分析一個專案 andersen 可以看到專案程式裡面可以知道透過分析IR 的來額外進行andersen分析,在上程式分析的課時候學習了如何效能,這個專案可以幫助我們很快速的熟悉如何在llvm 加上一層 pass ,也可以在編譯時期階段經過CMAKE產生MAKEFILE檔 ,透過調整參數讓我們可以調整COMPILER,整個專案運作流程可以透過llvm opt載入pass,也可在程式 runtime的時候進行呼叫 shard lib 進行分析, 課程中期末專題式分析一個 project ,這可能覺得在以後工作上去理解一個程式架構有很大的幫助所以特別記錄下來,後續可能繼續整理一些 如何寫一個 gcc plugin 等等。 structure 整個專案的結構是用 google test 的框架下去做各個c unittest ,分析專案的時候 https://github.com/grievejia/andersen/blob/master/unittest/AndersTest.cpp 也就是最終編譯的時候是可以在這邊編譯的
11/28/2020https://docs.drone.io/pipeline/docker/syntax/volumes/host/ 修改配置檔 掛載 Host Volumes kind: pipeline type: docker # 在 Docker 內部執行管道命令 name: clone # 可自行定義的名稱 steps:
7/11/2020其實說白了就是封裝後的 Docker Images,具有以下特性: 共享: 可用於公司不同團隊,或提供開源使用。 重複使用。 目標: 客製化個人 Drone Plugin,並帶入自定義的 HELLO 參數,取代原本的 default 值。 GitHub 範例 Drone 階段我們將會做下列的事情 clone project (drone default action)
7/11/2020其實說白了就是封裝後的 Docker Images,具有以下特性: 共享: 可用於公司不同團隊,或提供開源使用。 重複使用。 add ./update.sh 輸入參數作為環境變量傳遞至 Drone Plugin 內部,需要加上 PLUGIN_ 前綴詞。 if [ -z ${PLUGIN_HELLO} ]; then PLUGIN_HELLO="default" fi
7/10/2020or
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