Rust is a general-purpose programming language that is both type- and memory-safe. Rust does not use a garbage collector, but rather achieves these properties through a sophisticated, but complex, type system. Doing so makes Rust very efficient, but makes Rust relatively hard to learn and use. We designed Bronze, an optional, library-based garbage collector for Rust. To see whether Bronze could make Rust more usable, we conducted a randomized controlled trial with volunteers from a 633-person class, collecting data from 428 students in total. We found that for a task that required managing complex aliasing, Bronze users were more likely to complete the task in the time available, and those who did so required only about a third as much time (4 hours vs. 12 hours). We found no significant difference in total time, even though Bronze users re-did the task without Bronze afterward. Surveys indicated that ownership, borrowing, and lifetimes were primary causes of the challenges that users faced when using Rust.


翻译:鲁斯特是一种通用的编程语言,既使用类型又使用记忆安全。 鲁斯特不使用垃圾收集器,而是通过复杂而复杂的类型系统实现这些特性。 这样做能让鲁斯特非常高效,但使鲁斯特相对难以学习和使用。 我们设计了一个蓝铜,一个可选的、以图书馆为基础的垃圾收集器。 我们为鲁斯特设计了一个铜,一个可选的、以图书馆为基础的垃圾收集器。 为了看青铜能否使鲁斯特更便于使用,我们与来自633人班的志愿者进行了随机控制试验,共收集了428名学生的数据。 我们发现,对于需要管理复杂化名别名的任务,青铜用户更有可能在现有时间内完成这项任务,而那些这样做的用户只需要大约三分之一的时间( 4小时对12小时 ) 。 我们发现,尽管青铜用户在使用鲁斯特后又重新完成了任务,但总的时间没有显著差别。 调查显示,所有权、 借款和寿命是用户在使用鲁斯特时面临挑战的主要原因。

0
下载
关闭预览

相关内容

Rust 是一种注重高效、安全、并行的系统程序语言。
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Modular Information Flow Through Ownership
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Citation method, please? A case study in astrophysics
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月23日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员