基于Swagger的在线文档，Swagger提供了生成多种语言client端代码的功能。 如果Java Web服务基于Swagger提供了在线文档，基于服务运行时提供的在线文档，就可以生成client端代码，本文以CSharp(C#)为例说明生成CSharp Client的过程
给 Rust 编译器 merge rustc_codegen_gcc 后端的 MCP[1] ( Merge rustc_codegen_gcc backend as compiler/rustc_codegen_gcc issues#442[2] ) 遭遇了开源许可证的问题。
GitHub Copilot 是 GitHub 去年 6 月推出的人工智能模型，这是一个利用机器学习技术为开发者提供代码建议和代码补全的工具，能够帮助开发者更快完成编程任务。但由于 GitHub Copilot 训练使用的数据集，以及该工具如今成为了一款向开发者收费的商业性产品，GitHub Copilot 也引发了一些争议。
Harness 是Devops的一把利剑，用过drone，gitness都知道，Y(aml)asC/P(ipeline)asC 是其核心，其利用模块化可视化的语言将CICD更加便利更加AI的供用户使用。在从Jenkins做migration到Harness过程中，难免会涉及到数据集的转换，比如input sets，还有一些pipeline stage等的转换。但是Harness在API doc上只提供了go，python，java，curl的API：
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在 用 PaddleNLP 结合 CodeGen 实现离线 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot 开源替代品 —— FauxPilot 中，我们分别使用 PaddleNLP 和 FauxPilot 将 CodeGen 模型代理为可通过 HTTP 请求访问的接口，并通过 VS Code 插件在 IDE 中获得与 GitHub Copilot 类似的 AI 辅助编码能力。
最近安装并使用了一下Swagger-ui、Swagger-editor和Swagger-codegen，感觉还不错。
在Rust的编译器源代码中，rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/src/value_and_place.rs文件扮演着重要的角色。它包含了与值和位置（Place）相关的实现和结构体定义，这对于编译器的代码生成过程至关重要。
文件rust/compiler/rustc_codegen_ssa/src/traits/declare.rs的作用是定义了一个Declare trait，用于声明函数、变量和全局变量等需要使用的实体。
使用UE4的同学一定对"*.generated.h"这个名字不陌生。蓝图、HotReload等功能都依赖于反射机制。本文会从生成代码分析UE4的反射系统是如何实现的。
参考文档： https://blog.csdn.net/rensihui/article/details/80474706
各种自动化框架都会有脚本录制功能， playwright这么牛叉当然也不例外。很早之前的selenium、Jmeter工具，发展到每种浏览器都有对应的录制插件。今天我们就来看下微软自动化框架playwright是如何录制脚本的。很多小伙伴或者童鞋们会觉得奇怪，怎么现在才将录制生成脚本啊，要是早点讲解和分享，我还费什么劲，揪头发写代码啊。宏哥这里说一下：这么做的目的就是为了录制生成脚本打基础的。要不然开始直接上手就录制了，就算生成脚本你也不知道什么意思，更不用说脚本中有错误需要你调试修改脚本了。playwright 可以支持自动录制生成脚本，也就是说只需要在页面上点点点，就可以自动生成对应的脚本了。
使用 PaddleNLP 加载社区模型时，因为社区模型需联网下载，可先从在线环境进行模型下载，再将下载好的模型传输到离线环境中。此时在离线环境下可能会遇到 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/pull/5817 中描述的问题，可参照该 PR files[1] 中内容修改，以支持离线环境的正常使用。
Codegen在spark中的应用 除了前面查询优化中讲到逻辑优化器之外，Spark在1.5版本中引入了比较大的一个动作就是DataFrame执行后端的优化，引入了codegen技术。（Tungste
selenium中提供了一个selenium IDE的工具用于脚本录制，我们通过插件市场安装之后，便可以将我们对浏览器页面的操作录制成脚本，并输出成java或Python等语言的脚本，我们可以通过生成的脚本再次回放我们的操作。
IR 指中间表达方式，介于高级语言和汇编语言之间。与高级语言相比，丢弃了语法和语义特征，比如作用域、面向对象等；与汇编语言相比，不会有硬件相关的细节，比如目标机器架构、操作系统等。
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/build_system/prepare.rs文件的作用是为Cranelift代码生成器构建系统准备依赖项。
导语 | 本文将从目标及详细的步骤教学来介绍使用LLVM实现一个简单编译器，希望带领大家去理解使用LLVM实现一个编译器的完整代码运行。 一、目标 这个系列来自LLVM的Kaleidoscope教程，增加了我对代码的注释以及一些理解，修改了部分代码。现在开始我们要使用LLVM实现一个编译器，完成对如下代码的编译运行： # 斐波那契数列函数定义def fib(x) if x < 3 then 1 else fib(x - 1) +
新项目采用了vue3开发，而目前vue对应的QraphQL模块vue-apollo对使用typescript开发的vue3框架支持不是很好(目前正在开发的Vue Apollo 4 将支持 Vue 3)，没法利用typescript来检查GraphQL接口拉回来的数据，这里记录一下处理这些问题的方式。
JS FA（Feature Ability）调用PA （Particle Ability）是使用基于JS扩展的类Web开发范式的方舟开发框架所提供的一种跨语言能力调用的机制，用于建立JS能力与Java能力之间传递方法调用、处理数据返回以及订阅事件上报的通道。开发者可以使用FA调用PA机制进行应用开发，但直接使用该机制需要开发者手动撰写大量模板代码，且模板代码可能与业务代码相互耦合，使得代码可维护性和可读性较差。
REST（英文：Representational State Transfer，又称具象状态传输）是Roy Thomas Fielding博士于2000年在他的博士论文[1] 中提出来的一种万维网软件架构风格，目的是便于不同软件/程序在网络（例如互联网）中互相传递信息。
IntelliJ IDEA 2022.2 Mac版本已发布，支持M1芯片机型。IntelliJ IDEA 2021是全球最受欢迎的Java开发工具，绝大部分的Java开发者都在使用idea 2022 mac。idea 2021具有强大的功能，易用的界面布局，完善的开发工具支持，无论你是刚入门的Java开发新手，还是拥有丰富Java开发经验的高级Java开发人员，IDEA 2021 mac都最必备的Java开发工具。
对应《GRPC-C++源码分析（三）--main线程》中的1.1节 初始化ServerCompletionQueue
作者：tomoyazhang，腾讯 PCG 后台开发工程师 1. 目标 这个系列来自 LLVM 的Kaleidoscope 教程，增加了我对代码的注释以及一些理解，修改了部分代码。现在开始我们要使用 LLVM 实现一个编译器，完成对如下代码的编译运行。 # 斐波那契数列函数定义 def fib(x) if x < 3 then 1 else fib(x - 1) + fib(x - 2) fib(40) # 函数声明 extern sin(arg)
【GiantPandaCV导语】这里主要是走读了一下TVM的Codegen流程，从Relay的前端一直梳理到了Graph节点的内存分配，Relay IR到TIR节点的转换，TIR图节点的Schedule优化以及Lower function发生在哪里。这篇文章只是关注了调用链，一些具体的操作比如Schedule的优化，IR到TIR节点的转化以及Lower Function没有具体解释，后面会结合更多实例去尝试理解。
最近，我面临一个问题：我需要部署一个 Web 应用程序到 Docker 上，并且需要自定义数据源的信息。经过探索和实践，我成功地将利用 SpringBoot 开发的应用程序打包成 Docker 镜像，并且自定义了数据库的链接信息。在这里，我想分享一下我的经验，希望能对大家有所帮助。
其他编译器，如llvm(参见Kaleidcope tutorial)，])提供了一组固定的预定义类型和(通常是低级/risc-like)指令。在发出LLVM IR之前，由给定语言的前端执行任何特定于语言的类型检查、分析或转换。例如，Clang将不但使用其AST执行静态分析，还执行转换，例如通过AST克隆和重写进行C++模板实例化。最后，具有比C/C++更高级别结构的语言可能需要从其AST降低很多，才能生成LLVM IR。
MLIR提供了一种Toy语言来说明MLIR的定义和执行的流程。Toy语言是一种基于张量的语言，我们可以使用它来定义函数，执行一些数学计算以及输出结果。下面要介绍的例子中限制Tensor的维度是<=2的，并且Toy语言中唯一的数据类型是64位浮点类型，对应C语言中的"double"。另外Values是不可以重写的，即每个操作都会返回一个新分配的值，并自动管理释放。直接看下面这个例子：
在本文中，我将介绍一些可以为ASP.NET Web API生成文档的方法。除非你从未生成过Web API网站，否则你将会意识到，默认模板已经包含了为你可能实现的API 生成文档的功能，其中的一个示例位
Spring Boot中使用Swagger CodeGen生成REST client
文档内容比较简略，实操下来可能会遇到不少问题。本文以离线环境部署为前提，给出一个实际案例。
工欲善其事，必先利其器 我们选择axis2来生成服务端和客户端 首先安装myeclipse或者eclipse的axis2插件如果使用其它的工具可以自己查找有没有更好的工具。 1. 下载Myeclipse Axis2插件 http://archive.apache.org/dist/ws/axis2/tools/1_4_1/ 下载axis2-eclipse-codegen-wizard.zip和axis2-eclipse-service-archiver-wizard.zip http://lab
文件rust/compiler/rustc_codegen_llvm/src/llvm/mod.rs是Rust编译器的LLVM代码生成模块的一个文件。该文件定义了一些用于与LLVM交互的结构体、枚举和常量。
需要注意的是，自动生成的是客户端代码，请求/swagger-resource/user/info时，可以通过自动生成的代理类UserResourceControllerApi来完成。
llvm是当前编译器领域非常火热的项目，其设计优雅，官方文档也很全面，可惜目前官方中文翻译。笔者在学习过程中也尝试进行一些翻译记录，希望能对自己或者他人的学习有所帮助。
FauxPilot 插件原本是对接 FauxPilot[1] Server 的，通过 FauxPilot Server 也可以实现 GitHub Copilot 服务的功能，并支持多显卡加载 CodeGen 模型，可解决单卡显存不足又想加载大模型的问题。
上一篇文章对TVM Relay和Pass进行了介绍，但还没有介绍整体的编译流程。这一篇文章将继续介绍一下TVM的编译流程，即TVM是如何将深度学习框架的模型转换成Relay IR之后进一步编译和优化为硬件可以执行的IR，再将这个底层IR和运行时库以及模型参数打包为一个tvm.Module返回。关于为什么要将底层IR和运行时库以及模型参数打包，根据官方文档可以知道这样是为了可以更方便的保存底层IR和运行时库，做到一次编译，可持久化推理。
相信玩过爬虫的朋友都知道selenium，一个自动化测试的神器工具。写个Python自动化脚本解放双手基本上是常规的操作了，爬虫爬不了的，就用自动化测试凑一凑。
火山模型（迭代器模型）， 是1994年 Goetz Graefe 在他的论文 《Volcano, An Extensible and Parallel Query Evaluation System》中提出的概念。
参考： https://github.com/x931890193/rust_blog # Cargo.toml [package] name = "rust_blog" version = "0.1.0" edition = "2021" # See more keys and their definitions at https://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html [dependencies] actix-protobuf =
在C或C++等语言中工作的开发者可以使用两种相互竞争的编译器: GCC和LLVM。它们中的任何一种通常都可以完成工作。不过，Rust 的开发者目前只能使用基于LLVM的rustc编译器。虽然rustc工作得很好，但开发者也有合理的理由希望有一个替代品。事实证明，有两种不同的方法可以使用GCC编译Rust，虽然目前都还没有准备好。这两种方法的开发者都来到了2021年的 Linux Plumbers 大会[2]，介绍他们的工作状况。
使用Kubebuilder+k8s.io/code-generator编写CRD。
在本文中，我将介绍一些可以为ASP.NET Web API生成文档的方法。在开发Web API的过程中你会发现，默认模板已经包含了为可实现的API 生成文档的功能。这一点在authme.ws中有一个实例。
rust/compiler/rustc_codegen_gcc/src/back/mod.rs 文件是 Rust 编译器的源代码中的一个模块，主要负责与 GCC（GNU 编译器集合）相关的后端代码生成。
使用Playwright无需写一行代码，我们只需手动操作浏览器，它会录制我们的操作，然后自动生成代码脚本。 下面就是录制的命令codegen，仅仅一行。
2.2节中已经看到g_core_codegen_interface的初始化，grpc_completion_queue_factory_lookup在父类CoreCodegenInterface中是个纯虚函数，具体实现在CoreCodegen类中
Doc: https://docs.rs/totally-speedy-transmute/1.69.420/totally_speedy_transmute/
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