当前位置: 首页 > news >正文

浅谈仓颉语言的优劣

    仓颉语言,作为华为自研的新一代编程语言,以其高效、安全、现代化的特点,引起了广泛的关注。

仓颉语言的优势

高效并发

    仓颉语言的一大亮点是其轻松并发的能力。它实现了轻量化用户态线程和并发对象库,使得高效并发变得轻松。仓颉语言采用用户态线程模型,每个线程都是轻量级的执行实体,拥有独立的执行上下文但共享内存,这使得线程的创建、调度和销毁等操作更加高效,且资源占用比系统线程更少。

强类型系统

    仓颉语言的强类型系统可以在编译时捕获更多错误,提高代码的安全性。与动态类型语言如Python相比,仓颉语言的这一特性有助于减少运行时错误。

简洁的语法

    仓颉语言的语法设计简洁明了,减少了开发人员的学习成本和代码维护难度。这种简洁性使得仓颉语言易于上手,尤其对于有编程经验的开发者来说,几乎不用学习成本。

丰富的库支持

    仓颉语言提供了丰富的标准库和第三方库,涵盖云计算、大数据处理、人工智能等多个领域,方便开发人员快速构建应用。

华为生态支持

    作为华为推出的语言,仓颉语言能够无缝集成华为的云服务和硬件设备,充分发挥华为生态的优势。

仓颉语言的不足

生态系统相对较小

    与Python和Java等成熟语言相比,仓颉语言的生态系统尚在发展中,可用的第三方库和工具较少。

学习曲线

    尽管语法简洁,但由于其新颖性,开发人员需要一定的时间来适应和掌握仓颉语言。

社区支持

    仓颉语言的社区规模相对较小,遇到问题时可能难以快速找到解决方案。

性能优化

    作为一门新语言,仓颉语言在各种实际应用场景中的性能表现尚需进一步验证。同时,在性能调优和分析工具方面可能不如一些成熟语言,如C++和Java。

企业采用风险

    新语言在稳定性和长期支持方面可能存在风险,企业在采用时需要谨慎评估其可靠性和未来的发展潜力。从现有语言迁移到仓颉语言可能需要付出较高的成本,包括开发人员的培训和现有系统的改造。

华为官方对仓颉语言的未来发展规划:

  1. 持续优化和扩展功能:华为计划持续优化和扩展仓颉语言的功能和生态系统,以提升其在大数据和人工智能领域的应用价值。

  2. 与开发者社区合作:华为还计划与全球的开发者社区紧密合作,共同推动仓颉语言的发展和普及。

  3. 原生智能化:华为设想通过仓颉语言提供原生AI能力来简化开发难度,这意味着AI相关的功能,如模型部署、智能决策等,将成为语言表达力的一部分。

  4. 全场景应用开发:仓颉被设计为一款面向全场景应用开发的现代编程语言,主打高效编程、安全可靠、轻松并发、卓越性能、敏捷扩展。

  5. Agent DSL开发:仓颉团队正在尝试的AI原生能力,它是一种专为AI Agent开发和多Agent协同而设计的领域特定语言,是一种内嵌在仓颉语言中的DSL(即eDSL),开发者无需额外学习复杂的库和框架,通过DSL可以简单直观地使用AI功能。

  6. 教育和人才培养:华为仓颉语言的推出,将对开发教育和人才培养产生深远影响,鼓励更多的年轻人参与到技术创新中来。

  7. 推动社会进步与发展:华为的努力表明,大型科技企业在推动编程教育和开发者生态建设方面的责任与担当,通过技术与合作,推动社会的进步与发展。

            大家可以支持一下国产哦

相关文章:

浅谈仓颉语言的优劣

仓颉语言,作为华为自研的新一代编程语言,以其高效、安全、现代化的特点,引起了广泛的关注。 仓颉语言的优势 高效并发 仓颉语言的一大亮点是其轻松并发的能力。它实现了轻量化用户态线程和并发对象库,使得高效并发变得轻松。仓颉…...

Linux 显示系统活动进程状态命令 ps 详细介绍

Linux 和类 Unix 操作系统中的 ps(Process Status)命令用于显示当前系统中活动进程状态的命令。它提供了关于系统中正在运行的进程的详细信息,如进程 ID(PID)、父进程 ID(PPID)、运行时间、使用…...

scala中正则表达式的使用

正则表达式: 基本概念 在 Scala 中,正则表达式是用于处理文本模式匹配的强大工具。它通过java.util.regex.Pattern和java.util.regex.Matcher这两个 Java 类来实现(因为 Scala 运行在 Java 虚拟机上,可以无缝使用 Java 类库&…...

数据分析和AI丨知识图谱,AI革命中数据集成和模型构建的关键推动者

人工智能(AI)已经吸引了数据科学家、技术领导者以及任何使用数据进行商业决策者的兴趣。绝大多数企业都希望利用人工智能技术来增强洞察力和生产力,而对于这些企业而言,数据集的质量差成为了最主要的障碍。 数据源需要进行清洗且明…...

cocos creator制作2dTop-down游戏(虚拟摇杆、地图加载)

《不被遗忘的时光》第一期 1、游戏的形式:横板;2d的顶视角(Top-down);射击;ARPG;益智解谜。 2、画风:类似手游《伊洛纳》。 3、故事背景:以中元节的爷孙阴阳交流作为故…...

SQL Server 批量插入数据的方式汇总及优缺点分析

在 SQL Server 中,批量插入数据是非常常见的操作,尤其是在需要导入大量数据时。以下是几种常用的批量插入数据的方式: 1. 使用 INSERT INTO ... VALUES • 特点:适用于少量数据插入。 • 优点:简单易用。 • 缺点:不适合大量数据插入,性能较差。 • 示例:…...

linux上抓包RoCEv2

1、检查tcpdump版本 tcpdump help(4.99.4以上) 如果版本较低需要重新下载编译: wget https://www.tcpdump.org/release/libpcap-1.10.5.tar.xz wget http://www.tcpdump.org/release/tcpdump-4.99.4.tar.gz tar -xJf libpcap-1.10.5.tar.xz…...

【机器学习与数据挖掘实战】案例04:基于K-Means算法的信用卡高风险客户识别

【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈机器学习与数据挖掘实战 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数…...

UDP网络编程套接

目录 本文核心 预备知识 1.端口号 认识TCP协议 认识UDP协议 网络字节序 socket编程接口 sockaddr结构 UDP套接字编程 服务端 客户端 TCP与UDP传输的区别 可靠性: 传输方式: 用途: 头部开销: 速度: li…...

期权VIX指数构建与择时应用

芝加哥期权交易 所CBOE的波动率指数VIX 是反映 S&P 500 指数未来 30 天预测期波动率的指标,由于预期波动率多用于表征市场情绪,因此 VIX 也被称为“ 恐慌指数”。 VIX指数计算 VIX 反映了市场情绪和投资者的风险偏好, 对于欧美市场而言…...

QT笔记- QClipboard剪切板对QByteArray数据的复制与粘贴

复制 // 存储在剪切板 QByteArray data; QClipboard * clipboard QGuiApplication::clipboard(); // 获取系统剪贴板对象 QMimeData * mimeData new QMimeData; // 注意, 剪切板会接管对象的释放 QString customMimeType "Test"; // 设置数据标识, 粘贴时将根据…...

Python使用PyMySQL操作MySQL完整指南

Python使用PyMySQL操作MySQL完整指南 1. 安装依赖 pip install pymysql2. 基础配置和数据库操作 2.1 基础配置类 import pymysql from typing import List, Dict, Optional from datetime import datetimeclass MySQLDB:def __init__(self):self.conn Noneself.cursor No…...

IAR中如何而将定义的数组放在指定的位置

在keil中可以使用下面的方法将数组定义到指定的位置 uint8_t g_usart_rx_buf[USART_REC_LEN] __attribute__ ((at(0X20001000)));但是这个方法在IAR中是用不了的,通过网上查找各种资料,发现了两种可用的方法。我这里测试的单片机是stm32f103c8t6,其他单…...

使用skywalking,grafana实现从请求跟踪、 指标收集和日志记录的完整信息记录

Skywalking是由国内开源爱好者吴晟开源并提交到Apache孵化器的开源项目, 2017年12月SkyWalking成为Apache国内首个个人孵化项目, 2019年4月17日SkyWalking从Apache基金会的孵化器毕业成为顶级项目, 目前SkyWalking支持Java、 .Net、 Node.js、…...

Ubuntu 20.04 24.04 双网卡 Bond 配置指南

前言:在现代服务器管理中,网络的稳定性和可靠性至关重要。为了提高网络的冗余性和负载能力,我们经常需要配置多个网络接口以实现链路聚合或故障转移。Ubuntu系统自17.10版本起,引入了Netplan作为新的网络配置抽象化工具&#xff0…...

深度学习之目标检测篇——残差网络与FPN结合

特征金字塔多尺度融合特征金字塔的网络原理 这里是基于resnet网络与Fpn做的结合,主要把resnet中的特征层利用FPN的思想一起结合,实现resnet_fpn。增强目标检测backone的有效性。代码实现如下: import torch from torch import Tensor from c…...

2024-2030全球及中国埋线针行业研究及十五五规划分析报告

2023年全球埋线针市场规模大约为0.73亿美元,预计2030年将达到1.37亿美元,2024-2030期间年复合增长率(CAGR)为9.5%。未来几年,本行业具有很大不确定性,本文的2024-2030年的预测数据是基于过去几年的历史发展…...

穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝专题一>子集

题目&#xff1a; 两个方法本质就是决策树的画法不同 方法一解析&#xff1a; 代码&#xff1a; class Solution {private List<List<Integer>> ret;//返回结果private List<Integer> path;//记录路径&#xff0c;注意返回现场public List<List<Int…...

MES系统工作流的单元测试方案

MES系统工作流的单元测试方案 在基于Java实现的MES系统中&#xff0c;若算子组成工作流并通过JSON传递数据&#xff0c;后端解析JSON后执行业务逻辑的流程&#xff0c;单元测试的核心是确保以下内容的正确性&#xff1a; 算子功能的正确性&#xff08;每个算子单独的逻辑&…...

2.学习TypeScript 编译选项配置

自动编译 我们可以使用 tsc ...../.ts -w 命令进行ts文件的自动编译 执行后 编译会持续侦听 自动编译 这种方式只能侦听一个文件 对做项目肯定是不现实的&#xff0c;为了解决这个问题&#xff0c;我们需要添加一个tsconfig.json文件&#xff0c;写入一个基础对象 再有tsconfi…...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站&#xff0c;会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后&#xff0c;网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手&#xff0c;遇到这个问题&#xff0c;就很抓狂&#xff0c;明明是哪都没操作错误&#x…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

生成xcframework

打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式&#xff0c;可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...

【JavaEE】-- HTTP

1. HTTP是什么&#xff1f; HTTP&#xff08;全称为"超文本传输协议"&#xff09;是一种应用非常广泛的应用层协议&#xff0c;HTTP是基于TCP协议的一种应用层协议。 应用层协议&#xff1a;是计算机网络协议栈中最高层的协议&#xff0c;它定义了运行在不同主机上…...

《Playwright:微软的自动化测试工具详解》

Playwright 简介:声明内容来自网络&#xff0c;将内容拼接整理出来的文档 Playwright 是微软开发的自动化测试工具&#xff0c;支持 Chrome、Firefox、Safari 等主流浏览器&#xff0c;提供多语言 API&#xff08;Python、JavaScript、Java、.NET&#xff09;。它的特点包括&a…...

Opencv中的addweighted函数

一.addweighted函数作用 addweighted&#xff08;&#xff09;是OpenCV库中用于图像处理的函数&#xff0c;主要功能是将两个输入图像&#xff08;尺寸和类型相同&#xff09;按照指定的权重进行加权叠加&#xff08;图像融合&#xff09;&#xff0c;并添加一个标量值&#x…...

定时器任务——若依源码分析

分析util包下面的工具类schedule utils&#xff1a; ScheduleUtils 是若依中用于与 Quartz 框架交互的工具类&#xff0c;封装了定时任务的 创建、更新、暂停、删除等核心逻辑。 createScheduleJob createScheduleJob 用于将任务注册到 Quartz&#xff0c;先构建任务的 JobD…...

测试markdown--肇兴

day1&#xff1a; 1、去程&#xff1a;7:04 --11:32高铁 高铁右转上售票大厅2楼&#xff0c;穿过候车厅下一楼&#xff0c;上大巴车 &#xffe5;10/人 **2、到达&#xff1a;**12点多到达寨子&#xff0c;买门票&#xff0c;美团/抖音&#xff1a;&#xffe5;78人 3、中饭&a…...

【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】

1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件&#xff08;System Property Definition File&#xff09;&#xff0c;用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...