《LLHD: A Multi-level Intermediate Representation for Hardware Description Languages》

因为在CIRCT里有一个叫llhd的dialect，于是很简单的survey了一下这个工作，这篇是苏黎世联邦理工学院发表在PLDI 2020上的，借助MLIR的设计思想，想在EDA领域设计一个统一的IR。

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MLIR 是Google在2019年开源出来的编译框架。不久之前意外加了nihui大佬建的MLIR交流群，不过几个月过去了群里都没什么人说话，说明没人用MLIR（不是。现在刚好组里的老师对MLIR比较感兴趣让我进行一下调研，于是就有这篇比较简单的调研报告啦！

MLIR的全称是 Multi-Level Intermediate Representation. 其中的ML不是指Machine Learning，这一点容易让人误解，但现在的一些ML框架有些也在往MLIR靠，比如Tensorflow、Pytorch、ONNX都在写Dialect往MLIR上贴贴，Google的IREE是基于MLIR的End2End推理框架；ML也可以是Mid-Level，因为MLIR要解决Mid-Level IR的碎片化问题；ML也可以是摩尔定律，因为MLIR的Paper的标题是为了摩尔定律终结而诞生的编译器技术设施，当然也可以是Modular Library，现在看来，MLIR至少是一个优秀的编译器库。

一些你可以帮助你了解MLIR的资源：

1. MLIR官网

2. 目前，MLIR已经迁移到了LLVM下面进行维护。

   https://github.com/llvm/llvm-project/tree/main/mlir/

3. 如果想要引用MLIR，使用这一篇Paper：MLIR: A Compiler Infrastructure for the End of Moore’s Law

4. LLVM/MLIR Forums

5. LLVM Discord 在线聊天室

MLIR SIG 组每周都会有一次 public meeting，如果你有特定的主题想讨论或者有疑问，可以根据官网主页提供的方法在他们的文档里提出，有关如何加入会议的详细信息，请参阅官方网站上的文档。

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国科大研究生的编译程序高级课程的第一个作业，基于libclang写一个简单的（不是）C语言解释器，

Github仓库

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为接下来要尝试基于 Tengine 完成 CPU Fallback 的工作，在组里的 ZCU 102 开发板上进行了 NVDLA 的移植。本来以为这个过程会很顺利，没想到还是因为各种问题还是花费了一个星期的时间。

这篇文章记述了部分关于 ZCU102 rev1.1 板卡的坑点，以及利用chroot基于Ubuntu Base Rootfs来订制 aarch64 ubuntu 的文件系统流程。

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GitHub Actions 入门教程
http://www.ruanyifeng.com/blog/2019/09/getting-started-with-github-actions.html

那些年我们定制PYNQ需要避免的坑
https://zhuanlan.zhihu.com/p/256365015

Petalinux 注册中断
http://www.zynqnotes.com/linux-irq-mapping

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1. Crack the Passwd of Zip Package

zip2john backup.zip > passwd.txt
john passwd.txt

2. Find

1. Find file with suid

find / -perm -u=s 2>/dev/null

If we got it ，we can go to GTFobins to check out whether it is possible for Privilege Escalation

2. Find file for special group

find / -type f -group bugtracker 2>/dev/null

3. Find file

# linux
find / -name "user.txt"

# powershell
Get-ChildItem  -Recurse –Filter user.txt

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