第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Outline Background • RustBelt Project • Rust Types Overview Rust Semantics • Type System • The own Predict • Exclusive Ownership & Mutable Borrow

第三届中国 Rust 开发者大会 安全高效的二进制序列化 Daniel Wang @ NEAR Borsh • 运行、编码效率 • 确定性 • 跨平台兼容性 二进制序列化的问题 Binary Object Representation Serializer for Hashing • 字节级别确定性 • 执行速度快 Borsh • 轻量级 • 每一个对象与其二进制表示之间都存在一个双射映射 borsh 并没有使用 serde • 全部逻辑原生实现 • 序列化、反序列化速度大幅领先其他解决方案 执行速度 执行速度 benchmark 执行速度 benchmark 执行速度 benchmark 执行速度 benchmark • 编译后的体积更小 • borsh 序列化后的二进制更精简 轻量级 序列化结果体积对比 Borsh 基本用法 Case Study NEAR NEAR 智能合约 Case Study Solana 智能合约 Case Study • non self-describing • 保证序列化后的二进制唯一性和确定性 • 主要序列化规则 Borsh 规范 • 整数采用低字节序（ little endian) 存储 • 对于动态长度的集合，先用一个 u32 存储集合 size • 对于原本无序的集合（如 hashmap ），存储时使用

面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN | 发布 服务三：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 以前：面向代码片段的串行交付 现在：面向多个服务编排的产品级自动化并行交付 服务一： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务二： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 特点： ● 重复流程自动化 ● 边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台

从计算机组成原理看 C 语言指针 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 请问下面这三段代码有什么错误？ • float x = -3.14; • printf(“%f\n”, abs(x)); 如果你没看出来（哪怕是其中一个），那就要好好上小彭老师的课哦！ 字节（ byte ） 和位（ bit ）有什么区别 • 众所周知，计算机是二进制的，存储的实际上是一个个 0 和 1 。 • 每个存储 0 或 1 的空间称为一个位（ bit ），一位可以存储 0 或 1 两个可能的值。 • 现在的计算机都会把 8 个位打包成一个字节（ byte ），也就是说： 1 字节 = 8 位。 • 一字节可以表示 0 到 类型 。 不同位数的计算机，字（ word ）的大小也不一样 • 刚刚说把 2 个字节（ byte ）拼成一个字（ word ），实际上是 16 位计算机的做法。 • 16 位计算机得名就是因为他的字由 16 个位组成，早期的 8086 系列 CPU 就是 16 位 的。 • 在 32 位计算机上会把 4 个字节拼成一个字，字由 32 个位组成。 • 在 64 位计算机上会把 8 个字节拼成一个字，字由

现代 CMake 模块化项目管理指南 彭于斌（ @archibate ） 课件 & 源码： https://github.com/parallel101/course 往期录播： https://space.bilibili.com/263032155 找不到头文 件怎么办呀 CMake Cookbook 小彭老师建议 : ~~-·~·~-·~ -~·-·~·- 第一章：文件 / / 目录组织规范 基于 CMake 的 C/C++ 项目，如何优雅地、模块化地组织大量源文件 ？ 推荐的目录组织方式 • 目录组织格式： • 项目名 /include/ 项目名 / 模块名 .h • 项目名 /src/ 模块名 .cpp • CMakeLists.txt 中写： • target_include_directories( 项目名 PUBLIC include) • 源码文件中写： Windows 版的 Qt 默认安装就会安装到： • C:/Qt5.12.1/msvc2017_64/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake 。 • 何况我们同学有的还喜欢装到 D 盘去， Windows 是非标准路径的重灾区，他就没有一个 统一的 /usr/lib 目录。然而你一旦把库安装到非标准路径， find_package 是找不到的。 • 这时你需要手动指定一个变量告诉他在哪儿，可以是普通变量

专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队，其中 80% 为技术人员，创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后，探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年，海致院 士专家工作站成立，站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 企业级数据解决方案专家 为建行、工行、交行、招行、上交所、深交所、中国人寿等 70+ 银行证券保险 企业、公安部、上海市公安局、武汉市公安局等 100+ 公安机构，国家电网、 北京中关村总部 武汉运维中心 深圳研发中心 上海应用中心 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长，中国计算机系统结构 的学科带头人，我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向，满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 海致获得“ 2021 年

s/TBBtutorial.pdf) - [ 并行体系结构与编程 (CMU 15-418)](https://www.bilibili.com/video/av48153629/) - [ 深入理解计算机原理 (CSAPP)](http://csapp.cs.cmu.edu/) - [CMake “ 菜谱” ](https://www.bookstack.cn/read/CMake-Cookbook/README com/doc) - [GitHub 官方文档 ](https://docs.github.com/en) 古代： C 语言 近代： C++98 引入 STL 容器库 近现代： C++11 引入了 {} 初始化表达式 近现代： C++11 引入了 range-based for-loop 如果想使用 for_each 这个算法模板呢？ 我知道可以用 accumulate 啦！但是为了引出 lambda 资源获取视为初始化，反之，资源释放视为销毁 C++ 除了用于初始化的构造函数（ constructor ） 还包括了用于销毁的解构函数（ destructor ） 离开 {} 作用域自动释放 手动释放 RAII ：避免犯错误 与 Java ， Python 等垃圾回收语言不同， C++ 的 解构函数是显式的，离开作用域自动销毁，毫不含 糊（有好处也有坏处，对高性能计算而言利大于 弊） 如果没有解构函数，则每个带有返回的分

连接器 • 数据可视化 • 数据库运维工具 • 第三方数据源接入 • BI 系统接入 https://taosdata.com/ https://github.com/zitsen CONTENTS 自 我 介 绍 T D e n g i n e t a o s X R u s t 使 用 TDengine: 时序数据库 TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库（ Time Time Series Database ），专为物联网、工业互联网、金融、 IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等 系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表，  为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念 Tool Grafana Web Based Management Tool 21,400+ 4,600+ 18,500+ 社区版开源 2019.07.12 集群版开源 2020.08.03 云原生版开源 2022.08.13 注 : GitHub 为截止 2023 年 5 月数据 TDengine 的 核 心 代 码 全 部 开 源 www.github.com/taosdata/TDengine

• 通常来说，并行只能加速计算的部分，不能加速内存读写的部分 。 • 因此，对 fill 这种没有任何计算量，纯粹只有访存的循环体，并 行没有加速效果。称为内存瓶颈（ memory-bound ）。 • 而 sine 这种内部需要泰勒展开来计算，每次迭代计算量很大的 循环体，并行才有较好的加速效果。称为计算瓶颈（ cpu- bound ）。 • 并行能减轻计算瓶颈，但不减轻内存瓶颈，故后者是优化的重点 后者是优化的重点 。 浮点加法的计算量 • 冷知识：并行地给浮点数组每个元素做一次加法反而更慢。 • 因为一次浮点加法的计算量和访存的超高延迟相比实在太少了。 • 计算太简单，数据量又大，并行只带来了多线程调度的额外开销 。 • 小彭老师经验公式： 1 次浮点读写 ≈ 8 次浮点加法 • 如果矢量化成功（ SSE ）： 1 次浮点读写 ≈ 32 次浮点加法 • 如果 CPU 有 4 Main RAM read 的时间指的是 读一个缓存行（ 64 字节）所花费的时间。 • 根据计算： 125/64*4≈8 • 即从主内存读取一次 float 花费 8 个 cycle ， 符合小彭老师的经验公式。 • “right” 和“ wrong” 指的是分支预测是否成功。 多少计算量才算多？ • 看右边的 func ，够复杂了吧？也只是勉勉强强超过一 点内存的延迟了，但在 6

DevOps 价值链平台 产 业 数 字 化 核 心 资 产 是 软 件 和 数 据 ： 传 统 软 件 / 配 置 / 数 据 迭 代 方 式 已 经 无 法 适 应 ， 软 件 工 程 化 时 代 已 然 到 来 。 Z a d i g 软 件 工 程 平 台 是 国 内 落 地 程 度 最 深 、 使 用 范 围 最 广 （ 近 千 家 企 业 ） 的 云 原 生 D e v O p s Zadig Zadig 研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 Zadig 设计思路：通过「平台工程」解决流程挑战，通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 安全简单自主可控：私有化 部署，现有服务 0 迁移成本 、体验丝滑接入容易、学习 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对比： 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高