生成两份源码级不同的 代码。 __CUDA_ARCH__ 是个版本号 • 其实 __CUDA_ARCH__ 是一个整数，表 示当前编译所针对的 GPU 的架构版本号 是多少。这里是 520 表示版本号是 5.2.0 ，最后一位始终是 0 不用管，我们 通常简称他的版本号为 52 就行了。 • 这个版本号是编译时指定的版本，不是运 行时检测到的版本。编译器默认就是最老 的 52 ，能兼容所有 GTX900 CMake 设置架构版本号 • 可以用 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 这个变量 ，设置要针对哪个架构生成 GPU 指令码。 • 小彭老师的显卡是 RTX2080 ，他的版本号是 75 ，因 此最适合他用的指令码版本是 75 。 • 如果不指定，编译器默认的版本号是 52 ，他是针对 GTX900 系列显卡的。 • 不过英伟达的架构版本都是向前兼容的，即版本号为 75 的 RTX2080 也可以运行版本号为 52 的指令码，虽然 不够优化，但是至少能用。也就是要求：编译期指定的 版本 ≤ 运行时显卡的版本。 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 会自动转换成 --gpu-code 等编 译 flag 版本号不要太新了 • 比如这里设置了 RTX3000 系列的架构版 本号 86 ，在 RTX2080 上就运行不出结 果。 • 最坑的是他不会报错！也不输出任何东西

Fortran ：老年人的编程语言 • CUDA ：英伟达的 CUDA （ 3.8 版本新增） • OBJC ：苹果的 Objective-C （ 3.16 版本新增） • OBJCXX ：苹果的 Objective-C++ （ 3.16 版本新增） • ISPC ：一种因特尔的自动 SIMD 编程语言（ 3.18 版本新增） • 如果不指定 LANGUAGES ，默认为 C 和 CXX 。 https://cmake VERSION x.y.z) 可以把当前项目的版本号设定为 x.y.z 。 • 之后可以通过 PROJECT_VERSION 来获取当前项目的版本号。 • PROJECT_VERSION_MAJOR 获取 x （主版本号）。 • PROJECT_VERSION_MINOR 获取 y （次版本号）。 • PROJECT_VERSION_PATCH 获取 z （补丁版本号）。 一些没什么用，但 CMake 指定最低所需的 CMake 版本 假如你写的 CMakeLists.txt 包含了 3.15 版本才有的特性， 如果用户在老版本上使用，就会出现各种奇怪的错误。 因此最好在第一行加个 cmake_minimum_required(VERSION 3.15) 表示本 CMakeLists.txt 至少需要 CMake 版本 3.15 以上才能运行。 如果用户的 CMake 版本小于 3.15 ，会出现“

分别在各自的目录下有自己的 CMakeLists.txt 。 二、根项目的 CMakeLists.txt 配置 • 在根项目的 CMakeLists.txt 中，设置了默 认的构建模式，设置了统一的 C++ 版本 等各种选项。然后通过 project 命令初始 化了根项目。 • 随后通过 add_subdirectory 把两个子项 目 pybmain 和 biology 添加进来（顺序 无关紧要），这会调用 Qt5.12.1 ，你设置了环 境变量 Qt5_DIR=/opt/Qt5.12.1 ，后来又搞了个 B 项目依赖 Qt5.10.3 ，但是你忘了你设置过全 局的环境变量指向 5.12.1 了，导致版本冲突。 • 单项目有效（写死在 CMakeLists.txt ）虽然方便了你，但是你的 CMakeLists.txt 拿到别人电脑 上（例如你通过 GitHub 开源的），可能你 set(Qt5_DIR D:/Qt5.12.1 。 • 则你会看到他下面有几个子目录： • D:/Qt5.12.1/msvc2017_64 （由 VS2017 编译 64 位版本） • D:/Qt5.12.1/mingw_64 （由 MinGW 编译 64 位版本） • 这几个目录里又分别包含： • D:/Qt5.12.1/msvc2017_64/include/qt/QtCore/qstring.h （实际的头文件，属于

数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：开发 5 分钟，上线 2 企业解决方案和最佳实践内置 发布 AI 增强解决方案 企 业 开 放 性 、 A I 能 力 增 强 产品发展历程 高频极速迭代： Zadig 开源 29 个月共迭代 21 个版本 “ ” 开发者常处于 今天发版、明早升级 嗷嗷待哺状态 Zadig 优势、使用场景、解决问题域 Zadig 解决问题域 Zadig 云原生开放性：极简、 0 负担接入 Zadig 业务架构 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策

find_first_not_of 寻找不在集合内的字符 举一反三： find_last_of 、 find_last_not_of • find 的反向版本是 rfind 。 • find_first_of 的反向版本是 find_last_of 。 • find_first_not_of 的反向版本是 find_last_not_of 。 replace 替换一段子字符串 • replace(pos, len, “str”) &append(const char *s, size_t len); // 只保留前 len 个字符 append 追加一段字符串 • 前面两个是最常用的版本，和 += 也是等价的。 • 后面两个带 len 的版本很奇怪，他们居然是反过来的： • 对于 str 是 string 类型时，会变成保留后半部分。 • 对于 str 是 const char * 类型时，会保留前半部分。 size() - len 个字符 • string &insert(size_t pos, const char *s, size_t len); // 只保留前 len 个字符 • 后两个版本和 append 的情况一样诡异……通常我们只用前两个就行。 • 又是一个就地修改字符串，返回指向自身引用的函数…… insert 插入一段字符串 • 当然，更直观的做法，还是 substr 配合

生产环境发布——蓝绿发布 ，执行工作流更新生产环境 步骤包含：部署蓝环境 -> 审批 -> 切换生产版本 Sprint 发布 需求开发 测试验证 产品规划 变更发布 生产环境发布——金丝雀发布 执行工作流更新生产环境 步骤包含：部署金丝雀 -> 随机测试 -> 审批 -> 新版本全量发布 Sprint 发布 需求开发 测试验证 产品规划 变更发布 生产环境发布——分批次灰度发布 步骤包含：灰度 20% -> 审批 -> 灰度 60% -> 审批 -> 新版本全量发布 Sprint 发布 需求开发 测试验证 产品规划 变更发布 生产环境发布—— Istio 发布， 执行工作流更新生产环境 步骤包含：部署新版本 20% 流量导入新版本 -> 审批 -> 100% 流量导入新版本 Sprint 发布 需求开发 测试验证 产品规划 Sprint 发布 发布 变更发布 需求开发 测试验证 产品规划 uat 发布——版本管理 生成版本信息，包括：服务镜像，服务配置，服务启动顺序等等 业务负责人 / 产品经理 —— 项目整体运行状 况 项目负责人——分析项目各个环境的变化过程及效能短板 3 、 更多产品特性 Zadig 产品特性：开源 Zadig 的一切 云原生 CI/CD 、产研高效工程化协作、快速应对业务迭代 Zadig 产品特性：发布中心

• 对于传统分支的做法，为什么排序了的更 高效？既然无分支更高效，我要怎样优化 才能让我的程序变成无分支的呢？那就来 看本期性能优化专题课吧！ 分支预测成败对性能的影响 排序为什么对有分支的版本影响那么大 为什么需要流水线 • 为了高效， CPU 的内部其实是一个流水 线 (pipeline) 。流水线的目的是能把原本 串行的一系列指令并行化。为了理解为什 么需要流水线，我们先反过来，假设没有 10 = 42 。 • 对于 x 小于等于 0 的情况， (x > 0) 变成 0 ，相当于 32 + 0 * 10 = 32 + 10 = 32 。 • 这样一来就和原来带 if-else 的版本的效果完全一样，但是取缔了分支，更高效。 • 我称之为“妙用加减乘”优化法。 “ 妙用加减乘”进行无分支优化的通用公式 • 因此我们总结规律得出： • if (cond) return a; ? a : b) // 方法 3 • 三目运算符通常会变成和 if-else 一样的分 支，同样会生成条件跳转指令，理应一样 低效。但是有时候编译器会检测到，可以 帮你自动优化成无分支版本的。 “ 妙用加减乘”进行无分支优化的通用公式 • 我比较喜欢方法 2 ，因为他可以很直观地同样适用于多个分支的情况，例如： • if (x < 0) return 0; • else if

之外的其他类型则没有区别，可以放心使用。 无符号整数： unsigned 修饰 有符号版本 无符号版本 char unsigned char short unsigned short int unsigned int long unsigned long long long unsigned long long 无符号版本的类型不能表示负数，但是他在正数的表达范围更大。 此外，有的教材采用不同的写法，比如： long int 和 unsigned long 等价 unsigned long long int 和 unsigned long long 等价 有符号整数： signed 修饰 有符号版本 无符号版本 signed char unsigned char signed short unsigned short signed int unsigned int signed long unsigned 14f 才是 float 类 型的常量。 std::abs 函数：自动根据参数类型判断要使用的重载 • 在 C++ 中可以用 std::abs 替代 abs ，这个 在 std 命名空间中的版本是带有多种重载的。 • 建议别用全局的任何函数（ C 语言原始的）， 始终带上 std:: 前缀（ C++ 改良后的）。 • C++ 甚至还有 std::printf ， std::memcpy

器处理寄存器翻车（ register spill ）的压力。 • 因此 64 位比 32 位机器相比，除了内存突破 4GB 限制外，也有一定性能优势。 8 位， 16 位， 32 位， 64 位版本 al, ax, eax, rax r15b, r15w, r15d, r15 AT&T 汇编语言 GCC 编译器所生成的汇编语言就属于这种 返回值：通过 eax 传出 movl $42, %eax 有所谓的“老师”就不肯动动手敲几行命令（写 doc 文件倒挺勤的），在那里传播假知识。 • 在线做编译器实验推荐这个网站： https://godbolt.org/ • 可以实时看源代码编译的结果，还能选不同的编译器版本和 flag 。 • 不要脑内模拟！你误以为某更改对性能有帮助，然而实际测一下时间有一定可能反而变慢 。 第 3 章：指针 编译器傻了吗？ 为什么编译器不优化掉 *c = *a ？ 指针别名现象（ 指针的差是否超过 1024 来判断是否有重叠现 象。 1. 如果没有重叠，则跳转到 SIMD 版本高效运行。 2. 如果重叠，则跳转到标量版本低效运行，但至少不会错。 SIMD 版 标量版 循环中的矢量化：解决指针别名 所以，让我们加上 __restrict 关键字，打消编译器的顾虑！ 这下只需要生成一个 SIMD 版本了，没有了运行时判断重叠的焦虑。 SIMD 版 循环中的矢量化： OpenMP

个 size() 函数查询其中元素 个数。 • size_t size() const noexcept; set 的不去重版本： multiset • set 具有自动排序，自动去 重，能高效地查询的特点。 其中去重和数学的集合很像 。 • 还有一种不会去重的版本， 那就是 multiset ，他允许重 复的元素，但仍保留自动排 序，能高效地查询的特点。 • 特点：因为 multiset • pair equal_range(int const &val) const; 删除 multiset 中的等值区间 • erase 只有一个参数的版本 ，会把所有等于 2 的元素删 除。 • 例如： b.erase(2) 等价于 b.erase(b.lower_bound(2), b.upper_bound(2)); • iterator 数导致了随机的顺序。 不同版本的 set 容器比较 类型 去重 有序 查找 插入 vector × × O(n) O(1) ~ O(n) set √ √ O(logn) O(logn) multiset × √ O(logn) O(logn) unordered_set √ × O(1) O(1) unordered_multiset × × O(1) O(1) 不同版本的 set 容器比较