本文的问题是“对可变变量赋值降维时，谁放置φ节点？”。这里的问题是llvm需要它的IR必须是ssa形式的：它没有“非ssa”模式。...LLVM中的内存 这里的“诀窍”是，虽然LLVM确实要求所有寄存器值都采用SSA格式，但它并不要求(或允许)内存对象采用SSA格式。...在LLVM中，不是将内存的数据流分析编码到LLVM IR中，而是使用按需计算的分析通道(Analysis Passes)进行处理。...然后，它创建一个具有预期名称的alloca并返回它。因为Kaleidoscope中的所有值都是双精度值，所以不需要传入类型即可使用。 有了这一点，我们要进行的第一个功能更改属于变量引用。...，并且每个名称可以有一个可选的初始值。
Builder.CreateFAdd() 用来插入加法的 IR 指令，第三个参数表示名称，使得生成的 IR 便于阅读。...()); // Set names for all arguments. // 本步骤不是必须的，可以使得生成的 IR 更具可读性 // 也使得后续的代码可以直接通过参数名称引用参数...InitializeModuleAndPassManager(); // 通过顶层函数的名称搜索其符号 auto expr_symbol = g_jit->findSymbol("_...10.1 修改已有变量 g_named_values 中存放对应符号名称的 LLVM Value*，为了支持变量，需要改为存放符号的”内存地址“。...init_val = ConstantFP::get(*g_llvm_context, APFloat(0.0)); } AllocaInst *alloca = CreateEntryBlockAlloca
如果名称和价格为空会检索出所有的数据 1 1 select * from TblProduct 2 2 where (@proName='' or chvProName like '%'+@proName...like '%'+''+'%') 10 10 and (''='' or mnyProPrice>=null) 11 11 and (''='' or mnyProPrice<=null); --检索出所有的商品...注：' ' is null 返回的false --如果更改成下面代码：会报【从数据类型 varchar 转换为 numeric 时出错。】...的错 select * from TblProduct where (' '=' ' or chvProName like '%'+''+'%') and (' ' is null or mnyProPrice...>='') and (' ' is null or mnyProPrice<=''); 如果将mnyProPrice>='' 改为mnyProPrice>=null则不会报错，但因为条件不满足，检索不到任何数据
2006年Chris Lattner加盟Apple Inc.并致力于LLVM在Apple开发体系中的应用。Apple也是LLVM计划的主要资助者[引自百度百科]。...我们可以认为LLVM是一个完整的编译器架构，也可以认为它是一个用于开发编译器、解释器相关的库。在理解LLVM时，我们可以认为它包括了一个狭义的LLVM和一个广义的LLVM。...广义的LLVM其实就是指整个LLVM编译器架构，包括了前端、后端、优化器、众多的库函数以及很多的模块；而狭义的LLVM其实就是聚焦于编译器后端功能（代码生成、代码优化、JIT等）的一系列模块和库。...接下来，简要的介绍一下Clang。 Clang是一个C++编写、基于LLVM、发布于LLVM BSD许可证下的C/C++/Objective-C/Objective-C++编译器。...Clang其实大致上可以对应到编译器的前端，主要处理一些和具体机器无关的针对语言的分析操作；编译器的优化器部分和后端部分其实就是我们之前谈到的LLVM后端（狭义的LLVM）；而整体的Compiler架构就是
前言 最近看到一篇讲解 copy 原理的文章 - iOS 中 copy 的原理。...文章第一段【属性中的 copy】提到 objc_copyStruct objc_copyCppObjectAtomic 分别对应结构体和对象的拷贝。...本文将会通过将代码转换到中间码的方式，验证 llvm 对属性的 copy 处理逻辑。 普通结构体复制 下面，我们先写 Demo 验证一下结构体。...不同属性修饰符下的复制行为 实际上，在最新的 llvm 版本中，根据对象属性修饰符的不同，产出4种不同的方法调用。...，分析了 llvm 对 结构体 和 对象 的 copy 处理逻辑。
最新的LLVM 4.0添加了几个比较有用的特性： @synthesize: 自动为@property添加synthesize 语法: 创建NSArray, NSDictionary, NSNumber的时候...容器下标: 用’[]‘来访问容器(例如NSArray和NSDictionary), 就像你在第一节C语言课上学的”arr[0]“, “arr[1]“那样....不过这个似乎是允许在’[]‘中填入字符串的(NSDictionary).
随着我们对搜索精度和上下文的追求不断发展，出现了一个问题：我们能否平衡全文搜索的词汇灵活性和向量搜索的语义深度？ 让我们一起探讨每种解决方案的优缺点，并发现正在重新定义现代搜索和发现体验的协同作用。...全文检索 全文搜索是指将部分或全部文本查询与数据库中存储的文档进行匹配。与传统的数据库查询相比，全文搜索即使在部分匹配的情况下也能提供结果。...对于给定的用例，它们各自具有明显的优势。他们相辅相成。构建最先进的搜索体验需要结合全文搜索和矢量搜索的优势。 确实，我们可以两者兼得吗？ 混合搜索的案例 混合搜索结合了全文搜索和矢量搜索的优点。...此版本还提高了向量搜索和摄取的性能，响应时间加快了 30% 以上。 Elasticsearch 用户越来越多地使用不同类型信息的搜索检索 — BM25 用于文本，向量搜索用于密集向量。...混合搜索技术通常会提供更好的结果：对多个 BIER 数据集进行基准测试显示，结合 BM25 和基于 ELSER 的排名时，相关性有所提高，现在用户甚至可以更轻松地组合所有这些检索方法。
这需要其他的优化技术，llvm 以"passes"的形式提供，llvm 中的 passes 可以选择是否启用，可以设置 passes 的顺序。...因为所有的变量都会使用内存，修改 g_named_value 存储的类型为 AllocaInst*： std::map g_named_values...; 编写一个函数 CreateEntryBlockAlloca，简化后续工作，其功能是往函数的 EntryBlock 的最开始的地方添加分配内存指令： llvm::AllocaInst* CreateEntryBlockAlloca...::CodeGen() { llvm::AllocaInst* val = g_named_values.at(name_); return g_ir_builder.CreateLoad(val...::AllocaInst* var = CreateEntryBlockAlloca(func, var_name_); // codegen start llvm::Value* start_val
任何编程语言和目标平台都能被粉碎，其破坏力不可估量 在目前的LLVM中存在两套Pass相关的机制，一套是基本上已经过时的被称为LegacyPass的机制（codegen的部分还没有迁移完毕），另一套则是现在主要使用的...本文从以下几个点来对比分析这两类的不同并且着重看一下新的机制的实现 Pass的类结构是怎样的 Pass的编写方式 Pass的注册方式（这里只提及LLVM本身的Pass） Pass元信息的获取方式 结构...那么我们来看一下PassInfoMixin的声明部分，实际上利用CRTP的机制来获取PassInfoMixin的子类信息并且返回，同样做到了多态的效果 include/llvm/IR/PassManager.h...FUNCTION_PASS("flattencfg", FlattenCFGPass()) 对于新的Pass来说不需要再添加选项区分是否为Analysis，而是通过采用了不同名称的宏来实现，比如说有这样一个用于注册...，LegacyPass的基础设施相关头文件目前都放到了include/llvm的路径下，而新Pass的基础设施则是分散在include/llvm/IR/ 和include/llvm/Passes/下 LegacyPass
因为所有的变量都会使用内存，修改g_named_value存储的类型为AllocaInst*： std::map g_named_values...; 编写一个函数CreateEntryBlockAlloca，简化后续工作，其功能是往函数的EntryBlock的最开始的地方添加分配内存指令： llvm::AllocaInst* CreateEntryBlockAlloca...::CodeGen，由于我们所有变量都放在内存你上，所以增加load指令： llvm::Value* VariableExprAST::CodeGen() { llvm::AllocaInst...::AllocaInst* var = CreateEntryBlockAlloca(func, var_name_); // codegen start llvm::Value* start_val...; arg : func->args()) { // 为每个参数创建一个栈上变量，并赋初值，修改g_named_values使得后面的引用 // 会引用这个栈上变量 llvm::AllocaInst
%4 = alloca %0*, align 8 %5 = alloca i8*, align 8 store %0* %0, %0** %4, align 8 call void @llvm.dbg.declare...1901 store i8* %1, i8** %5, align 8 call void @llvm.dbg.declare(metadata i8** %5, metadata !...1901 call void @llvm.dbg.declare(metadata %"class.std::__1::basic_string"* %2, metadata !...store %"class.std::__1::basic_string"* %0, %"class.std::__1::basic_string"** %3, align 8 call void @llvm.dbg.declare...store %"class.std::__1::basic_string"* %1, %"class.std::__1::basic_string"** %4, align 8 call void @llvm.dbg.declare
1、引言 《Elasticsearch 向量搜索的工程化实战》文章一经发出，收到很多留言。读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇，所以就有了今天的文章。...、Redisearch 等为代表，基于词元和倒排索引所构建的普通搜索，是建立在准确的搜索内容和检索语句上的，他们往往通过各种方式对文档进行分词（analyze），通过诸如BKD tree等数据结构，将拆解出来的词元...（token）进行倒排索引，在检索时也会对检索语句进行同样的分词处理，通过相同词元的匹配进行召回，再通过文本相关性的算法（如TF/IDF、BM25等）对结果进行打分排序，最终返回结果。...因此，他们大多具有以下的特点： 具有较高的索引速度 中等的索引大小 较高的查询速度（在大数据量的场景） 良好的缩放比例 （对于精确匹配）具有完美的精度 精确且无损的词元和词组搜索 只能通过词元的精确匹配做召回...（参考的benchmark） 所以，他们大多会具有以下一些特点： 较慢的索引速度 较大的索引大小 较慢的查询速度（在大数据量的场景） 有限的缩放比例 （对于精确匹配）具有较低的精度 较差的词元和词组的搜索能力
针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。...图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based...在进行检索时，用户可以根据自己的兴趣提供查询关键字，检索系统根据用户提供的查询关键字找出那些标注有该查询关键字对应的图片，最后将查询的结果返回给用户。...基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，从而为海量图像库的检索开启了新的大门...；在医疗诊断方面，医生通过检索医学影像库找到多个病人的相似部位，从而可以协助医生做病情的诊断……基于内容的图像检索技术已经深入到了许许多多的领域，为人们的生活生产提供了极大的便利。
O3都是怪物，这里分析的是CLANG怪物，示例程序遍历数组每个元素然后放大。...，只保留了关键的LLVM IR。...通过分析可以看到，如果循环小于8 LLVM IR会使用vector，vector使用SIMD指令高效进行计算，如果大于8则是普通的for形式。...llvm.loop !...llvm.loop !10 }
基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来，使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。...虽然基于树结构的检索技术大大缩减了单次检索的响应时间，但是对于高维特征比如维度为几百的时候，基于树结构的索引方法其在检索时候的性能会急剧的下降，甚至会下降到接近或低于暴力搜索的性能，如表2.1所示，在LabelMe...此外，基于树结构的检索方法在构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多，并且对数据分布敏感，从而使得基于树结构的检索方法在大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。...相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的...，从而导致检索的召回率会出现比较大的下降，因此出现了多个哈希表的局部敏感哈希。
基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索 相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。...如1.3图所示，给定一幅”蒙娜丽莎”的画像，相同物体检索的目标就是要从图像库中检索出那些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片，在经过相似性度量排序后这些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片尽可能的排在检索结果的前面。...，在进行检索时，物体的形变也会对检索结果造成很大的影响。...为了更好的区分相同物体检索和相同类别检索这两种检索方式区，仍以图1.3左图所举的”蒙娜丽莎”为例，用户如果感兴趣的就是”蒙娜丽莎”这幅画，那么检索系统此时工作的方式应该是以相同物体检索的方式进行检索，但如果用户感兴趣的并不是...，能够降低的维度还是有限的，因而对于这一类图像检索，同样有必要为它构建够高效合理的快速检索机制，使其适应大规模或海量图像的检索。
Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。...混合检索尽管现代训练管道产生了在零样本场景中具有良好性能的检索器模型，但众所周知，词汇检索器（例如 BM25）和语义检索器（例如 Elastic Learned Sparse Encoder）在某种程度上是互补的...具体来说，如果假设检索到的相关文档之间比检索到的不相关文档之间出现更多匹配，那么结合检索方法的结果将提高相关性。...它应用于每种方法检索到的前 N 个文档集。如果任一方法的该集中缺少文档，则该项设置为零。介绍倒数排名融合的论文建议 k 值为 60，并且没有讨论要检索多少个文档 N。...图片结论我们表明可以结合不同的检索方法来提高其性能，特别是词汇和语义检索相互补充。我们探索的一种方法是倒数等级融合。这是一种简单的方法，通常可以产生良好的结果，而不需要任何注释或分数分布的先验知识。
想要建立网站的个人和公司，在备案的网站名称怎么写的问题上很困惑，因为在审核的过程中，有很多名字是不合格的，会有专门的工作人员联系建立者，给建立者打电话。...备案的网站名称怎么写 首先各位建立者要清楚的是，在审核过程中，备案的网站名称和网站的内容没有很大的关系，只需要名字过审就可以了。...起备案的网站名称的建议 第一个是不可以以国家命名，无论是中国还是其他国家的名称都不可以出现。第二个是如果是做关于服务类，或者购物类的网站，尽量避免出现敏感词汇。...第三个是网站名称尽量不要出现人名和笔名等，很容易导致信息泄露，审核也很少有通过的情况。第四个像一些购物网站的返利网站，监管局是不允许进行备案的，也就更没有提交网站名称审核的权限。...在备案的网站名称怎么写这一方面要求都是比较严格的，建立者在起名时要把控好，尽量都去按照要求起名，即便起的名字不是很称心的，但是更重要的还是网站的内容吸引人，如果网站的名称一直不过审，那网站的建立也不会顺利
大规模图像检索特点 无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。...，研究者们在验证图像检索算法性能的时候，用得比较多是corel1k，该图像库共1000张图片，与今天同样可以用于图像检索的最流行的图像分类库imageNet数据集相比，其量级已经有了成千上万倍的增长，因而图像检索应满足大数据时代的要求...图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石，其特征表达的好坏直接决定了在检索过程中可能达到的最高检索精度。...如果前置特征未表达好，在构建后置检索模型的时候，不但会复杂化模型的构建，增加检索查询的响应时间，而且能够提升的检索精度也是极其有限的。所以在特征提取之初，应该有意识的选取那些比较高层特征。...、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法。
上篇了解 hive 的一种查询优化方案,可以通过分区表尽量避免查询扫描全表,提高查询时效。这篇我们讨论使用另外一种优化手段 -把查询检索交给专业的组件去执行。...这里较大一部分耗时是在创建任务、分配资源及提交作业上，所以 hive 一般在大数据处理中只用于离线数据分析、展示，那我们想做到数据实时检索查询该如何优化呢？...这时候就想起一句话“专业的人干专业的事“，专业的数据检索分析引擎 - Elasticsearch (下称 "ES" ) ES 是一款分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎(官方网站：https...了解这么多关于 Elasticsearch 的特性，也知道其能够加速数据检索。...ES 索引名称（es.resource）、ES 集群节点信息（es.node、es.port）、ES 文档 id（es.mapping.id），如果你的 ES 集群节点有权限认证，还需要填写集群的账号
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