本文介绍了如何改进线性扫描寄存器分配算法以处理生命周期空洞。作者首先解释了生命周期空洞的成因，即由于控制流图简化为指令列表，导致虚拟寄存器的生命周期区间可能出现间断。然后，作者通过修改区间数据结构，使其支持多个不相交的区间，从而能够识别和利用这些空洞。最后，作者修改了线性扫描算法，使其能够在分配寄存器时考虑这些空洞，从而提高寄存器利用率。这项改进使得编译器能够更好地利用寄存器资源，从而提高代码性能。
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本文介绍了`snprintf`函数的一个鲜为人知的特性：它可以先探测格式化字符串所需的缓冲区大小，避免缓冲区溢出。通过两次调用`snprintf`，第一次传入`NULL`和0来获取所需大小，第二次再分配相应大小的缓冲区并进行格式化，有效地解决了手动计算缓冲区大小的繁琐和风险。作者还推荐了一个轻量级的头文件库，方便开发者使用。
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作者在学习Ghuloum教程的过程中，用Python重写了教程中的一个C语言编译器，代码量压缩到300行（包含测试）。该编译器实现了闭包转换，包括对变量绑定、自由变量追踪以及代码对象管理等功能的处理。文章详细讲解了闭包转换的实现细节，包括`lambda`和`let`表达式以及函数调用的处理方式，并给出了相应的测试用例和汇编代码示例。最终实现了一个可以处理闭包和间接函数调用的编译器，展现了精简代码实现复杂功能的魅力。
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本文探讨了编译器中间表示(IR)的设计，核心思想是仅用局部信息就能做出决策。作者比较了控制流图(CFG)、基于寄存器的IR和静态单赋值(SSA)形式，并介绍了静态单信息(SSI)和节点海(SoN)等更高级的IR设计。SSA通过为每个变量只赋值一次来简化分析，而SSI则允许在程序的不同分支上为同一变量添加更精细的信息。SoN则将所有指令表示为图中的节点，通过显式地表示数据和控制依赖关系来提高优化灵活性。这些设计目标都是为了让编译器优化器能够更有效地工作，并最终生成更高效的代码。
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作者和朋友用Python从零构建了一个博客搜索引擎，核心技术是Word2Vec词嵌入。他们将文章和搜索词嵌入到300维向量空间，用余弦相似度计算匹配度排序结果。为了适应Web应用，他们将Word2Vec模型拆分成索引和向量两部分，用HTTP Range请求仅下载所需数据，显著减小了网页加载负担。最终，他们还设计了一个指标来评估搜索引擎的准确性，并讨论了未来改进方向，例如使用TF-IDF技术减少噪声。
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作者分享了一系列改变其对编程语言和编译器理解的论文和博文，涵盖垃圾收集、代码优化、寄存器分配、正则表达式引擎、机器学习、SSA 形式、编译器设计等多个方面。这些文章以其简洁性、创新性和实用性，为作者提供了新的视角和思路，例如使用Z3作为证明引擎，利用模糊测试发现bug，以及高效的表达式解析方法等。文章体现了作者在持续学习和探索编程语言领域的深度和广度。
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本文讲述了作者手动构建一个简单的Nix derivation的经历。作者通过逐步分解Farid的博客文章，深入研究了Nix derivation的内部机制，特别是哈希生成的流程。过程中，作者遇到了许多挑战，例如理解ATerm表示、SHA256哈希计算和Nix独有的base32编码方式等。最终，作者成功地手动生成了与Farid博客文章中一致的哈希值，并成功构建了简单的“hello world” derivation。
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本文讲述了作者如何通过简单的代码优化将一个Python程序的运行速度提高了100倍。最初的程序使用NumPy进行并行计算，但由于内存管理不当，运行缓慢且占用大量内存。作者首先通过实现简单的垃圾回收机制，释放不再使用的中间变量，将运行时间从40秒缩短到10秒，内存占用也大幅减少。随后，作者使用CuPy将计算转移到GPU上，进一步将运行时间缩短到1.5秒，实现了惊人的性能提升。
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Cinder JIT编译器采用了一种巧妙的类型表示方法，将类型视为集合（甚至格），并选择紧凑的位集表示。文章深入探讨了Cinder如何利用位集和半格结构高效地处理类型信息，包括对基本类型的表示、类型联合以及特殊化处理。通过将类型信息编码为位集，Cinder能够有效地表示类型联合，并支持对类型进行更精细的区分。此外，Cinder还引入了特殊化机制，以跟踪特定对象的具体值，从而进一步提高编译器的优化效率。文章还讨论了Bottom类型以及如何生成类型格等细节。
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本文回顾了静态单赋值 (SSA) 编译器优化技术的几十年发展历程。从最初的Code Motion和Global Value Numbers论文开始，到Cytron论文提出的最小化phi指令方法，再到Brandis和Mössenböck提出的单遍生成方法，以及Click和Paleczny的Sea of Nodes IR，文章梳理了多个重要论文，并探讨了不同方法的优缺点。此外，文章还提到了Appel对函数式编程与SSA的关联研究，以及Aycock和Horspool的迭代删除phi节点方法，以及近年来基于抽象解释的SSA转换方法。文章最后列举了其他相关的论文和资源，为读者深入了解SSA提供了更全面的视角。
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本文深入探讨了延续传递风格（CPS）及其在函数式编程语言编译中的应用。作者通过一个简单的Scheme-like语言，逐步构建了一个CPS转换器，并阐述了优化策略和代码生成方法。文章详细介绍了如何将整数、变量、函数调用、算术运算符、lambda表达式和if表达式转换为CPS形式，并讨论了元延续和优化技术，例如常量折叠和β归约。最后，文章还概述了将CPS代码转换为可执行代码的几种方法，包括生成C代码、使用蹦床和单一大型开关语句等。
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C-Reduce是一个用于最小化C编译器错误重现的工具，但它并非仅限于C语言。文章作者用RustPython和scrapscript遇到的bug为例，展示了如何使用C-Reduce来缩小问题范围。只需要一个确定性条件、一个快速的重现器和一个或多个可变的源文件，就可以使用C-Reduce。作者通过运行一个简单的脚本 interesting.sh 并使用 `creduce --not-c` 命令，快速地将文件大小减少了近50%。`--not-c` 参数是为了避免C-Reduce使用C语言特定的优化，从而加快处理速度。
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本文介绍了如何在Damas-Hindley-Milner（HM）类型系统中添加行多态。文章首先解释了记录和行的概念，以及如何在类型系统中表示它们。然后，文章详细讨论了如何推断记录字面量的类型，以及如何在模式匹配中处理记录。最后，文章解释了行统一的概念，以及如何使用let多态实现行多态。
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本文介绍了两种实现Damas-Hindley-Milner (HM) 类型推断的方法：Algorithm W 和 Algorithm J，并探讨了将HM扩展到递归、模式匹配、行多态等方面的应用。文章首先解释了HM的核心思想，即通过生成和求解类型约束来推断类型。然后详细介绍了Algorithm W 和 Algorithm J 的实现细节，包括类型构造器、类型变量、替换、上下文、泛化、实例化等概念，并通过代码示例演示了如何使用这两种算法进行类型推断。最后，文章还讨论了HM在Scrapscript语言中的扩展，包括递归、更多数据类型、模式匹配、行多态、延迟动态、变体、类型变量的规范化和最小化、类型携带代码等。
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本文介绍了如何结合使用microui和fenster这两个轻量级库来创建小型GUI应用程序。fenster提供了一个简单的画布用于绘制像素，并处理键盘和鼠标输入。microui则用于将GUI元素转换为绘图指令。作者详细介绍了如何将这两个库连接起来，并提供了一个示例程序。
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本文介绍了一种用于玩具IR的小型抽象解释器，并展示了如何使用它进行一些简单的优化。抽象解释是一种在不运行程序的情况下推理程序行为的通用框架，它使用抽象值来表示程序状态，并定义了抽象转换函数来模拟程序语句对抽象状态的影响。文章以“奇偶性”抽象域为例，展示了如何使用抽象解释来优化程序。
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本文介绍了Scrapscript编译器实现的一些优化技巧，包括：1. 立即对象：利用指针编码小字符串和特定类型的变体，减少堆分配；2. 常量堆：将编译时已知的常量数据结构存储在常量堆中，避免运行时重复分配。文章还展示了如何使用C代码生成这些优化的数据结构，并讨论了如何处理垃圾回收和指针标记等问题。
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本文介绍了 Scrapscript 语言的基准编译器的设计与实现。Scrapscript 是一种小型、纯函数式、内容寻址、网络优先的编程语言。编译器将 Scrapscript 代码转换为 C 代码，并使用半空间垃圾回收机制管理内存。文章详细介绍了编译器如何处理表达式、函数和模式匹配，以及运行时如何实现标记指针和句柄来支持垃圾回收。
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文章介绍了weval，一个WebAssembly部分求值器，它可以通过将解释器与字节码融合来提高WebAssembly程序的运行速度。作者通过一个简单的解释器示例展示了weval如何将解释器循环展开，并将字节码转换为直线式WebAssembly代码，从而实现8.5倍的加速效果。文章还探讨了weval在更大型解释器（如SpiderMonkey和CPython）中的应用潜力，以及将其用作CPython的Wasm JIT编译器的可能性。
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