Hand optimiert und inkrementalisiert werden, jedoch verringert dies häufig die Modularität und ist oft zu fehleranfällig, um realisierbar zu sein oder um Instandhaltung von entstandene Programm zu gewährleisten. Die vorliegende Doktorarbeit demonstriert, wie Abfragen auf Kollektionen systematisch und automatisch optimiert und inkrementalisiert werden können, um Programmierer von dieser Last zu befreien. Die so erzeugten Programme werden in derselben Kernsprache ausgedrückt, um weitere Standardoptimierungen zu ermöglichen. Teil I entwickelt eine Variante der Scala API für Kollektionen, die Staging verwendet um Abfragen als abstrakte Syntaxbäume zu reifizieren. Auf Basis dieser Schnittstelle werden anschließend domänenspezifische Optimierungen von Programmiersprachen und Datenbanken angewandt; unter anderem werden Abfragen umgeschrieben, um vom Programmierer ausgewählte Indizes zu benutzen. Dank dieser Indizes kann eine erhebliche Beschleunigung der Ausführungsgeschwindigkeit gezeigt werden; eine experimentelle Auswertung zeigt hierbei Beschleunigungen von durchschnittlich 12x bis zu einem Maximum von 12800x. Um Programme mit Funktionen höherer Ordnung durch Programmtransformation zu inkrementalisieren, wird in Teil II eine Erweiterung der Finite-Differenzen-Methode vorgestellt [Paige and Koenig, 1982; Blakeley et al., 1986; Gupta and Mumick, 1999] und ein erster Ansatz zur Inkrementalisierung durch Programmtransformation für Programme mit Funktionen höherer Ordnung entwickelt. Dabei werden Programme zu Ableitungen transformiert, d.h. zu Programmen die Eingangsdifferenzen in Ausgangdifferenzen umwandeln. Weiterhin werden in den Kapiteln 12–13 die Korrektheit des Inkrementalisierungsansatzes für einfach-getypten und ungetypten λ-Kalkül bewiesen und Erweiterungen zu System F besprochen. Ableitungen müssen oft Ergebnisse der ursprünglichen Programme wiederverwenden. Um eine solche Wiederverwendung zu ermöglichen, erweitert Kapitel 17 die Arbeit von Liu and Teitelbaum [1995] zu Programmen mit Funktionen höherer Ordnung und entwickeln eine Programmtransformation solcher Programme im Cache-Transfer-Stil. Für eine effiziente Inkrementalisierung ist es weiterhin notwendig, passende Grundoperationen auszuwählen und manuell zu inkrementalisieren. Diese Arbeit deckt einen Großteil der wichtigsten Grundoperationen auf Kollektionen ab. Die Durchführung von Fallstudien zeigt deutliche Laufzeitverbesserungen sowohl in Praxis als auch in der asymptotischen Komplexität. ; In modern programming languages, queries on in-memory collections are often more expensive than needed. While database queries can be readily optimized, it is often not trivial to use them to express collection queries which employ nested data and first-class functions, as enabled by functional programming languages. Collection queries can be optimized and incrementalized by hand, but this reduces modularity, and is often too error-prone to be feasible or to enable maintenance of resulting programs. To free programmers from such burdens, in this thesis we study how to optimize and incrementalize such collection queries. Resulting programs are expressed in the same core language, so that they can be subjected to other standard optimizations. To enable optimizing collection queries which occur inside programs, we develop a staged variant of the Scala collection API that reifies queries as ASTs. On top of this interface, we adapt domain-specific optimizations from the fields of programming languages and databases; among others, we rewrite queries to use indexes chosen by programmers. Thanks to the use of indexes we show significant speedups in our experimental evaluation, with an average of 12x and a maximum of 12800x. To incrementalize higher-order programs by program transformation, we extend finite differencing [Paige and Koenig, 1982; Blakeley et al., 1986; Gupta and Mumick, 1999] and develop the first approach to incrementalization by program transformation for higher-order programs. Base programs are transformed to derivatives, programs that transform input changes to output changes. We prove that our incrementalization approach is correct: We develop the theory underlying incrementalization for simply-typed and untyped λ-calculus, and discuss extensions to System F. Derivatives often need to reuse results produced by base programs: to enable such reuse, we extend work by Liu and Teitelbaum [1995] to higher-order programs, and develop and prove correct a program transformation, converting higher-order programs to cache-transfer-style. For efficient incrementalization, it is necessary to choose and incrementalize by hand appropriate primitive operations. We incrementalize a significant subset of collection operations and perform case studies, showing order-of-magnitude speedups both in practice and in asymptotic complexity.
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Keyword:
004; First-class functions; Incrementalization; Program transformation; Programmiersprache; Programming languages; Programmtransformation; Typisierter Lambda-Kalkül
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URL: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-979980 http://hdl.handle.net/10900/97998 https://doi.org/10.15496/publikation-39381
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Observing the Uptake of a Language Change Making Strings Immutable
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Maarek, Manuel. - : Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum fuer Informatik, 2019. : OASIcs - OpenAccess Series in Informatics. 9th Workshop on Evaluation and Usability of Programming Languages and Tools (PLATEAU 2018), 2019
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Simulationssprachen - Effiziente Entwicklung und Ausführung ...
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Future Scope in Application Developement of Visual Basic ...
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Future Scope in Application Developement of Visual Basic ...
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Supplementary materials for "Analisis Koleksem Khas dan potensinya untuk kajian kemiripan makna konstruksional dalam Bahasa Indonesia" ...
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Supplementary materials for "Analisis Koleksem Khas dan potensinya untuk kajian kemiripan makna konstruksional dalam Bahasa Indonesia" ...
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АНАЛИЗ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ СТРУКТУРНЫХ РЕДАКТОРОВ ИСХОДНОГО КОДА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ... : ANALYSIS OF FUNCTIONALITY OF STRUCTURE SOURCE CODE EDITORS ...
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Ванясин, Н.В.; Сидоркина, И.Г.. - : ВЕСТНИК ПОВОЛЖСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: РАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ И ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ, 2019
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Simulationssprachen - Effiziente Entwicklung und Ausführung
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Query Flattening and the Nested Data Parallelism Paradigm ...
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