进化了的PHP:Facebook新的Hack编程语言

Facebook宣布推出Hack编程语言,旨在保留PHP的快速原型开发优势,同时引入静态类型和新语言特性,通过渐变类型允许在单一文件中混用动态和静态类型代码,减少转换成本,并利用HipHop虚拟机实现性能提升。

Facebook对PHP的偏爱众所周知。追溯到Facebook的创建初期,PHP支撑起了该公司的很多产品。PHP的一大优势是,它是一种动态语言,非常适合快速建立原型,但是动态特性也往往会导致大规模代码库开发和维护的复杂化。为处理这些问题,Facebook发布了Hack——一种希望在保持PHP优势的同时通过所谓的“渐变类型(gradual-typing)”和一些新语言特性加以增强的新编程语言。

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渐变类型的使用意味着,在Hack中动态类型和静态类型代码可以在同一文件中互操作。这使得已有的PHP代码可以根据其所在的每个项目的需要转换为Hack,同时不需要很大的前期转换代价。为帮助从PHP向Hack迁移,Facebook正在提供转换工具。在用户编辑源文件时,Hack会予以监控。有个系统守护进程会监控本地文件系统,当修改被保存到磁盘时,一个类型检查器会快速分析所做修改。Facebook表示,这种转变平均会消耗200毫秒,很少会超过一分钟。

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Hack不仅带来了类型特性,还提供了其他一些语言特性。其中包括类型注解、可以为空的类型、泛型、集合和Lambda。Hack语言参考提供了这些特性相关的、目前可用的所有细节信息。和Facebook的PHP代码一样,Hack也运行在Facebook的Hip Hop虚拟机(HVVM)上,HVVM使用即时编译技术(JIT)来提升程序性能。

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如果想了解PHP在Facebook使用情况的更多背景,可以查看InfoQ发布的去年12月对Facebook的Keith Adam的访谈

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查看英文原文:PHP Evolved: Facebook's New Hack Programming Language

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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