如果这里的 x 是负数，则 x % B 也是负数，会造成对 m_block 的越界访问。 • 因此 % 会返回负数对 CFD 用户来说是个很大的坑点，很多人想当然地用 % 做循环边界， 然而这对负方向会不起作用。 解决： (a % b + b) % b • 我看一些 CFD 用户喜欢写 (a + b) % b 做循环边界 ，从而避免负方向上出错。然而这还是避免不了 a < -b 时的出错。 OpenVDB 的设计：如果用 SNode 来表示 • hash().pointer(5).pointer(4).dense(3) ZENO 中就大量使用了 OpenVDB ，并且以节点的形式提供给用户调用 • github.com/zenustech/zeno ZENO 中的流体仿真，就是基于 OpenVDB 的稀疏体积 • github.com/zenustech/zeno Taichi 真正的解决： tbb::spin_mutex 其实主要的瓶颈在于 std::mutex 会切换到操作系统内核中去调度 ，非常低效。而 tbb::spin_mutex 则是基于硬件原子指令的，完全 用户态的实现。区别： std::mutex 的陷入等待会让操作系统挂起 该线程，以切换到另一个；而 tbb::spin_mutex 的陷入等待是通过 不断地 while (locked); 这样一个死循环不断轮询。对于我们高性

硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 温馨提示： 1. 会用到第二讲（ 例如：后台在执行一个很耗时的任务，比 如下载一个文件，同时还要和用户交互。 • 这在 GUI 应用程序中很常见，比如浏览 器在后台下载文件的同时，用户仍然可以 用鼠标操作其 UI 界面。 没有多线程：程序未响应 • 没有多线程的话，就必须等文件下载完了 才能继续和用户交互。 • 下载完成前，整个界面都会处于“未响应”状 态，用户想做别的事情就做不了。 现代 C++ 中的多线程： std::thread 这个类来表示线 程。 • std::thread 构造函数的参数可以是任意 lambda 表达式。 • 当那个线程启动时，就会执行这个 lambda 里的内容。 • 这样就可以一边和用户交互，一边在另一 个线程里慢吞吞下载文件了。 错误：找不到符号 pthread_create • 但当我们直接尝试编译刚才的代码，却在链接时发生了错误。 • 原来 std::thread 的实现背后是基于

训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest 服务，同时使用 GPU 复用 +HPA 提高 GPU 利用率 创建 Serving 与训练集成 • 用户只需要简单选择机房和 镜像填写模型名即可完成 Serving 服务创建 自有模型 • 用户只需要填写模型地址即 可 GPU 监控 • 容器监控服务，自适 应 GPU 容器，可根据 容器 IP 查询记录 , 便 于用户查看服务状态

-DNDEBUG` • 此外，注意定义了 NDEBUG 宏会使 assert 被去除掉。 小技巧：设定一个变量的默认值 如何让 CMAKE_BUILD_TYPE 在用户没有指定的时候为 Release ，指 定的时候保持用户指定的值不变呢。 就是说 CMake 默认情况下 CMAKE_BUILD_TYPE 是一个空字符串。 因此这里通过 if (NOT CMAKE_BUILD_TYPE) 判断是否为空，如果空 CSDN 学到的用 法）。 • 请使用 CMake 帮你封装好的 CMAKE_CXX_STANDARD （从业人员告诉你的正确用 法）。 • 为什么百度不对：你 GCC 用户手动指定了 -std=c++17 ，让 MSVC 的用户怎么办？ • 此外 CMake 已经自动根据 CMAKE_CXX_STANDARD 的默认值 11 添加 -std=c++11 选项了，你再添加个 -std=c++17 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“ CMake 版本不足”的提示。

硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 从一个案例看 C++ 编译器默认生成的构造函数：无参数（ POD 陷阱解决方案，续） • 不过我们可以手动指定初始化 weight 为 0 。 • 通过 {} 语法指定的初始化值，不仅会在编译 器自动生成的构造函数里执行，也会用户自定 义构造函数里执行！ m_weight 已默 认初始化为 0 ！ 编译器默认生成的构造函数：无参数（类成员初始化很方便） • 类成员的 {} 中还可以有多个参数，甚至能用 = 。 • 除了不能用 Pig(Pig const &other); • 可见他的参数是一个 Pig 类型，他的功能就是拷贝 Pig 对象，故称为拷贝构造函数。 • 调用方式如下： 拷贝构造函数：用户自定义 • 除了编译器可以自动生成拷贝构造函数外，如果有需要，用户也可以自定义拷贝构造函数 。 • 比如： 不想要编译器自动生成拷贝构造函数怎么办： = delete • 如果想要让编译器不要自动生成拷贝构造函数，可以用 =

硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 第 0 章：从并发到并行 ，则在处理完 A 的请求之前， B 的请求 就无法处理，造成“无响应”现象。 C 的请 求进来，则还得继续排队…… • 每个请求开启一个线程来处理，这样处理 A 用户的同时还可以继续监听 B 用户发 来的请求，及时响应，改善用户体验。 • 并行：某图形学爱好者购置了一台 4 核处理 器的电脑，他正在渲染 cornell box 的图像， 这个图像在单核上渲染需要 4 分钟。 • 他把图像切成 的版本：任务组 • 用一个任务组 tbb::task_group 启动多个 任务，一个负责下载，一个负责和用户交 互。并在主线程中等待该任务组里的任务 全部执行完毕。 • 区别在于，一个任务不一定对应一个线程 ，如果任务数量超过 CPU 最大的线程数， 会由 TBB 在用户层负责调度任务运行在 多个预先分配好的线程，而不是由操作系 统负责调度线程运行在多个物理核心。 封装好了：

时，操作系统并不会实际分配那一块内存，而是将这一段内存标记 为“不可用”。当用户试图访问（写入）这一片内存时，硬件就会触发所谓的缺页中断 （ page fault ），进入操作系统内核，内核会查找当前进程的 malloc 历史记录。如果发 现用户写入的地址是他曾经 malloc 过的地址区间，则执行实际的内存分配，并标记该段 内存为“可用”，下次访问就不会再产生缺页中断了；而如果用户写入的地址根本不是他 malloc 过的地址，那就说明他确实犯错了，就抛出段错误（ • 当一个尚且处于“不可用”的 malloc 过的区间被访问，操作系统不是把整个区间全部分配完 毕，而是只把当前写入地址所在的页面（ 4KB 大小）给分配上。也就是说用户访问 a[0] 以后只分配了 4KB 的内存。等到用户访问了 a[1024] ，也就是触及了下一个页面，他才 会继续分配一个 4KB 的页面，这时才 8KB 被实际分配。比如这里我们分配了 16GB 内 存，但是只访问了他的前 * m); 可以在堆上分配 n 行 m 列的二维数组。 • 通过 a[i * m + j] 访问第 i 行，第 j 列的元素。 • 由于 vector 符合 RAII 思想，能够自动释放内存，无需用户操心。 常见误区：二维动态数组 = 二级指针 • float **a = malloc(n * sizeof(float *)); • for (int i = 0; i < m; i++) a[i]

AST 优化器 图计算 内存加速引 擎 服务接口 HTTP/RPC Spark 连接器 Python UDF 执行器 索引管理 一致性存储 RAFT 分片管理 元数据 集群管理 用户权限 GNN 应用层 Atlas 图平台 Atlas Studio Atlas Client 基础 设施 Docker/K8S/VM X86/ARM - 基于 路径计算、社区检测、相似度计算 等  丰富的自研图算法 • 环路识别、链路识别、节点间全路径、 发散子图识别、汇聚子图识别、金字塔 子图识别 与图数据库的深度结合  使用 cypher 语句直接调用  支持在用户筛选出的子图上计算  灵活的参数设定 自研图计算系统架构、极致的性能优化  深度适应客户的系统环境和算法需求 • 机器数量有限，通常小于 10 • 网络带宽不高（千兆、万兆以太网） • 强大的测试框架 REPL 命令行客户端 WebUI 面向分析师，提供图模型定义、数据管理、图查询分析、服务状态监控、用户管理能力 免代码，可视化定义实体、 边，设计图模型。 【亮点】 • 支持模型导入导出 • 拖拽式关系构建 • 丰富的样式配置 • 实时图结构预览 • 用户授权管理 • 中文及显示别名支持 图模型设计 WebUI—— 可视化图探索分析 【亮点】 • K 步邻居查询、属性过滤

函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 ASCII 码 第 1 章 计算机如何表达字符 https://zh.wikipedia.org/wiki/ASCII operator“”_i32 了。 • 其实 cpp 这种自定义挺好的，把自由度给到用户。 • 例如标准库说 “ hello”s 是 std::string ，“ hello”s 是 std::string_view 。 • 我也可以定义一个 “ hello”ms 是 mylib::String ，而且还是受 namespace 限制的，用户可以 自己 using namespace ，不会存在强迫别人接受你的那一套后缀名规范。 [ptr, ptr + len, ptr + capacity] 构型。 vector 没有采用小字符串优化…这是因为 string 面对的都 是 char ， wchar_t 这种比较小的类型，且用户常用的字符 串往往比较短很容易放进 15 字节的局部栈空间里；然而 vector 面对的往往是比较大的数据结构，有时还有智能指 针， std::thread 这种具有非平凡构造 / 析构函数的类型。对

的开发团队）提供，在这个库安装时（ Qt 的安装程序 或 apt install 等）会自动放到 /usr/lib/cmake/XXX/XXXConfig.cmake 这个路径（其中 XXX 是包名），供 CMake 用户找到并了解该包的具体信息。 • /usr/lib/cmake 这个位置是 CMake 和第三方库作者约定俗成的，由第三方库的安装程序 负责把包配置文件放到这里。如果第三方库的作者比较懒，没提供 CMake bin 目录，而静态库则没有运行时必须 同目录的限制，所以可以照常放到 lib 目录。 （他真的我哭死） 科普：类似 Qt 这种亲 Unix 软件，在 Linux 下的目录组织格式 • Linux 用户从源码安装 Qt 这种库时，会有一个 --prefix 选项，指定安装的根路径。 • 默认的 --prefix 是 /usr ，这个路径由全部软件共享， Qt 会把他的文件安装到以下目录： • • /usr/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake （包配置文件，用于 find_package ） • 假如你指定 --prefix=/usr/local ，这个路径通常是用户自己手动装的软件，那么就会变成： • /usr/local/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake • 假如你指定 --prefix=/opt/myqtroot ，那么就会变成：