LISP语言的增量式部分求值器

部分求值在软件优化中有着重要的作用,而增量式计算是避免重复计算的一种技术．本文基于部分求值和增量式计算的技术,实现了一个ＬＩＳＰ语言的增量武部分求值器,使得函数例化尽量在前次已经产生的剩余程序的基础上进行,从而很好地提高了效率．     

基于信息流分析的部分求值技术

循环展开是过程式语言部分求值中的难题之一．本文提出一种基于信息流分析的部分求值技术,解决了部分求值中循环展开问题．本文利用这一技术,实现了一个过程式语言的部分求值器．     

高阶函数式语言的部分求值器

本文提出了一种新的基于ＣＬＯＳＵＲＥ分析的高阶函数式语言的部分求值方法,对表达式中的高阶值采取了有效的抽象分析手段,从而提高了剩余程序的质量。文中给出了ＣＬＯＳＵＲＥ分析,抽象分析,标记和例化较完整的形式描述。     

一个基于部分求值的Java动态优化系统

A dynamic optimization system for Java programs based on partial evaluation is presented in this paper. It consists of four subsystems: Java program transformation, binding time analysis, program specialization generation and application interface generation.     

面向对象程序设计语言的部分求值动作分析

提出了一种面向对象程序设计语言的部分求值动作分析方法,利用带有绑定时间标注的源程序生成部分求值动作原语序列,作为各种部分求值实现策略的基础。这种方法使部分求值算法独立于具体的实现方法,从而降低了部分求值系统的实现难度。     

数据库的存储引擎

在十年以前,数据库应用的开发要花上几个月甚至好几年并不奇怪。在建立数据库的时候,必须提前作好所有的准备——数据库大小、方案、用户数目等等。而在近几年,这个观念有了巨大的变化。现在,数据库应用的开发只需要几星期或者几个月,在处理过程上有了很大的改进,并且在充分理解所有的问题之前,就可以先行投入开发。 应用程序的快速开发对数据库仔储引擎提出了严格的要求。这就需要它能够随时可用,有一个快速的恢复系统和自动管理工具。管理员希望能够快速地进行某些修改而不必关闭他们的应用数据库的发展速度比预想的要迅速得多,以前需要一整夜做出的备份现在只     

XQuery语言的部分求值技术的研究

部分求值作为一种新型的软件自动化技术,在程序优化中起着重要的作用.本文介绍了一种针对xQuery语言进行部分求值的实现技术,即部分求值技术中的绑定时间分析的方法和滞留程序生成的方法.     

一个嵌入式数据库引擎的研究与实现

在研究嵌入式数据库Berkeley DB基础上,设计并实现了基于Berkeley DB的智能手机地址簿数据库引擎,为移动设备数据存储提供一种有效解决方案。     

基于活跃变量分析的流图语言的部分求值器

本文描述了流图语言的自应用型静态部分求值器,它由活跃变量分析、抽象分析、标记和例化４部分组成．在活跃变量分析基础上再作抽象分析,比以往的抽象分析获得的抽象解释更精确,也更利于产生较高质量的剩余程序．转移压缩在例化中直接进行.     

Partial Evaluation of the Euclidian Algorithm

Some programs are easily amenable to partial evaluation because their control flow clearly depends on one of their parameters. Specializing such programs with respect to this parameter eliminates the associated interpretive overhead. Some other programs, however, do not exhibit this interpreter-like behavior. Each of them presents a challenge for partial evaluation. The Euclidian algorithm is one of them, and in this article, we make it amenable to partial evaluation.We observe that the number of iterations in the Euclidian algorithm is bounded by a number that can be computed given either of the two arguments. We thus rephrase this algorithm using bounded recursion. The resulting program is better suited for automatic unfolding and thus for partial evaluation. Its specialization is efficient.     

DDoop: 基于差分式Datalog求解的增量指针分析框架

指针分析是对软件进行编译优化、错误检测的核心基础技术之一.现有经典指针分析框架,如Doop,会将待分析程序和分析算法转化成Datalog评估问题并进行求解,如程序规模较大,单次求解分析时间开销较大.在程序频繁变更发布的情况下,相关程序分析的开销更是难以负担.近年来,增量分析作为一种在代码频繁变更场景下有效复用已有分析结果提升分析效率的技术受到了越来越多的关注.然而,目前的增量指针分析技术通常针对特定算法设计,支持的指针分析选项有限,其可用性也受到较大限制.针对上述问题,设计并实现一种基于差分式Datalog求解的增量指针分析框架DDoop (Differential Doop). DDoop实现增量输入事实生成技术与增量分析规则自动化重写技术,将多版本程序增量分析问题表达为差分Datalog评估问题,从而可以充分利用成熟的差分式Datalog求解引擎,如DDlog,来实现端到端的增量指针分析,并最大化兼容复用Doop中已有的指针分析实现,提供透明的增量化支持.在广泛应用的真实世界程序上对DDoop进行实验评估,实验结果显示DDoop相较于非增量的Doop框架具有显著的性能优势,同时高度兼容Doop中已有的各种指针分析规则.     

Incremental database rule processing in PARADISER

Rule-based systems have been used extensively by the AI community in implementing knowledge-based expert systems. A current trend in the database community is to use rules for the purpose of providing inferential capabilities for large database applications. However, in the database context, performance of rule-program processing has proved to be a major stumbling block particularly in data-intensive and real-time applications. Similar work in the AI community has demonstrated the same problems mainly due to the predominantly sequential semantics of the underlying rule languages. In a previous paper, we presented an incremental evaluation algorithm forDatalog ^* programs. We show the general applicability of the incremental evaluation algorithm to a broad class ofDatalog-style rule languages with varying operational semantics, denoted byDatalog** to emphasize this generality. We present the proof of correctness of the algorithm within the Datalog^** frame work, and its extension for the PARULEL rule language, a principle component of the PARADISER (PARAllel and DIStributed Environment for Rules) rule processing environment for databases. We discuss the meta-rule formalism of PARULEL and argue that it provides a means for programmable operational semantics which separates control from the base logic of a rule program. This allows the realization of a wide range of operational semantics including those of Datalog and OPS5.     

演绎对象数据库SD-DOOD中集合的应用和实现

基于复杂对象的逻辑推理一直是演绎对象数据库中的研究热点。论文叙述了集合在演绎对象数据库中的应用和实现技术,重点介绍了部分集在规则中的两个作用:列举集合中的所有元素和聚集集合中所有元素。同时讨论了完整集的交、并、划分和差等运算的实现思想。     

支持语言扩展的编译基础结构--X体系结构的研究

语言机制是提供抽象的核心手段,但并不能容易地扩展,给软件的编写和维护带来困难,我们定义了一个可扩展的编译体系结构－Ｘ体系结构,目标是支持用户扩展语言机制,编码领域抽象和优化技巧。它提供了一个可扩展的语言－Ｘ语言,允许用户程序访问程序的多个视图（如ＡＳＴ,类图,类型,上下文等）,并用该语言定义语言扩展,逐步提高该语言的抽象能力,得到高效的定制编译系统,本文中展示了新的语言扩展－程序枚举的实现过程,表     

一种图像匹配中SSD和NCC算法的改进

论文针对图像匹配计算中的SSD和NCC算法提出一种基于递推增量计算的改进算法。分析和利用计算图像每个像素的SSD和NCC值时的模板在水平方向和竖直方向上具有的平移特性,以及前后上下像素模板的相互关系,利用已计算的值,来计算新的像素点的SSD和NCC值。定量分析和仿真结果显示,该算法能够有效地降低计算量。另外由于只是从计算方法上对这两种算法进行了改进,并未改变其原理,所以该方法能够保证SSD和NCC算法在立体匹配计算时本身的特性没有改变。     

增量统计方法在二代身份证系统中的应用

报表统计在二代身份证系统中非常重要,而且要求以天为单位按行政区划统计。当数据量比较小时,可以实时统计,但是当数据量比较大时,实践表明如果采用常规的统计方法,性能较差。因此,针对这种情况,提出了一种基于ORACLE的新统计方法—增量统计法,提高系统性能,来满足省、地市、区县、派出所各级公安机关工作人员的统计需求。     

数据库加脱密引擎的设计与实现

数据库加脱密引擎是数据库加密系统的核心模块,该文讨论了如何设计数据库加脱密引擎,给出了具体的设计模型并说明了各个功能模块的功能和作用,提出了实现时要解决的几个关键问题并给出了解决办法,在此基础上,给出了实现数据库加脱密引擎的主要方法。