《开源项目启动与配置教程:基于 LLVM C API 的入门实践》
2025-04-29 02:05:57作者:平淮齐Percy
1. 项目目录结构及介绍
该项目是基于 LLVM C API 的一个入门级开源项目。项目目录结构如下:
include/:包含项目所需的头文件。src/:存放项目的主要源代码文件。build/:编译过程中生成的文件存放于此目录。CMakeLists.txt:CMake 构建系统的配置文件。README.md:项目的说明文档。
每个目录和文件的具体作用如下:
include/:这个目录下的头文件定义了项目需要使用的函数、数据结构等。src/:这个目录包含了所有实现项目功能的源代码文件。build/:当使用 CMake 进行项目编译时,所有的中间文件和最终生成的可执行文件会放在这个目录。CMakeLists.txt:这是 CMake 的配置文件,用于定义项目的构建过程,包括编译哪些源文件,链接哪些库等。README.md:这是项目的说明文档,通常包含项目的介绍、安装步骤、使用方法等。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 main.c,它通常位于 src/ 目录下。这个文件包含了程序的入口点,即 main 函数。以下是 main.c 文件的基本结构:
#include "llvm-c/Initialization.h"
#include "llvm-c/Target.h"
#include "llvm-c/ExecutionEngine.h"
int main(int argc, char **argv) {
// 初始化 LLVM
LLVMInitializeCore();
LLVMInitializeExecutionEngine();
// ... 程序的主要逻辑 ...
// 关闭 LLVM
LLVMShutdown();
return 0;
}
在这个文件中,首先包含了必要的 LLVM C API 头文件,然后在 main 函数中初始化和关闭 LLVM,并在中间实现了程序的主要逻辑。
3. 项目的配置文件介绍
该项目的配置文件是 CMakeLists.txt。CMake 是一个跨平台的安装(编译)工具,通过编写一个名为 CMakeLists.txt 的配置文件来指导 CMake 如何编译你的项目。
以下是 CMakeLists.txt 的基本内容:
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(LLVM入门)
# 设置 C++ 标准版本
set(CMAKE_C_STANDARD 99)
# 查找 LLVM 库
find_package(LLVM REQUIRED)
# 包含 LLVM 的头文件目录
include_directories(${LLVM_INCLUDE_DIRS})
# 添加执行文件
add_executable(MyLLVMProject src/main.c)
# 链接 LLVM 库
target_link_libraries(MyLLVMProject ${LLVM_LIBS})
在这个配置文件中,首先指定了 CMake 的最小版本要求,并定义了项目名称。接着,设置了 C 语言标准版本,查找了必须的 LLVM 库,并包含了 LLVM 的头文件目录。之后,添加了可执行文件,并指定了源文件 main.c。最后,将 LLVM 库链接到可执行文件。
通过上述步骤,用户可以基于该开源项目链接和提供的教程,成功启动和配置 LLVM C API 的入门项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217