Boilerplate metrics

オープン

#235 2022年1月5日に作成コメント 3 件リアクション 0 件担当者 0 名 GitHub で見る

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評価

難易度: 5/5
見積もり時間: 1週間以上
初心者へのやさしさ: 25/100

issue の種類: 機能追加
明瞭さ: 説明が足りない
活発さ: 停滞
技術スタック: julia
領域: developer-experience

調査の方向性

ファイル、テスト、エントリポイントは指定されていません。まず、標準ディスパッチまたは生成関数を使用してアルゴリズムのボイラープレートを削減するという明示された目標を確認し、次に代表的なディスパッチパターンと実行例を特定してください。提案がこれらのパターンを明示し、適切な情報が生成関数にどれだけ効率的に届くかを評価できれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

As I understand, the main goal of this is to easily express algorithms that can use either standard dispatch or generated functions, depending on what's known statically. Writing very general high-performance code for a given situation is always possible; the problem is that it can sometimes require lots of boilerplate.

Would it be helpful to make this explicit? A given proposal could be weighed based on its effect on reducing boilerplate for high-performance code that works for both static and dynamic cases. Maybe there could even be a small collection of running examples. Complete code isn't necessary for this, what matters is dispatch patterns and efficiently (in terms of human time) passing the right information for generated functions.

主要言語: Julia
スター: 140
フォーク: 44
平均マージ: 4日 14時間
マージ済み PR（30日）: 5

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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