这是深度学习编译器的学习开篇，我打算从tvm这个开源的深度学习编译器开始，了解深度学习编译器的具体构造与源码分析，具体将采取自顶向下的探索思路进行学习。首先是TVM的整体设计理念，我们从陈天奇大佬的论文（TVM: An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning(OSDI 2018)）开始tvm的学习。 摘要 TVM是一种

转换函数 12345678910class Fraction {public: Fraction(int num, int den=1): m_numerator(num), m_denominator(den) {} operator double() const { //转换函数，可写多个转换函数 return (d

面向对象编程设计模式 继承 复合 委托 复合设计模式 复合的情况示例如下：一般情况下低层容器的功能很强大，基于此此层容器构造的类如下 1234567891011121314template <class T, class Sequence = deque<T>>class queue &#123;...protected: Sequence c; //低层容器

static 语法：static加在变量或者函数之前 作用：在内存中存放到特定区域，一般一些固定的数据可以使用static，静态函数没有this指针，故静态函数只能处理static的数据。下面的代码是static的具体用法： 12345678910111213class Acount &#123; public: static double m_rate; //声明

class两个经典分类： 不带指针 带指针：数据带指针？？ 123456789101112131415161718#ifndef __MYSTRING__#define __MYSTRING__class String;class String &#123;public: String(const char* cstr = 0); //构造函数 String(const Str

一维dp TODO：最长递增子序列