stm 的项目扩展与二次开发
2025-05-12 14:52:53作者:庞眉杨Will
1、项目的基础介绍
stm 项目是基于 Haskell 编程语言的一个并发编程库,全称为 Software Transactional Memory。它提供了一种机制,允许程序以声明式的方式处理共享内存的并发访问,使得并发编程更加安全且易于理解。STM 通过事务的概念,使得多个线程可以安全地进行内存操作,而无需担心传统并发编程中的锁问题。
2、项目的核心功能
stm 的核心功能是提供一套原子操作来管理内存的读写,确保在多线程环境下数据的一致性。主要特点包括:
- 原子性:事务中的所有操作要么全部成功,要么全部失败。
- 一致性:确保事务的执行不会破坏程序的状态。
- 隔离性:事务之间的操作是隔离的,互不影响。
- 持久性:一旦事务成功提交,其结果就是永久性的。
3、项目使用了哪些框架或库?
stm 项目主要使用 Haskell 语言编写,依赖 Haskell 的编译器 GHC 和相关的库。它本身作为一个库,可以被其他 Haskell 项目所依赖,但并不依赖于特定的外部框架或库。
4、项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构相对清晰,主要包括以下几个部分:
src:包含项目的 Haskell 源代码文件。tests:包含对项目功能的单元测试代码。benchmarks:包含性能测试代码。docs:可能包含项目的文档。cabal.project或.stack.yaml:包含项目构建配置文件。
在 src 目录中,通常会有多个模块,例如:
Control.Concurrent.STM:提供 STM 的核心功能。Control.Concurrent.STM.TMVar:提供对 STM 变量的操作。Control.Concurrent.STM.TQueue:提供对 STM 队列的操作。
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
对于 stm 项目的扩展或二次开发,可以从以下几个方面进行:
- 功能增强:根据实际需求,增加新的原子操作或事务控制机制。
- 性能优化:对现有的事务管理机制进行优化,提高并发操作的效率。
- 错误处理:增强错误处理机制,使得在事务失败时能够提供更丰富的错误信息。
- 跨平台支持:虽然 Haskell 自身跨平台性能良好,但可以对
stm进行特定的优化,以适应不同的操作系统或硬件平台。 - 集成与兼容性:将
stm与其他 Haskell 库或框架进行集成,提高其在不同项目中的兼容性。
通过对 stm 的扩展和二次开发,可以为 Haskell 社区提供更加强大且灵活的并发编程工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1