当我们拿到一个比较大的项目源码时，往往需要总览代码的结构，理清脉络，发现核心点。如果没有前人给出的经验，我们该如何找到关键的函数和模块呢？这个时候我们就可以借助一些工具来生成“调用图”（Call Graph）。图中函数和模块的连线比较多，说明其被使用的很多，需要重点关注；图中函数和模块位于很多调用栈中，说明该函数是有关“脉络”的信息，也要重点关注。
原因是LUA的random只是封装了C的rand函数，使得random函数有一定的缺陷，
在《静态分析C语言生成函数调用关系的利器——cflow》和《静态分析C语言生成函数调用关系的利器——cflow（二）》中，我们介绍了使用cflow直接分析c语言源码导出调用栈的方法。在做实验的过程中，我一直在思考一个问题：cflow能解释C语言？看了下源码后，发现它的确有解析的模块。大家可以看下它的部分代码。
为什么什么C语言不支持函数重载呢？这个需要和编译原理上来进行分析在我们对源文件进行编译的时候是需要进行
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
本文介绍了香港科技大学（广州）的一篇关于大模型高效微调（LLM PEFT Fine-tuning）的文章「Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform」，本文被 ICML 2024 接收，代码已开源。
本文为仙士可原创文章,转载无需和我联系,但请注明来自仙士可博客www.php20.cn
Python向来都是开发速度最快，运行速度最慢的编程语言，提升速度的办法我之前讲过几种，比如和C语言交互，使用多进程。仅仅靠这两个方法来提高Python性能可是远远不够的！如果和C语言交互，速度确实得到了提升，但是没办法快过C语言。这就好比一个人跑得快，一个人跑得慢，跑得慢的那个人希望自己跑快点，让那位跑得快的拉着他，这样就会出现这种情况，跑得快的人会比他自己一个人跑慢，跑得慢的那个人会比自己一个人跑快。所以和C语言交互这种方式对运行性能的提升十分有限。下面来简单分析一下多进程是不是完美无缺了呢？其实并不是，创建多个进程系统开销远大于一个进程，而且进程太多可能会出现资源不足的情况，严重可能出现系统崩溃！
C++在语法上是兼容C的，但是这不代表使用C语言不做任何处理直接写成的动态链接库就可以被C++给调用。由于C++引入了函数重载的机制，而这个机制的实现是在编译器层面的。编译器在“生成”函数符号信息时，不能仅仅通过函数名，因为重载函数的函数名都是一样的，所以它还要根据函数参数，命名空间等信息来确定唯一的函数签名；而C语言没有函数重载机制，C语言编译器在处理的时候通过函数名就可以唯一确定一个函数。这就导致C语言和C++语言生成的函数签名是不同的，故不能不做任何处理直接调用。下面我们来看一下C和C++编译同样一段代码为动态链接库以后的，它们的函数符号信息有什么不一样。
说到rand函数，大家是不是会和EXCEL中的rand函数混淆，当小编第一次接触的时候也以为是EXCEL的函数，本文是爱站技术频道小编为大家带来的详解C语言生成随机数rand函数的用法，一起来看看吧！
“工欲善其事必先利其器”，这是我写这个系列的主要原因。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
语言生成是一个涉及大量肌肉和认知过程的复杂功能，由于这是是人类特有的能力，所以语言产生背后的神经过程无法用动物实验来解析，而高保真度的人体数据只能通过临床环境获得，因此并非所有研究人员都能轻易获得。
gprof是一个C语言程序性能分析工具。在编译期间，我们给编译指令增加-pg选项，就可以将检测代码插入到源码中。然后使用gprof启动编译程序，它会收集程序运行的流程以及其他相关数据。最后我们使用gprof2dot将这些数据转换成dot文件，使用graphviz进行图形化展示。
编者按：ICLR 2019 于5月6日至9日在美国新奥尔良举行，本届投稿比去年增长了近60%，共收到1591篇，录取率为31.7%。由微软研究院与蒙特利尔大学 MILA 研究所合作的论文《Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks》获得了最佳论文奖。来自微软亚洲研究院的6篇论文入选了本届ICLR，内容涵盖多智能体的对偶学习、自然语言生成模型训练中的表征退化问题、基于知识蒸馏的多语言神经机器翻译、多视图立体场景重建等。本文将对这些工作进行介绍，感兴趣的读者可以在“阅读原文”中下载论文。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
作者团队提出了BLIP-2，它是一种通用且高效预训练的策略，能够基于现有的预训练image encoders和预训练大语言模型(两者的模型参数都冻结)进行图像和语言预训练(vision-languange pretraining)。BLIP-2能够基于一个两阶段预训练的轻量级Querying Transformer (简称: Q-Former) 缩小模态距离(图像与文本)。【Q-Former是一个轻量级的 transformer，使用一组可学习的检索向量(query vectors)从冻结的 image encoder 中来抽取图像特征。】
编者按：AAAI 2020中微软亚洲研究院有29篇论文入选，本文为大家介绍的6篇精选论文涵盖多维数据普适分析、文本风格迁移、句子改写、集成学习、实体链接任务等多个前沿主题，如果你不能去到大会现场，先来看看这些精选论文吧。
AAAI 2020 已经在纽约开幕，然而这次的情况有些许不同，许多国内的小伙伴因疫情影响无法到现场参加会议。各位小伙伴在家中做好日常防护的同时，是时候开启“云参会”模式啦。本届 AAAI 中微软亚洲研究院有29篇论文入选，本文为大家介绍的6篇精选论文涵盖多维数据普适分析、文本风格迁移、句子改写、集成学习、实体链接任务等多个前沿主题，如果你不能去到大会现场，先来看看这些精选论文吧。
编者按：AAAI 2020 明天将在纽约开幕，然而这次的情况有些许不同，许多国内的小伙伴因疫情影响无法到现场参加会议。各位小伙伴在家中做好日常防护的同时，是时候开启“云参会”模式啦。本届 AAAI 中微软亚洲研究院有29篇论文入选，本文为大家介绍的6篇精选论文涵盖多维数据普适分析、文本风格迁移、句子改写、集成学习、实体链接任务等多个前沿主题，如果你不能去到大会现场，先来看看这些精选论文吧。
如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。
相关概念：灾难遗忘 (McCloskey＆Cohen, 1989; French, 1999) :一个模型忘记了它最初受过训练的任务
Attention is not explanation | Attention is not not explanation
好久没有给大家分享关于NLG的文章了，那么今天就给大家分享两篇关于文本生成的文章，首先第一篇是基于预训练Transformer的条件语言生成模型；然后第二篇是基于单一多模态模型的图文生成；最后，后面可以下载这两篇Paper及其参考Paper。
我们先来看一下cplusplus.com - The C++ Resources Network网站上rand函数的基本信息：
AI 科技评论按：自 2018 年以来，预训练无疑是自然语言处理（NLP）领域中最热门的研究课题之一。通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型，该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。然而，对于序列到序列的自然语言生成任务，这些主流的预训练方法并没有带来显著的改进，对此，微软亚洲研究院提出了一个全新的通用预训练方法——MASS，在该任务中可以得到比 BERT 和 GPT 更好的效果。
如果还有不了解rand()函数的朋友可以移步【C语言】rand()函数详解，里面有非常详细的关于rand()函数的0基础详解。
proc.go是Go语言runtime（运行时）的核心文件之一，它主要负责实现Go程序在操作系统上的进程管理和调度。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.07195v1.pdf
DPI是直接编程接口的缩写，它是SystemVerilog和C/C++等外语编程语言之间的接口。DPI允许在接口两边的语言之间直接进行跨语言函数调用。在C语言中实现的函数可以在SystemVerilog中调用(import)，在SystemVerilog中实现的函数可以使用DPI层在C语言中调用(export)。DPI支持跨语言边界的function(零时间执行)和task(耗时执行)。SystemVerilog数据类型是惟一能够在任何方向上跨越SystemVerilog和外部语言之间的边界的数据类型。
在 10 月 20 号的世界互联网大会中，微软之前提出来的「统一预训练语言模型与机器阅读理解技术」荣获「世界互联网领先科技成果」奖，沈向洋博士在会上介绍了这一模型。
讲到PLC的软件实现，那就不得不提IEC61131-3，它是IEEE制定的用于PLC的编程系统标准，定义了以下五种编程语言：
过去一年，百度提出的 ERNIE 通过持续学习海量数据中的知识在中英文十六个自然语言理解任务上取得领先效果，并在去年 12 月登顶权威评测榜单 GLUE 榜首。ERNIE 在工业界也得到了大规模应用，如搜索引擎、新闻推荐、广告系统、语音交互、智能客服等。今日，研究团队又在自然语言生成任务上实现新的突破。
最近，由于在大规模语料集上训练的大型Transformer-based语言模型的兴起（如著名的OpenAI-GPT2模型），社区对开放式语言生成的兴趣日益增加。GPT2、XLNet、CTRL这些开放式语言生成的结果令人印象深刻，除了得益于优化的transformer架构和大量无监督的训练数据外，「更好的解码方法」也发挥了重要作用。
语言模型前训练技术可以通过让机器学习系统根据上下文来预测单词，从而“教”机器学习系统将文本表示逻辑化，这种技术已经在一系列自然语言处理目标上取得了进展。然而，像谷歌BERT这样的模型在设计上是双向的，并不适合通过大量修改来生成自然语言的任务。为了打破这种局限，微软研究院的科学家们研究了一种被称为统一预训练语言模型(UniLM)的替代方法，它可以完成单向、序列到序列和双向预测任务，并且可以对自然语言理解和生成进行微调。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
2018 NAACL 自然语言及语义理解的三大顶级会议之一NAACL（全称Annual Conference of the North American Chapter of the Associa
在C语言我们可以用rand和srand函数来生成随机数，且这些函数需要用到的库为<stdlib.h>。
从 2018 年开始，预训练（pre-train） 毫无疑问成为 NLP 领域最热的研究方向。
.NET Core 虽然实现了跨平台，但是不可能处处使用 C# 开发，就好像没人使用SQL开发安卓APP，每种语言都有其优秀的地方和局限性。
论文：A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.
这是我13年前创作和发表在互联网上的文章，这么多年过去了，这篇文章仍然在到处传播。现在贴回Linuxer公众号。 全文目录： C语言嵌入式系统编程修炼之道——背景篇 C语言嵌入式系统编程修炼之道——软件架构篇 1.模块划分 2.多任务还是单任务 3.单任务程序典型架构 4.中断服务程序 5.硬件驱动模块 6.C的面向对象化 总结 C语言嵌入式系统编程修炼之道——内存操作篇 1.数据指针 2.函数指针 3.数组vs.动态申请 4.关键字const 5.关键字volatile 6.CPU字长与存储器位宽不一致处
Segmentation Fault（段错误）是C语言中最常见的运行时错误之一，通常在程序试图访问非法内存地址时发生。这个错误不仅影响程序的正常运行，还可能导致程序崩溃和数据丢失。本文将详细介绍Segmentation Fault的产生原因，提供多种解决方案，并通过实例代码演示如何有效避免和解决此类错误。
编者按：从2018年开始，预训练（pre-train） 毫无疑问成为NLP领域最热的研究方向。借助于BERT和GPT等预训练模型，人类在多个自然语言理解任务中取得了重大突破。然而，在序列到序列的自然语言生成任务中，目前主流预训练模型并没有取得显著效果。为此，微软亚洲研究院的研究员在ICML 2019上提出了一个全新的通用预训练方法MASS，在序列到序列的自然语言生成任务中全面超越BERT和GPT。在微软参加的WMT19机器翻译比赛中，MASS帮助中-英、英-立陶宛两个语言对取得了第一名的成绩。
作为一种编程语言，本身是谈不上工作原理的，实际上C语言所有的语法，正是C语言编译器的工作原理或者工作机制的具体实现。要细致的讨论起来是不可能，但是作为C语言程序员，必须了解这个大致的流程。一个程序，从C语言源码，到系统可执行的文件，一般经历四个过程。
苏州大学从头训练的双语非对称Encoder-Decoder模型OpenBA已正式开源！
最近对自然语言生成或者文本自动生成技术比较感兴趣，做了一些调研，作为自然语言处理领域的难题之一，个人一直觉得自然语言生成（NLG）是最难的，虽然这一两年动辄会看机器模仿莎士比亚写剧本，模仿金庸写小说，这些不过是媒体用来吸引眼球的，总之这些字凑到一起看起来像模像样，但是读了之后不知所云。不过对于特定格式的文本，类似诗歌这种，如果不细究，从直观的角度来看确实还有点像那么回事，例如清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的九歌计算机诗词创作系统，还是很强大的：
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