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Esta é uma breve nota sobre como começar a usar o Java 11 no macOS. Como você provavelmente sabe, a partir do Java 11 houve uma grande mudança na licença sob a qual o Oracle JDK oficial é fornecido. Em suma, você precisa comprar uma licença da Oracle se quiser usar o JDK oficial em um ambiente comercial. Até onde sei, é permitido usar o JDK da Oracle em seu computador particular para fins de teste e aprendizado.

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A famosa pergunta da entrevista FizzBuzz pede para imprimir todos os números de 1 a 100. Se um número é divisível com 3 impressões fizz, se o número é divisível com 5 imprime buzz e se o número é divisível com ambos os 3 e 5 print fizzbuzz. Escrever um programa para o problema acima é trivial. Um problema mais interessante é gerar a solução para o problema do FizzBuzz em tempo de compilação.


Neste artigo, vou mostrar como construir o GCC 8 como um compilador cruzado para o Raspberry Pi. UMA compilador cruzado é um compilador que é executado em um sistema operacional e produz executáveis ​​para outro. Isso é realmente útil quando você quer usar seu computador pesado para construir uma biblioteca ou outro grande pedaço de código para o Raspberry Pi. Como exemplo prático, no final do artigo, mostrarei a você como usar o compilador cruzado para construir o próprio GCC como um aplicativo nativo do Raspberry Pi.

Este é um breve tutorial sobre o uso do Tkinter, a biblioteca GUI padrão do Python, com o OpenCV. No Windows, o Tkinter é empacotado com o instalador oficial do Python. No Linux, você pode instalar o Tkinter usando o gerenciador de pacotes de distribuição. A situação é um pouco mais complexa no macOS, que vem com o Python 2.7 e uma versão antiga do Tkinter, no momento em que este texto foi escrito, o caminho mais fácil é instalar o Miniconda Python 3 que vem com o Tkinter mais recente.

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Em meu último artigo, mostrei a você como gerar o código de máquina para uma função em tempo de execução, copie esse código em uma parte da memória, marcada como executável e chame-a de C ++. Agora, vamos ao contrário, chamaremos uma função C ++ de uma função gerada no tempo de execução. Como antes, presumo que você tente o código no Linux ou no macOS.

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Se você se lembra da parte 1, começamos adicionando Código da máquina instruções em um std :: vector e copiando este código para um memória executável página. Embora esta tenha sido uma boa abordagem do ponto de vista didático, na prática, você provavelmente desejará escrever o código diretamente no memória executável. Aqui está um exemplo de como eu proponho fazê-lo:

O objeto mp, do código acima, perguntará ao sistema operacional por memória, liberará essa memória quando ela não for necessária e terá algumas funções de membro auxiliar que nos permitirão enviar partes do código da máquina para a memória executável. Também podemos adicionar recursos de segurança, por exemplo um mecanismo para verificar se podemos enviar mais dados na memória executável ou se atingimos os limites das páginas de memória alocadas.

Para nossos propósitos, a compilação JIT é uma técnica através da qual um programa gera Código da máquina em tempo de execução, com base na entrada do usuário. Um programa em C ++ é compilado AOT (ahead of time), o que normalmente significa que, uma vez que o código original foi compilado para uma máquina específica, ele não pode ser alterado em tempo de execução (e do ponto de vista da segurança isso é um recurso desejável). Uma aplicação simples e útil, de um compilador JIT C ++, é a compilação dinâmica de uma nova função que é baseada em outras funções já definidas no código original.

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O título da apresentação me deixou curioso para saber se posso otimizar uma parte antiga do código que usava uma enorme matriz 2D de coeficientes como a condição inicial para um cálculo longo. A fim de evitar recalcular a grande quantidade de coeficientes, eu costumava mantê-los em um arquivo e simplesmente carregar os dados na memória toda vez que o código fosse executado. A promessa de usar um constexpr era que eu poderia evitar manter dois executáveis ​​(o código que gerava os coeficientes e o código que fazia o trabalho real) e um arquivo de dados. Substituir tudo por um único binário era interessante e poderia ser mais rápido.

Se você quiser experimentar o novo C ++ 17, usando o Clang em um contêiner Docker, você está no lugar certo. A execução do Clang em um contêiner tem a vantagem de que ele é leve em recursos e não vai atrapalhar seu sistema operacional subjacente. O último ponto é especialmente importante se o seu sistema operacional host for macOS, no qual é uma péssima idéia instalar diretamente um Clang binário diferente daquele que vem com o Xcode. Eu testei a abordagem apresentada neste artigo no Windows 10, macOS Mojave e Ubuntu Linux.