ir专题

LLVM入门2：如何基于自己的代码生成IR-LLVM IR code generation实例介绍

概述本节将通过一个简单的例子来介绍如何生成llvm IR，以Kaleidoscope IR中的例子为例，我们基于LLVM接口构建一个简单的编译器，实现简单的语句解析并转化为LLVM IR，生成对应的LLVM IR部分，代码如下，文件名为toy.cpp，先给出代码，后面会详细介绍每一步分代码： #include "llvm/ADT/APFloat.h"#include "llvm/ADT/S

LLVM IR指令VM混淆分析

未混淆编译编写一个最简单的测试代码，对 test_add函数用于对两个数相加： int __attribute((__annotate__("vm"))) test_add(int a, int b) {int c = a + b;return c;}int main(void) {int c = test_add(1, 2);return c;} 编译成中间代码：未加

IR NEC协议

1. 基本介绍：红外遥控通常是由发送端和接收端两个部分组成。发送端将要发送的二进制信号编码成一系列的脉冲信号，然后通过红外发射管发射红外信号。接收端完成对红外信号的接收，放大，整形，并解调出遥控编码脉冲。这个过程如下： 2. NEC协议 NEC协议实际上是由NEC开发的NEC红外协议，一些电视厂商包括Skyworth、TCL、Konka都会使用这种协议用在TV的遥控器上。 2.1.

【IR 论文】HyDE：让 LLM 对 query 做查询改写来改进 Dense Retrieval

论文：Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels ⭐⭐⭐⭐ CMU, ACL 2023, arXiv:2212.10496 Code: github.com/texttron/hyde 文章目录论文速读总结论文速读在以往的 dense retrieval 思路中，需要对 input quer

【IR 论文】DPR — 最早提出使用嵌入向量来检索文档的模型

论文：Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering ⭐⭐⭐⭐⭐ EMNLP 2020, Facebook Research Code: github.com/facebookresearch/DPR 文章目录一、论文速读二、DPR 的训练2.1 正样本和负样本的选取2.2 In-batch negatives

【IR 论文】Query2doc — 使用 LLM 做 Query Expansion 来提高信息检索能力

论文：Query2doc: Query Expansion with Large Language Models ⭐⭐⭐⭐⭐ Microsoft Research, EMNLP 2023 文章目录背景介绍Query2doc 论文速读实现细节实验结果和分析总结分析背景介绍信息检索（Information Retrieval，IR）指的是，给定一个 user quer

SAP GR/IR在系统AP中收货和校验对会计业务的影响（详细）

转自：http://www.studa.net/kuaiji/100405/14523268.html 【摘要】正确理解和掌握SAP系统采购收货和发票校验的集成性对会计业务的影响,可以为物料数据分析和成本数据分析提供有力工具,保证数据真实、完整、实时和丰富,为企业管理者提供决策支持。　　【关键词】SAP;采购收货;发票校验;集成;影响　　　　mySAP ERP系统是

LLVM 插桩 LLVM IR LandingPadInst Invoke 指令

刚刚遇到的报错如下： The unwind destination does not have an exception handling instruction!%170 = invoke noundef ptr @_ZN6icu_668TimeZone14createTimeZoneERKNS_13UnicodeStringE(ptr noundef nonnull align 8 dere

【IR-SDE】Image Restoration SDE项目演示运行app.py

背景： code:GitHub - Algolzw/image-restoration-sde: Image Restoration with Mean-Reverting Stochastic Differential Equations, ICML 2023. Winning solution of the NTIRE 2023 Image Shadow Removal Challenge.

【IR】什么是对抗攻击 | 视觉跟踪

现在有机会接触一下针对深度学习神经网络的对抗攻击，并做整理如下🤔 对于CV攻防，其实去年组会听过就浏览过相关文章👉面向目标检测的对抗样本综述+后门防御, NIPS2022 adversarial attack for tracking 一些攻|防方法CVPR2021 | IoU Attack导读方法结果相关工作 CVPR2020 | CSA摘要方法结果一些攻|防方法

关于TVM模型的Relay IR的Node遍历

TVM Relay Node类型与遍历方法目的二、步骤1.遍历方法2.关于节点类型总结目的关于TVM模型的Relay IR的Node遍历二、步骤 1.遍历方法代码如下（示例）： import tvmfrom tvm import relayfrom tvm.contrib.debugger import debug_executorimport nu

手工将一个 llvm IR 汇编代码解析成为 bitcode 文件

1，原始c语言文件 sum.c int sum(int a, int b){return a+b;} 2，编译成为 LLVM-IR 汇编语言 clang sum.c -emit-llvm -S -c -o sum.ll 3，手工把 llvm IR 汇编语言解析成 bitcode 3.1，源码 gen_llvm_ir.cpp #include <llvm/ADT/SmallV

X8DTL-6 安装 CentOS 5, SAS2008-IR 驱动安装方法

Supermicro X8DTL-6的主板使用的是 LSI SAS2008-IR 的 sas raid控制器。 (原文链接 http://ddbiz.com/?p=158) 很不幸的是，supermicro提供的驱动程序 RHEL_5.img 不支持 CentOS5! 使用dmesg会发现: ksign: module signed with unknown public key

图像复原天花板！IR开创性新作实现最佳视觉质量，修复更智能、更逼真

图像复原（IR）指在已知图像退化的原因和模型的情况下，通过一系列的逆过程来恢复出原始图像的过程。这是一个长期的低级视觉任务，也是图像处理领域的一个重要课题。随着深度学习技术的发展，图像复原领域不断出现新的网络架构、损失函数、训练策略等创新点，研究者们受此启发，提出了许多突破性成果。目前，基于神经网络、transformer、生成先验等的图像复原新方法在处理复杂退化情况时表现出色。比如中国科

RGB_IR多模态融合文章MFNet: Towards Real-Time Semantic Segmentation for Autonomous Vehicles with Multi-Spect

MFNet: Towards Real-Time Semantic Segmentation for Autonomous Vehicles with Multi-Spectral Scenes code pytorch 摘要本文研究了基于新的RGB-Thermal数据集的自动驾驶车辆街景图像的语义分割，本文还对此进行了介绍。对自动驾驶车辆的兴趣日益增加，使得语义分割适应于自动驾驶系统。然

（3）llvm ir转换过程

（1）DAG Lowering 输入的IR转换成SelectionDAG的过程被称作lowering 就是把llvm ir转成这种（2）DAG legalization "DAG legalization"（有向无环图合法化）是编译器后端，特别是在LLVM中处理SelectionDAG的一个阶段。它主要发生在将中间表示（IR）转换为具体机器指令

.onnx模型-》IR文件-》blob文件

首先初始化一个临时环境变量，因为我没有设置永久环境变量 python mo_onnx.py --input_model <输入模型路经> --output_dir <输出模型路经> 但是这个地方好像需要设置均值和方差..?? 转换好了之后：转blob文件 compile_tool.exe -m C:\Users\19664\Desktop\changlan\onnx_t

手机盖板IR油墨透光率检测仪T03

手机盖板作为手机最外层玻璃面板，其加工一般有落料、倒边、抛光、镀膜、丝印等多道加工工序组成，其中任何一个工序出现差错，都有可能导致手机盖板产生缺陷，例如漏油、透光、IR孔不良、视窗划伤、油墨区划伤、內污、边花等，这些缺陷随时可能出现。随着手机销量的日益增长，手机盖板的市场需求不断扩大，同时，不合格产品数量增多。目前，各大厂商主要采用传统人工目测的方法对手机盖板表面缺陷进行检测，该方法不仅

Multi-Sample based Contrastive Loss for Top-kRecommendation（IR 2021）

在 CL 中，将同一批次中的所有非正样本作为负样本，可以简单的快速获取大量负样本，CL_loss 意在最大化正对的相似性并最小化负对的相似性。而BPR 一般采用随机抽取的方式使用一个或几个负样本，BPR_loss意在最大化正样本和负样本之间的距离。它们都是通过对比过程学习的，所以BPR 损失也可以看成对比损失的一种。为解决 CL 中正负样本不均衡的问题，作者提出了多采样正样本的 CL ，如

Ir(ppy)2 (acac)，337526-85-9，乙酰丙酮酸二(2-苯基吡啶)铱，金属配合物

Ir(ppy)2 (acac)，337526-85-9，乙酰丙酮酸二(2-苯基吡啶)铱，金属配合物中文名称: 乙酰丙酮酸二(2-苯基吡啶)铱中文同义词: 乙酰丙酮酸二(2-苯基吡啶-C2,N)合铱(III);乙酰丙酮酸二(2-苯基吡啶)铱;(PPY)2IR(ACAC)(绿光掺杂材料-有机磷光掺杂材料) 1G;双(2-苯基吡啶)乙酰丙酮铱;(2,4-戊二酮基)双(2-苯基吡啶)铱(III);

cas：1024594-54-4 ； fac-ir[d-f(p-t-bu)ppy]3金属配合物材料

cas：1024594-54-4 ; fac-ir[d-f(p-t-bu)ppy]3金属配合物材料中文名称: FAC-IR[D-F(P-T-BU)PPY]3 英文名称: Ir[dF(t-Bu)-ppy]3 英文同义词: Ir[dF(t-Bu)-ppy]3;fac-Ir[d- CAS号: 1024594-54-4 描述： Ir（ppy）3和4,4-双（咔唑-9-基）-2,2-联苯（CB

cas：870987-63-6； (ir[df(cf3)ppy]2(dtbpy))pf6,金属配合物材料

cas：870987-63-6; (ir[df(cf3)ppy]2(dtbpy))pf6,金属配合物材料中文名称: (4,4'-二叔丁基-2,2'-联吡啶)二[3,5-二氟-2- [5-三氟甲基-2-吡啶基 - KN)苯基KC] IRID \ 中文同义词: 二[2-(2,4-二氟苯基)-5-三氟甲基吡啶][2-2'-联(4-叔丁基吡啶)]铱二(六氟磷酸)盐;( 英文名称: hexafluo

cas：474948-23-7；三(2-(3-叔丁基苯基)吡啶)合铱fac-ir(3-tbu-ppy)3

cas：474948-23-7; 三(2-(3-叔丁基苯基)吡啶)合铱fac-ir(3-tbu-ppy)3 中文名称: 三(2-(3-叔丁基苯基)吡啶)合铱中文同义词: 三(2-(3-叔丁基苯基)吡啶)合铱英文名称: fac-Ir(3-tBu-ppy)3 英文同义词: fac-Ir(3-tBu-ppy)3;Tris(2-(3-tert-butylphenyl)pyridine)iridi

5-二氟-2-[5-三氟甲基-2-吡啶基)苯基]铱(III)六氟磷酸盐cas：2030437-90-0； (ir[df(f)ppy]2(dcf3))pf6

5-二氟-2-[5-三氟甲基-2-吡啶基)苯基]铱(III)六氟磷酸盐cas：2030437-90-0; (ir[df(f)ppy]2(dcf3))pf6 中文名称: (IR[DF(F)PPY]2(DCF3))PF6 中文同义词: 4,4'-双(三氟甲基)-2,2'-联吡啶双[3,5-二氟-2-[5-三氟甲基-2-吡啶基)苯基]六氟磷酸铱(III);5-二氟-2-[5-三氟甲基-2-吡啶基)苯

缺陷定位论文阅读：[Dongsun Kim] [TSE在投] DC: A Divide-and-Conquer Approach to IR-based Bug Localization

文章目录前言0 阅读方案1. D&C: A Divide-and-Conquer Approach to IR-based Bug Localization1.1 基本信息1.2 文章内容1.3 几个QA1.4 感想前言每天都得阅读一定数量的论文。在此阅读： 1）D&C: A Divide-and-Conquer Approach to IR-based Bug Lo

HNU-编译原理-实验3-LLVM IR与LightIR

编译原理实验3LLVM IR与LightIR 计科210X 甘晴void 202108010XXX 【回答三个问题；实验难点与实验反馈在报告最后】实验要求详细的实验项目文档为 https://gitee.com/coderwym/cminus_compiler-2023-fall/tree/master/Documentations/lab3 简单陈述如下：了解LLVM IR