最近对计算机图形学比较感兴趣，刷了一遍《计算机图形学入门：3D渲染指南》，看了一遍《GAMES 101》。本文对计算机图形学的线性代数相关基础进行了梳理和总结，以便后续进行复习和回顾。

前一篇 文章 我们介绍了 Myers 差分算法，其主要应用在版本控制系统，用于比较不同版本的源代码，比如：git、svn、gerrit 等。本文，我们再来介绍一下 UI 框架中常用于数据差异检测的算法——Paul Heckel 差分算法。

最近在写一篇文章 《Myers 差分算法》，发布之后发现 NexT 默认使用的公式渲染器的效果不太好，于是...搞了几晚，整体升级了 Hexo 系统和 NexT 主题。

最近在三刷《程序员的自我修养：链接、装载与库》，为了加深对于相关知识的理解，我又阅读了 fishhook 的源码。本文希望从程序的链接原理出发，详细介绍 fishhook 的设计原理，学习其中的设计思想。

继承（Inheritance）是 面向对象编程（Object Oriented Programming, OOP）的三大特性之一，其他两大特性是 封装（Encapsulation）和 多态（Polymorphism）。在编程语言中，继承的主流实现方式有两种，分别是：

自分布式计算出现以来，业界已经开始广泛研究基于消息传递编程模型的解决方案。关于消息传递，Wikipedia 描述其广泛定义主要包括：远程过程调用（Remote Procedure Calls, RPC） 和 消息传递接口（Message Passing Interface, MPI）。但是，如今我们所谈到的消息传递，通常是指 actor 模型（Actor Model）。作为一种通用的消息传递编程模型，其起源于 20 世纪 70 年代，如今被广泛用于构建大规模可伸缩分布式系统。

从异步与并发编程兴起以来，学术界与工业界提出了非常多的解决方案，本文将要介绍的 Future 和 Promise 正是其中的两种解决方案。Future 和 Promise 的实现理念非常相似，两者在发展过程中相互借鉴，相互融合。目前，很多流行的语言和框架都引入了 Future 和 Promise 的概念，如：JavaScript、Node.js、Scala、Java、C++ 等。

最近希望在业务中实现一套基于 AOP 的埋点方案，调研过程中，我花了些时间阅读了一下 Aspects 的源码，对于 Aspects 设计有了一些更深入的理解。因此，通过本文记录我在阅读源码后的一些收获和思考，以供后续进行回顾。

在传统的基于 闭包 的异步编程中，经常会出现 地狱嵌套 的问题，这使得高度异步的代码几乎无法阅读。Promise 则是解决这个问题的众多方案之一。

展望

本章是本系列教程的最后一章。通过本教程，我们实现并扩展 Kaleidoscope 编程语言，使其语言的特性和功能不断增强。

概述

通过 8 章的教程，我们实现了一门支持函数和变量的编程语言。那么，如果代码运行或编译出错时，我们该如何调试程序呢？

概述

本章，我们将使用自制的编译器将 Kaleidoscope 代码编译成目标文件，并结合 C++ 代码进行混编。