Many variability management techniques rely on sophisticated language extension or tools to support it. While this can provide dedicated syntax and operational mechanism but it struggling practical adaptation for the cost of adapting new technology as part of development process. We present Self-composable Programming, a language-driven, composition-based variability implementation which takes an object-oriented approach to modeling and composing behaviors in software. Self-composable Programming introduces hierarchical relationship of behavior by providing concepts of abstract function, which modularise commonalities, and specific function which inherits from abstract function and be apply refinement to contain variabilities to fulfill desired functionality. Various object-oriented techniques can applicable in the refinement process including explicit method-based, and implicit traits-based refinement. In order to evaluate the potential independence of behavior from the object by applying object-orientation to function, we compare it to Aspect-oriented Programming both conceptually and empirically.


翻译:许多变异性管理技术依靠复杂的语言扩展或工具来支持它。虽然这可以提供专门的语法和操作机制,但它在实际适应作为发展进程一部分的新技术改造成本方面挣扎不已。我们介绍了可自我兼容的编程,这是一种语言驱动的、基于构成的可变性实施,对软件中的建模和形成行为采取面向目标的方法。自我兼容的编程通过提供抽象功能概念,将共同性与从抽象功能继承下来的具体功能组合起来,并应用完善以包含实现预期功能的可变性,从而引入了行为的等级关系。各种面向目标的技术可以适用于完善过程,包括以明确的方法为基础的和以隐含特性为基础的改进。为了通过应用目标定向功能来评估行为与对象之间的潜在独立性,我们从概念上和实验上将它与面向阿斯佩特的编程加以比较。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】Linux核心编程|Linux Kernel Programming,741页pdf
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月26日
【经典书】贝叶斯编程,378页pdf,Bayesian Programming
专知会员服务
244+阅读 · 2020年5月18日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
计算机类 | PLDI 2020等国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月4日
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月29日
VIP会员
相关资讯
计算机类 | PLDI 2020等国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员