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Este es un breve tutorial sobre el uso de Tkinter, la biblioteca predeterminada de Python GUI, con OpenCV. En Windows, Tkinter se incluye con el instalador oficial de Python. En Linux, puede instalar Tkinter usando su administrador de paquetes de distribución. La situación es un poco más compleja en macOS, que viene con Python 2.7 y una versión anterior de Tkinter, en el momento de escribir esto, la ruta más fácil es instalar Miniconda Python 3 que viene con el último Tkinter.

En mi último artículo, te he mostrado cómo generar el codigo de maquina para una función en tiempo de ejecución, copie este código en una parte de la memoria, marcado como ejecutable, y llámelo desde C ++. Ahora, vamos a ir al revés, llamaremos a una función de C ++ desde una función generada en tiempo de ejecución. Al igual que antes, supongo que prueba el código en Linux o macOS.

Si recuerdas de la parte 1, hemos comenzado agregando codigo de maquina instrucciones en un std :: vector y copiar este código a un memoria ejecutable página. Si bien este fue un buen enfoque desde un punto de vista didáctico, en la práctica, es probable que desee escribir el código directamente en el memoria ejecutable. Aquí hay un ejemplo de cómo me propongo hacerlo:

El objeto mp, de la pieza de código anterior, pedirá memoria al sistema operativo, liberará esta memoria cuando no sea necesaria y tendrá algunas funciones de miembro de ayuda que nos permitirán empujar piezas de codigo de maquina al memoria ejecutable. También podemos agregar características de seguridad, p. un mecanismo para verificar si podemos insertar más datos en memoria ejecutable o si hemos alcanzado los límites de las páginas de memoria asignadas.

Para nuestros propósitos, la compilación de JIT es una técnica a través de la cual un programa genera codigo de maquina en tiempo de ejecución, en función de la entrada del usuario. Un programa C ++ es compilado AOT (por adelantado), lo que generalmente significa que una vez que el código original fue compilado para una máquina en particular, no puede ser cambiado en tiempo de ejecución (y desde un punto de vista de seguridad esta es una característica deseable). Una aplicación simple y útil de un compilador C ++ JIT es la compilación sobre la marcha de una nueva función que se basa en otras funciones ya definidas en el código original.

El título de la presentación me dio curiosidad si puedo optimizar una vieja pieza de código que usó una enorme matriz 2D de coeficientes como la condición inicial para un cálculo largo. Para evitar volver a calcular la gran cantidad de coeficientes, solía guardarlos en un archivo y simplemente cargar los datos en la memoria cada vez que se ejecutaba el código. La promesa de usar un constexpr fue que pude evitar tener dos ejecutables (el código que generó los coeficientes y el código que hizo el trabajo real) y un archivo de datos. Reemplazar todo con un solo binario fue interesante y podría ser más rápido.

Si quieres probar el nuevo C ++ 17, usando Clang en un contenedor Docker, estás en el lugar correcto. Ejecutar Clang en un contenedor tiene la ventaja de que es liviano en recursos y no interferirá con su sistema operativo subyacente. El último punto es especialmente importante si el sistema operativo de su host es macOS, por lo que es una mala idea instalar directamente un Clang binario distinto del que viene con Xcode. He probado el enfoque presentado en este artículo sobre Windows 10, macOS High Sierra y Ubuntu Linux.

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