llvm

本人c语言纯萌新一枚，编程环境是vscode+clang+mingw，安装的时候是直接把mingw的文件无冲突合并到LLVM里的，参照： https://www.cnblogs.com/esllovesn/p/10012653.html 。 今日在完成c语言老师布置的作业的时候写了以下代码： #include<stdio.h> #include < float .h> int main( void ) { double dv = 1.0 / 3.0 ; float fv = 1.0 / 3.0 ; printf( " %.4f %.4f\n " , dv, fv); printf( " %.12f %.12f\n " , dv, fv); printf( " %.16f %.16f\n " , dv, fv); printf( " %d %d\n " , FLT_DIG, DBL_DIG); 　return 0; } 结果很意外的是，无论是直接插件run code还是F5编译均提示编译失败： In file included from exercises5.c: 2 : In file included from C:\Program Files\LLVM\lib\clang\ 9.0 . 0 \include\ float .h: 31 : C:\Program Files

SparkSQL在机器学习场景中应用 第四范式已经在很多行业落地了上万个AI应用，比如在金融行业的反欺诈，媒体行业的新闻推荐，能源行业管道检测，而SparkSQL在这些AI应用中快速实现特征变换发挥着重要的作用 SparkSQL在特征变换主要有一下几类 1. 多表场景，用于表之间拼接操作，比如交易信息表去拼接账户表 2. 使用udf进行简单的特征变换，比如对时间戳进行hour函数处理 3. 使用时间窗口和udaf进行时序类特征处理，比如计算一个人最近1天的消费金额总和 SparkSQL到目前为止，解决很好的解决离线模型训练特征变换问题，但是随着AI应用的发展，大家对模型的期望不再只是得出离线调研效果，而是在真实的业务场景发挥出价值，而真实的业务场景是模型应用场景，它需要高性能，需要实时推理，这时候我们就会遇到以下问题 1. 多表数据离线到在线怎么映射，即批量训练过程中输入很多表，到在线环境这些表该以什么形式存在，这点也会影响整个系统架构，做得好能够提升效率，做得不好就会大大增加模型产生业务价值的成本 2. SQL转换成实时执行成本高，因为在线推理需要高性能，而数据科学家可能做出成千上万个特征，每个特征都人肉转换，会大大增加的工程成本 3. 离线特征和在线特征保持一致困难，手动转换就会导致一致性能，而且往往很难一致 4. 离线效果很棒但是在线效果无法满足业务需求 在具体的反欺诈场景

本文是这个文档的逻辑延续： in nek：早期架构设计问题 ​ zhuanlan.zhihu.com 上面这个逻辑写得高大上，但操作起来其实是有很多具体问题要解决的，没有这些操作策略，实际写作架构方案的同学会觉得不知道如何下笔。本文回答一下在实际实施中的具体问题如何解决。 首先我们要明白，一个真正的架构设计是必然涉及很多产品，部门，团队的。有不同意见也是肯定的。你非要“严谨”，这个东西就不用做了。你说你要开发某个版本，和开发经理沟通了吗？他们的人力排得过来吗？他们的开发预算能按时到位吗？就算到位了HR能按时招得到人吗？Marketing肯卖这个版本吗？你去找他们沟通，但你的方案十划没有一撇，讨论什么都是扯淡，而且你跟开发经理讨论好了，Marketing一定同意吗？你自己的态度轻如鸿毛，你叫得动谁？ 架构设计是滚雪球，我们架构团队自己先滚雪球，达成一致，然后去和开发团队妥协，滚大第二个雪球，然后再用这个大雪球去碾压Marketing，然后去碾压FAE，碾压预研，碾压金主……这是做架构的常态。架构设计一开始就准备好了要去妥协的，如果你非要有洁癖，要求所有人都“一致”，你不用做了。所以，我们设计方案的时候总是站在一个“无私”的角度上来进行设计，让其他人反对你就是和自己的核心利益作对，这样你妥协的余地就大。而在做“无私”的设计的时候，逻辑限制是第一位的。大家都想要钱，但钱不能从天上掉下来的

OS：centos 7.2 PG：11.3 问题一： # make check USE_PGXS=1 make: pg_config: Command not found make: *** No rule to make target `check'. Stop. 处理方法： # yum install postgresql11-devel-11.3 如果安装之后还没有该命令，可以看看环境变量的设置： export PATH=$PATH:/usr/pgsql-11/bin 　　 问题二： # make USE_PGXS=1 gcc -Wall -Wmissing-prototypes -Wpointer-arith -Wdeclaration-after-statement -Wendif-labels -Wmissing-format-attribute -Wformat-security -fno-strict-aliasing -fwrapv -fexcess-precision=standard -O2 -g -pipe -Wall -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=2 -fexceptions -fstack-protector-strong --param=ssp-buffer-size=4 -grecord-gcc-switches -m64 -mtune

Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 作者 | Roy 来源 | roy's blog https://woshiccm.github.io/posts/Swift%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%99%A8%E4%B8%AD%E9%97%B4%E7%A0%81SIL/ 为什么要设计SIL 上图是传统的基于LLVM的编译器流程，比如C、C++以及Objective-C。代码分析主要是基于CFG（AST级别），CFG全称Control Flow Graph（函数流程控制图），是在clang这一层，但是这有很多缺点。 缺点： 源码和LLVM IR之间的巨大抽象差距不适用于源码级分析 CFG缺乏保真度 CFG不是在hot path上，hot path是指被多次迭代的代码块，图上可以看到不是在编译器流程的主路径上 CFG和IR降低中有很多的重复工作 Swift作为一种高级语言，有些高级特性，比如基于protocol的泛型。而且也是一门安全的语言，确保变量在使用之前被初始化、检测不可执行的代码（unreachable code）。于是为Swift编译器增加了一层SIL来做这些事情。 SIL 能够完全保留程序的语义 专为代码生成和分析而设计 在编译器流程的hot

简介 Include-what-you-use 工具(以下简称 iwyu )是Google推出，基于 Clang 的C/C++工程冗余头文件检查工具。 iwyu 依赖 Clang 编译套件，因此，针对每个 Clang 版本，会有对应的 iwyu 工程分支。 使用该工具的好处 更快的编译。当cpp文件包含冗余头文件时，编译器会读取、预处理和解析更多的代码，如果有模板存在，则会引入更多的代码，这会加大编译构建时间。 更好的重构。假如你准备重构 foo.h ，使得它不再使用 vector ，你很可能会从 foo.h 文件中移除 #include<vector> 。理论上可以这么做，但实际上不行，因为其他文件可能会通过 foo.h 来间接引用 vector ，贸然移除会造成其他文件编译失败。 iwyu 工具可以找到并去掉这种间接引用。 头文件自注释。通过查看必须头文件注释，可知道该功能依赖于其他哪些子功能。 使用前向声明代替 include 语句，减少依赖，减少可执行程序大小 Windows平台下使用 在 Window 平台上，使用如下版本： clang_8.0 iwyu 0.12 Visual Studio 2017 使用预编译LLVM来构建 下载并安装 LLVM-8.0.0 二进制安装包，安装在 D:\Program Files\LLVM 下，使用如下语句来构建： cd iwyu