10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 10.5 重识搜索算法 . . . . 1 分治算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 12.3 构建二叉树问题 . . . 轮的重复后，就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 10.5 重识搜索算法 . . . . 1 分治算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 12.3 构建二叉树问题 . . . 轮的重复后，就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 10.5 重识搜索算法 . . . . 1 分治算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 12.2 分治搜索策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 12.3 构建二叉树问题 . . . ，通常在进行 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo

10.3 二分搜尋邊界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 10.4 雜湊最佳化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 10.5 重識搜尋演算法 . . . . 1 分治演算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 12.2 分治搜尋策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 12.3 構建二元樹問題 . . . 輪的重複後，就能將其牢記在心。推薦的題單和刷題計劃請見此 GitHub 倉庫。 3. 階段三：搭建知識體系。在學習方面，我們可以閱讀演算法專欄文章、解題框架和演算法教材，以不斷 豐富知識體系。在刷題方面，可以嘗試採用進階刷題策略，如按專題分類、一題多解、一解多題等，相 關的刷題心得可以在各個社群找到。 如圖 0‑8 所示，本書內容主要涵蓋“階段一”，旨在幫助你更高效地展開階段二和階段三的學習。 第 0 章 前言 www

公司结构 50% 工程师 20% 策略研究 20% 运维中台 10% 市场商务 上海 徐汇漕河泾 总部 浦东世纪汇 策略中心 北京/成都 分公司 研发中心 自建超算中心 徐州 新加坡/美国 海外 研发中心 Rust 在非凸算法交易服务中的全栈应用实践 内 部 智 能 引 擎 行情服务 总控模块 预测模型 策略模块 数据总线 智 能 特 征 工 程 友好 Rust 进程间通信 XSHM Rust 全栈应用实践 - 行情、与API接入 Rust 在非凸算法交易服务中的全栈应用实践 内 部 智 能 引 擎 行情服务 总控模块 预测模型 策略模块 数据总线 智 能 特 征 工 程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA A I 信 号 生 成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 网络协议栈参数优化，多路行情冗余互备 UDP 组播 Rust 全栈应用实践 - 行情、与API接入 Rust 在非凸算法交易服务中的全栈应用实践 内 部 智 能 引 擎 行情服务 总控模块 预测模型 策略模块 数据总线 智 能 特 征 工 程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA A I 信 号 生 成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型

KusionStack是什么？ KusionStack架构 KCL KusionStack 是什么？ KusionStack 是开源的云原生可编程技术栈! 1. 围绕现代应用程序交付以及使用 OCI 镜像对配置和策略进 行编码和统一 2. 组织应用程序资源，并在整个交付过程中通过身份确保安 全 3.为 Kubernetes 和云精简应用交付工作流，并提供开发友 好的体验 基于 Platform as Code 可以用统一的组织和操作界面定义应用交付生命周期，充分 利用Kubernetes和云的混合能力，通过端到端的交付工作 流程，真正实现集中定义、随处交付。 KusionStack 架构 • KCL：面向应用研发者的 配置策略专用高级编程语 言，及其协议组，工具链及 IDE 插件 • Kusion：运维引擎、工具 链、服务层，IDE 工作空间 及社区技术集成套件 • Konfig：应用配置及基础 模型共享仓库，及面向

存储层 • WAL • 移植LevelDB的 WAL • 定长的 Block • Batch 写入 ClickHouse • Flush Worker • 异步任务定时刷新 WAL • 清理策略 • Schema同步 • 转换SQL 存储层 • ClickHouse • 使用Array来保存 Labels • 物化列 • Lowcardinality(Stri ng) • 加速查询

70/562Rust 程序设计语言 简体中文版 早回收了，将会出现无效变量。如果重复回收，这也是个 bug。我们需要精确的为一个 allocate 配对一个 free。 Rust 采取了一个不同的策略：内存在拥有它的变量离开作用域后就被自动释放。下面是示例 4-1 中作用域例子的一个使用 String 而不是字符串字面值的版本： { let s = String::from("hello"); 很多语言所提供的处理并发问题的解决方法都非常固有。例如，Erlang 有着优雅的消息传递 （message-passing）并发功能，但只有模糊不清的在线程间共享状态的方法。对于高级语言 来说，只实现可能解决方案的子集是一个合理的策略，因为高级语言所许诺的价值来源于牺牲 一些控制来换取抽象。然而对于底层语言则期望提供在任何给定的情况下有着最高的性能且对 硬件有更少的抽象。因此，Rust 提供了多种工具，以符合实际情况和需求的方式来为问题建 类型，所以如果接收 端已经被丢弃了，将没有发送值的目标，所以发送操作会返回错误。在这个例子中，出错的时 候调用 unwrap 产生 panic。不过在一个真实应用中，需要合理地处理它：回到第九章复习正 确处理错误的策略。 在示例 16-8 中，我们在主线程中从信道的接收端获取值。这类似于在河的下游捞起橡皮鸭或 接收聊天信息： 文件名：src/main.rs use std::sync::mpsc; use std::thread;

即是⼀个反射器（reflector），连 同任意数量的观察者，在内部调谐 事件，通过⼀个调节器发送事件。 GitHub CI Runner 太慢？ 基于 Github Actions 构建容器镜像及优化策略 • Dockerfile 多阶段构建，充分利⽤层（Layer）缓存加速能⼒； • 使⽤ Cargo Chef 缓存你的 Rust 项⽬的依赖项； • Github Actions Matrix 矩阵构建

C++ 引用转换为 Rust 引用。这样不会导致 UB 风险吗？对于 CXX 的_不透明_类 型，答案为否，因为它们的大小为零。对于 CXX 的基本类型，确实_有可能_导致 UB，但鉴于 CXX 的 设计策略，要构建能导致这种情况的示例颇为困难。 237 第 46 部分 添加第三方Crate Rust 库被称为 crate，可在 crates.io 中找到。Rust 的 crate 之间非常容易相互依赖。事实证明，他们确 我们也可以采用相反的方式（即确保 new 安全，但 write_byte 不安全），不过这样会很不方便， 因为每当调用 write_byte 时都需要推断是否安全。 • 这是安全地封装不安全代码时常见的策略：即在少数调用代码的地方进行安全验证，而不是在很多 地方进行。 53.4.1 更多 trait 已经派生了 Debug trait。如果再实现更多 trait，会大有帮助。 use core::fmt::{self 推测性访问仍然会导致缓存被填充，然后任何一方对于该内存进行的更改就会丢失。再次强 调，尽管在此特定示例中（即在硬件上直接运行且无 Hypervisor）这种做法是可行的，但总的 来说，这并非一种良好策略。 276 第 54 部分 Useful crates 接下来介绍几个 crate，用于解决裸机编程中的一些常见问题。 54.1 zerocopy zerocopy crate（源自 Fuchsia）提供了