CentOS 7源码编译安装LLVM 13.0.1
由于需要在CentOS 7的服务器上安装LLVM和Clang的环境，因此在这里记录一下整个过程。 GCC编译LLVM需要GCC版本大于5.1，而CentOS 7的版本是4.8.5，因此需要首先升级一下GCC版本。这里有两种方法，一种是yum，一种是从源码编译安装。 yum升级GCCyum无法直接升级GCC版本，而是需要我们通过其他命令，顺带着将GCC升级，命令如下 12yum install ce
LLVM IR 教程（未完）
LLVM IR (Intermediate Representation)，是LLVM所使用的代码表示。我们都知道LLVM把整个编译过程分为三个部分，前端（frontend），编译优化，后端（frontend）。这是LLVM针对不同的源代码和不同的目标架构所使用的低耦合解决办法，前端负责将不同的编程语言写成的代码转换为统一的表示，然后编译优化部分进行优化，最后针对不同的平台，再使用不同的后端生成对
编译器中的Parser，语法分析器，以及抽象语法树AST
之前我们学习了词法分析器，接下来，依据词法分析器的输出，我们将进一步对代码进行处理。这里我们用到的是语法分析器，Parser。Parser的输出是一个抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。 Parser的构建采用的是两种方法的结合，Recursive Descent Parsing（递归下降解析）和Operator-Precedence Parsing（运算符优先解析）。
编译器中的Lexer，词法分析器
最近在对LLVM IR起了兴趣，应为它可以将它支持的所有编程语言都转换成同一个IR语言。LLVM IR生成步骤有三步，首先是词法解析，然后是语法分析生成AST，然后AST可以通过代码生成，得到IR。我是跟着LLVM的官方教程学习的，这个教程通过一个很简单的，虚构的编程语言Kaleidoscope来教你一步步实现自己的编程语言以及对应的编译器。 Kaleidoscope语言Kaleidoscope是
代码预训练模型总结
这篇文章简单总结一些针对源代码的预训练模型，主要关注的是基于Transformer的大型预训练模型。此外，我们还主要关注针对各种下游任务的通用代码预训练模型，如果只是利用了预训练来提升模型在某一个下游任务上的表现，并没有在多个下游任务上进行验证，我们不认为这是一个通用的代码预训练模型，这里不会进行介绍。 CuBERTPaper: https://proceedings.mlr.press/v119
C++中的std::move
在右值引用的文章中，我们知道，借助右值引用可以为指定类添加移动构造函数，这样当使用该类的右值对象（可以理解为临时对象）初始化同类对象时，编译器会优先选择移动构造函数。 注意，移动构造函数的调用时机是：用同类的右值对象初始化新对象。那么，用当前类的左值对象（有名称，能获取其存储地址的实例对象）初始化同类对象时，是否就无法调用移动构造函数了呢？当然不是，C++11标准中已经给出了解决方案，即调用mov
C++中的左值和右值
左值和右值C++中有左值（lvalue）和右值（rvalue），简单来说，左值是一个对象的引用，而右值是一个值。 左值是一个表达式，它产生一个对象的引用，比如变量名，一个数组下标的引用，一个解除引用后的指针（dereferenced pointer），或一个返回方法引用的方法调用。左值在内存中必定存在一个确定的位置，从而我们可以得到它的地址。 右值是不是左值的表达式，例如literals，大部分操