ir

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I want to find some debugging options for clang/LLVM which work like gcc's -fdump-tree-all-all -fdump-rtl-all-all -fdump-ipa-all-all . Basically I want to have an LLVM IR dumps before and after each optimization pass, also it can be useful to have all dumps of AST from clang and all phases of code generation (backend phases, Selection DAG, ISEL-SDNode, register allocation, MCInsts). I was able to find only the clang's -ccc-print-phases , but it will only print high-level phases names, e.g. preprocess-compile-assemble-link; but no any dump of

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: I am trying to deploy an ASP.NET MVC3 app to my Windows 8 box with IIS8. When I try to route to the site I get the following error: Pretty much everything I can find on this issue says to run: aspnet_regiis . exe - ir When I run this on my Windows 8 box, I get the following message: Microsoft Windows [ Version 6.2 . 9200 ] ( c ) 2012 Microsoft Corporation . All rights reserved . C : \Users\Justin > C : \Windows\Microsoft . NET\Framework\v 4.0 . 30319 \aspnet_regiis . exe - ir Microsoft ( R ) ASP . NET RegIIS version 4.0 . 30319

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am trying to compile a LLVM IR file. However, when I try to compile it, I get this stack trace: warning: overriding the module target triple with x86_64-pc-linux-gnu [-Woverride-module] #0 0x00007f415c9179fa llvm::sys::PrintStackTrace(llvm::raw_ostream&) (/usr/lib/llvm-6.0/bin/../lib/libLLVM-6.0.so.1+0x8549fa) #1 0x00007f415c915c76 llvm::sys::RunSignalHandlers() (/usr/lib/llvm-6.0/bin/../lib/libLLVM-6.0.so.1+0x852c76) #2 0x00007f415c915dab (/usr/lib/llvm-6.0/bin/../lib/libLLVM-6.0.so.1+0x852dab) #3 0x00007f415fc65890 __restore_rt (/lib/x86

理论指导： 参考1 apollo-configservice：提供配置获取接口，提供配置更新推送接口，接口服务对象为Apollo客户端 apollo-adminservice：提供配置管理接口，提供配置修改、发布等接口，接口服务对象为Portal，以及Eureka apollo-portal：提供Web界面供用户管理配置 apollo-client：Apollo提供的客户端程序，为应用提供配置获取、实时更新等功能 参考2 架构剖析 1 架构清晰剖析2 开始部署： https://github.com/ctripcorp/apollo 分布式部署指南 基于docker部署apollo分布式配置中心服务 部署节点,所需的tar包应用包，在apollo的github上下载 test1，192.168.0.133 ，dev test2，192.168.0.134 ，fat 部署步骤 创建ApolloPortalDB数据库 在test-01部署 docker run --restart always -d --name ApolloPortalDB --network yapi_net --ip 172.30.0.21 -v /opt/ApolloPortalDB/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD='aaaaaa' -p 3307:3306

B B ，空间中一点P到两个摄像头所成图像上的偏移（disparity）为 d d ，摄像头的焦距为 f f ，那么我们可以计算P点到摄像头的距离 z z 为： z = B d f z = B d f I l I l 和 I r I r 得到 d d ，通常的做法都是基于局部的图片匹配： I l ( p ) I r ( p + d ) I l ( p ) I r ( p + d ) d ( x , y ) ≈ d ( x + α , y + β ) d ( x , y ) ≈ d ( x + α , y + β ) （假设 α α 和 β β 都较小），所以求解 d d 变成了一个最小化问题： m i n d D ( q , d ) = m i n d ∑ q ∈ N ( p ) | | I t ( q ) I r ( q + d ) | | m i n d D ( q , d ) = m i n d ∑ q ∈ N ( p ) | | I t ( q ) I r ( q + d ) | | 文章来源: 卷积神经网络在无人驾驶中的应用

目录 本文目的 主流框架的问题 Training Inference 已有框架 为什么复杂，以及问题 历史类似问题 解决方案： 深度学习解决方案 TVM 特点 竞争对手 TVM的IR 偏算子端的IR 偏计算图端的部分 XLA的IR eg代码优化 Q: 深度学习编译和传统编译的技术路线差别 方法 ref： 深度学习引擎 本文目的 高效的Inference框架 主流框架的问题 Training TensorFlow，PyTorch Inference 已有框架 TensorFlow等这样的框架孱弱，Intel的OpenVINO，ARM的ARM NN，NV的TensorRT 为什么复杂，以及问题 设备可能会是多种多样的，如Intel CPU / Intel GPU / ARM CPU / ARM GPU / NV GPU / FPGA / AI芯片 各大设备厂商的框架并不具备通用性，比如对训练框架模型产生的算子支持不全 在一个设备厂商的Inference框架能跑，但是不一定在另外一个设备厂商的Inference框架上能跑 如果换了硬件，没有统一的使用体验，算子支持也不一样，性能还不一定是最好的 历史类似问题 曾经出现了很多种编程语言，有很多种硬件，历史上最开始也是一种语言对应一种硬件，从而造成编译器的维护困难与爆炸 解决方案： 抽象出编译器前端，编译器中端，编译器后端等概念，引入IR

实现米思齐按键控制LED 代码实现如下： #include <IRremote.h> IRrecv irrecv_10(10); decode_results results_10; long ir_value; volatile int led; volatile boolean ledstate; void setup(){ Serial.begin(9600); irrecv_10.enableIRIn(); led = 0; ledstate = 0; } void loop(){ if (irrecv_10.decode(&results_10)) { ir_value=results_10.value; String type="UNKNOWN"; String typelist[14]={"UNKNOWN", "NEC", "SONY", "RC5", "RC6", "DISH", "SHARP", "PANASONIC", "JVC", "SANYO", "MITSUBISHI", "SAMSUNG", "LG", "WHYNTER"}; if(results_10.decode_type>=1&&results_10.decode_type<=13){ type=typelist[results_10.decode_type]; } Serial.print(

首先我们知道任何变量都有左值和右值，分别对应变量的内存区域和内存区域中的值 引用其实就是变量的别名，其实是一个东西有两个名吧 定义方式 类型 &引用名 = 变量名 而且必须定义的时候就初始化，不然是错误的 看个例子吧 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 4 int main() 5 { 6 int i = 9; 7 int *p = &i; 8 int &ir = i; 9 cout << &i << " " << &ir << " " << p << endl; 10 11 cout << i << " " << *p << " " << ir << endl; 12 cout << &i << " " << &ir << " " << p << endl; 13 14 *p = 3; 15 cout << i << " " << *p << " " << ir << endl; 16 cout << &i << " " << &ir << " " << p << endl; 17 18 ir = 8; 19 cout << i << " " << *p << " " << ir << endl; 20 cout << &i << " " << &ir << " " << p << endl; 21 22 i =

Power Analysis是芯片设计实现中极重要的一环，因为它直接关系到芯片的性能和可靠性。Power Analysis 需要Timing Analysis 产生包含频率、transition 等时序信息的 Timing File，也需要包含Net Capacitance和Resistance信息的SPEF文件，功耗分析工具根据timing file 和RC value计算功耗或者分析IR-Drop/EM。 在介绍数字后端Power Signoff Flow之前，先大概论述一下芯片的功耗构成和基本原理。芯片功耗主要分为Static Power （静态功耗）和Dynamic Power（动态功耗）两大类。动态功耗来自于芯片晶体管的开关翻转，它取决于芯片的时钟频率和switching activity。静态功耗是指芯片晶体管的LeakagePower（泄漏功耗）。 进一步细分，动态功耗可以分为Internal Power和Switching Power. Switching power是由于芯片内instance 上的逻辑翻转对有效负载电容进行充放电所消耗的功耗。公式如下，其中，a是switching activity，f是clock frequency，Ceff是有效负载电容，Vdd是芯片电源电压。 Internal power是由于晶体管信号传输的某一个瞬间

1. 什么是IR？ IR与数据库的区别？ 答：数据库是检索结构化的数据，例如关系数据库；而信息检索是检索非结构化/半结构化的数据，例如：一系列的文本。信息检索是属于NLP（自然语言处理）里面最实用的一个场景，应用之一。 2. 什么是term-document incidence matrix？ 答：文档中，出现了某个词记做1，未出现记做0的矩阵。 e.g, 单词集合 W={w1, w2, w3, w4}，文章集合 D={d1, d2, d3, d4, d5}。 term-document incidence matrix 如下所示： d1 d2 d3 d4 d5 w1 0 1 1 1 1 w2 1 1 0 1 1 w3 1 0 1 1 1 w4 0 0 0 0 1 查询语句：w1 ∩ w2 ∩ w3 ∩ w4 (意思是：查找一篇文档，要求文档中出现了单词w1, w2, w3, w4) 答： 做字节与运算： 　　　　　　　　01111 　　　　　　　 + 11011 　　　　　　　 + 101111 　　　　　　　 + 00001 -------- 　　　　　　　 00001 　 结果表示， 只有文档d5符合条件。 也就是只有d5中同时出现了w1～w4这四个单词。 来源：youtube的一个information retrieval course，链接如下： https://www