Компилятор R к C/C++ существуют?

Я думаю, что это главным образом, как это звучит, но Вы могли также думать об этом с точки зрения важности. Очевидно данные являются самым критическим компонентом, сопровождаемым тем, как пользователь взаимодействует с ним. Наименее важная часть - то, как системный вход дескрипторов и готовит вывод к дисплею.

39
задан smci 28 September 2018 в 04:37
поделиться

2 ответа

Я забыл о проекте Rice, это было давно. Я думаю, что рабочий термин здесь указан в верхней части страницы проекта: Последнее обновление 3/8/06 .

И все мы знаем, что R сильно меняется. Так что у меня для вас есть только несколько стандартных указателей:

  • Люк Тирни , который не только много знает о внутреннем устройстве R, но и в равной степени о байтовых компиляторах, работал над таким проектом. Пока ничего не готово, и он все равно будет работать вместе со стандартным движком R.
  • Стивен Милборроу имеет расширение R Ra , которое работает с его пакетом оперативного компилятора jit
  • Мои учебные пособия «Введение в высокопроизводительные вычисления с R» (большинство последние учебные слайды от UseR! 2009) охватывают профилирование, компиляцию расширений, параллельные вычисления с R, ... Rcpp и немного о RInside .

Вкратце: не существует желаемых конкретных способов компиляции и развертывания кода R без предварительной установки R . Сожалею.

Правка / обновление (апрель 2011 г.): Новый пакет компилятора Люка будет частью R 2.13.0 (будет выпущен в апреле 2011 г.), но не будет «активирован» по умолчанию, который ожидается для Выпуск R 2.14.0 ожидается в октябре 2011 года.

Edit / Update (декабрь 2011): Профессор Тирни только что выпустил объемный 100+ страничный документ о компиляторе байтового кода.

17
ответ дан 27 November 2019 в 02:40
поделиться

Я не использовал пакет Гарвина и не знаю, что возможно в этом направлении. Однако:

Обычно люди просто пишут ресурсоемкие функции прямо на C / C ++ / Fortran, после профилирования для поиска узких мест. См. Примеры интерфейса RCpp или Вызов функций C из R с использованием .C и .Call . Статистическая библиотека Scythe также очень удобна для пользователей R, поскольку синтаксис / имена функций похожи.

3
ответ дан 27 November 2019 в 02:40
поделиться