rpgle的source可以retrieve回来吗?

本文探讨了AS400环境下CLP与RPGLE在源码检索方面的差异。对于CLP,可通过特定命令实现源码检索功能,而在RPGLE中则难以实现类似功能。文章分析了这一现象背后的原因,并讨论了RPGLE编译过程及调试手段。

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1、在CLP是通过RTVCLSRC这个命令来实现Retrieve CL Source ,前提是在Compile CLP时让Allow RTVCLSRC参数选*YES 。
2、但在RPGLE里头IBM没有提供这样的CL,到目前为止估计也没有现成的工具提供这个Retrieve RPG Source功能。
我们在Compile RPG时,可以有2种编译途径,一是先编译成moudle,然后再转成PGM;另外一种就是直接编译成PGM。
在编译过程中,有时候为了调试程序执行情况,会以Debug方式,然后通过设置断点来进行跟踪,但自始自终RPG的代码都保存在MOUDLE或PGM里头,无法反编译回来。
而为什么CLP可以,从IBM角度来说他们认为程序的核心部分还是在RPG这块,同时也是出于保护软件厂商产权问题了。。。

转载于:https://www.cnblogs.com/wildfish/archive/2008/01/09/1032017.html

内容概要:本文详细介绍了深度学习的基本概念和技术要点,涵盖了从基础知识到高级模型的多个方面。首先,文中强调了激活函数与权重初始化的最佳实践,如ReLU搭配He初始化,Sigmoid或Tanh搭配Xavier初始化。接着,文章系统地讲解了深度学习所需的数学基础(线性代数、微积分、概率统计)、编程技能(Python、PyTorch/TensorFlow)以及机器学习基础(监督学习、无监督学习、常见算法)。此外,还深入探讨了神经网络的核心组件,包括前向传播、反向传播、激活函数、优化算法、正则化方法等,并特别介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制(Attention)、Transformer架构及其衍生模型(BERT、GPT)。最后,文章讨论了大模型训练、分布式训练、模型压缩、Prompt Engineering、文本生成、多模态学习等前沿话题,并提供了学习资源推荐。 适合人群:对深度学习有一定兴趣并希望深入了解其原理的研究人员、工程师或学生,尤其是那些具备一定编程基础和数学知识的人群。 使用场景及目标:①帮助读者理解深度学习中的关键概念和技术细节;②指导读者如何选择合适的激活函数和权重初始化方法;③为读者提供构建和优化神经网络模型的实际操作指南;④介绍最新的研究进展和发展趋势,拓宽读者视野。 其他说明:建议读者在学习过程中结合实际案例进行练习,积极尝试文中提到的各种技术和工具,同时关注领域内的最新研究成果,以便更好地掌握深度学习的应用技巧。
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