Séance de cours

Évolution du code de l'héritage

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Dans cours

CS-305: Software engineering

This course teaches the basics of modern software development: designing software, working in a team, writing good code, shipping software, and evolving software. It emphasizes building software that meets high standards of quality, reliability, security, ...

Description

Cette séance de cours porte sur l'importance de concevoir des repères tenant compte du comportement du compilateur, de la mise en cache des données dans les extrémités avant de l'application Web, du retard des opérations pour des contextes spécifiques, de l'optimisation du trafic serveur-client et de la compréhension de la latence et du débit. Il traite également des bogues, du problème de l'année bissextile Excel, de la refacturation du code et de l'évolution du code hérité.

Enseignant·e

George Candea

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Lucas Lopes Cendes, Can Cebeci, Jiacheng Ma, Fan Chung A dirigé les thèses EPFL de Horatiu Jula, Cristian Zamfir, Vitaly Chipounov, Silviu Andrica, Stefan Bucur, Baris Can Cengiz Kasikci, Volodymyr Kuznetsov, Jonas Wagner, Rishabh Iyer, Solal Pirelli, Yan Lei A co-dirigé les thèses EPFL de Radu Banabic, Arseniy Zaostrovnykh Cours Principles of computer systems CS-522 LA VERSION ANGLAISE FAIT FOICe cours avancé se concentre sur les principes fonda

Source officielle

Concepts associés (32)

Optimizing compiler

In computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.

Réusinage de code

Le réusinage de code est l'opération consistant à retravailler le code source d'un programme informatique – sans toutefois y ajouter des fonctionnalités ni en corriger les bogues – de façon à en améliorer la lisibilité et, par voie de conséquence, la maintenance, ou à le rendre plus générique (afin par exemple de faciliter le passage de simple en multiple précision) ; on parle aussi de « remaniement ». Cette technique utilise quelques méthodes propres à l'optimisation de code, avec des objectifs différents.

Compilateur

En informatique, un compilateur est un programme qui transforme un code source en un code objet. Généralement, le code source est écrit dans un langage de programmation (le langage source), il est de haut niveau d'abstraction, et facilement compréhensible par l'humain. Le code objet est généralement écrit en langage de plus bas niveau (appelé langage cible), par exemple un langage d'assemblage ou langage machine, afin de créer un programme exécutable par une machine.

Optimisation de code

En programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

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Séances de cours associées (64)

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

Méthodes d'optimisation

Couvre les méthodes d'optimisation, en se concentrant sur les méthodes de gradient et les techniques de recherche de ligne.

Optimisation des systèmes énergétiques

Explore la modélisation, l'optimisation et l'analyse des coûts des systèmes énergétiques pour des opérations efficaces.

Optimisation et modèles

Explore l'optimisation dans le code C ++, les idées algorithmiques, le profilage de code et la méta-programmation de modèles.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre l'optimisation avec des contraintes, en se concentrant sur les conditions de Karush-Kuhn-Tucker (KKT).

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Optimisation (mathématiques)

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