分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 们来点（相对）简单的作为饭后甜点吧！ C++98 ：令人头疼的内存管理 • 在没有智能指针的 C++ 中，我们只能手 动去 new 和 delete 指针。这非常容易出 错，一旦马虎的程序员忘记释放指针，就 会导致内存泄露等情况，更可能被黑客利 用空悬指针篡改系统内存从而盗取重要数 据等。 RAII 解决内存管理的问题： unique_ptr • 似曾相识的情形……是的，和我们刚刚提 放时。比如：指向窗口中上一次被点击的元素。 5. 初学者可以多用 shared_ptr 和 weak_ptr 的组合，更安全。 shared_ptr 管理的对象生命周期，取决于所有引用中，最长寿的那一个。 unique_ptr 管理的对象生命周期长度，取决于他所属的唯一一个引用的寿命 。 那是不是只要 shared_ptr 就行，不用 unique_ptr 了？ • 可以适当使用减轻初学者的压力，因为他的行为和

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 / 1/lib/cmake/Qt5” 设置。 举例， Windows 系统， Qt5 • 例如我把 Qt5 安装到了 D:/Qt5.12.1 。 • 首先找到他里面的 Qt5Config.cmake 文件所在位置（可以用文件管理器的“搜索”功能）。 • 假如你找到该文件的位置是 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake ，那 么请你设置变量 Qt5_DIR 为 阶段，可以从命令行设置（注意要加引号）： • cmake -B build -DQt5_DIR=”D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5” • (2) 全局启用。右键“我的电脑” ->“ 管理” ->“ 高级”添加一个环境变量 Qt5_DIR 值为 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5 ，然后重启 Visual Studio 。这样以后你每次构建任 何项目，

非主流的硬件架构如 PowerPC ， MIPS 才用大端字节序。 贴近底层的语言，比如 C/C++/Fortran 会采用当前硬件架构的字节序，比如在 x86 上就会变成小端字节序。 Java 这种虚拟机语言会采用大端字节序，因此在小端字节序的硬件上会比较低效，需要额外的字节序转换工作。 为了统一，互联网标准规定，协议包头中传输的数据类型（但凡是多个字节组成的）必须是大端字节序。 假如 x=0x01234567 size_t func_calc_size(); • void func(T* data); • 第一个函数预先计算出大小，第二个函数才实际把值写入到数组。 • 也可以把他们融合成一个函数方便管理： • size_t func(T* data); • 第一遍先调用 func(NULL) 获取长度。然后用 malloc 分配相应长度的内存，然后第二遍 实际把数据写入到你分配的数组。这样就不需要让 这样函数退出时不会释放数组，调用者就 可以访问到正确的数据了。 • 当然这样需要调用者在退出时手动调用一 下 free(a) ，因为堆内存不会自动释放。 太复杂了？没关系，用 C++ 的容器库 • 如果你觉得这样自己管理内存太麻烦了，那是 正常的。对于不精通 C 语言的小白程序员来 说，很容易就忘记释放内存了。 • 因此 C++ 提供了符合 RAII 思想的 vector 容器，他会在自己解构时自动释放内存。

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 小时 服务一：设计 | 代码编写 | 构建 | 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 高人效 低人效 低人效 / 低质量 / 低效率 / 高成 本： 人淹没在系统的海洋里，无数平台手工切换 研发透明化：不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 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

+ Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 多服务并行部署发布，云原生构建环境和运行 环境，基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD Jenkins 或 CI/CD 工具 搭建流程串接胶水平台 局限性大扩展性差 内部推广难度极高 做完后价值难被证明 通用性、可扩展性、技术先进性强，可以灵活 广泛接入各种技术和业务场景 基于代码管理的 DevOps 方案 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高 支持多个服务并行构建部署、产品级发布，可 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链 开发 Zadig 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升

以终为始，以行为知，这一项目从图计算所面临的挑战出发，解决了大规模图数据所产生 的建模能力不足、结构知识难用、巨量数据难算等技术挑战，实现了大规模复杂异质图数 据的表示学习模型、语义推荐和风险管理关键技术，构建了完整的兼具理论指导与应用检 验的大规模图数据智能分析系统与平台，满足了大数据时代从复杂异质图数据中进行知识 发现的重要需求。最终获得国内外授权发明专利 43 项， CCF -A 类论文 Processing 架构，大规模集群 分布式存储及并行计 算， Shared Nothing 模式支 持存储计算分离 高性能 基于 Rust 开发的分布式存储引 擎及图计算引擎，精细的内存 管理设计，内置索引系统，支 持毫秒级的并发查询响应速度 易用 AQL(Atlas Graph Query Language) ，类 SQL 的图查询 语言，内置上百种分析函数， 面向分析师友好，拥抱标准， 副本管理 CRAQ 图原生存储 索引 LSM-Tree 容灾保障 （ BR ） 元数据层 事务管理 MVOCC 计算层 Cypher 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

分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 的堆栈回溯便于调试 7. google/googletest - 谷歌单元测试框架 8. google/benchmark - 谷歌性能评估框架 9. glfw/glfw - OpenGL 窗口和上下文管理 10.libigl/libigl - 各种图形学算法大合集 fmt - 使用这个神奇的格式化库 • fmt::format 的用法和 Python 的 str.format 大致相似： CMake OpenVDB::openvdb 6. Boost::iostreams 7. Eigen3::Eigen 8. OpenMP::OpenMP_CXX • 不同的包之间常常有着依赖关系，而包管理器的作者为 find_package 编写的脚本（例如 /usr/lib/cmake/TBB/TBBConfig.cmake ）能够自动查找所有依赖，并利用刚刚提 到的 PUBLIC PRIVATE

这个构建系统的构 建规则。 Ninja 是一个高性能，跨平台的构建系统， Linux 、 Windows 、 MacOS 上都可 以用。 • Ninja 可以从包管理器里安装，没有包管理器的 Windows 可以用 Python 的包管理器安 装： • pip install ninja （有趣的事实： CMake 也可以通过 pip install cmake 安装……） • 事实上， MSBuild /usr/lib/cmake/TBB/TBBConfig.cmake 长啥样？ 不论是 TBBConfig.cmake 还是 FindTBB.cmake ，这个文件通常 由库的作者提供，在 Linux 的包管理器安装 tbb 后也会自动安装 这个文件。少部分对 CMake 不友好的第三方库，需要自己写 FindXXX.cmake 才能使用。 老年项目案例： OpenVDB （反面教材） 一些老年项目作者喜欢在项目里自己塞几个

必须乘以 sizeof( 元素类型 ) ，否则出错。 • 这里用了访问者模式（ Accessor ， GPU 编程常用）。 原来的 CudaSurface 管理资源，禁止拷贝。然后单独 弄一个访问者类 CudaSurfaceAccessor ，不管理资源 ，仅仅是指向资源的一个弱引用，可以随意拷贝。并把 读写访问的方法（ surf3Dread ）定义在访问者类。 CUDA 表面对象：封装 • cudaFilterModeLinear ：三线性插值更平滑（左图） • cudaFilterModePoint ：最接近的那个点作为值（右 图） 烟雾仿真系统：封装 • 我们统一通过 unique_ptr 来管理对象，这样尽管 CudaSurface 对象是不可 移动的，我们仍可以通过移 动其指针的方式来实现双缓 冲（ std::swap ）。 对流部分 对流部分：计算对流后位置（ RK3 ）

分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 类的成员函数 join() 来等待该进程结束。 std::thread 的解构函数会销毁线程 • 作为一个 C++ 类， std::thread 同样遵循 RAII 思想和三五法则：因为管理着资源， 他自定义了解构函数，删除了拷贝构造 / 赋 值函数，但是提供了移动构造 / 赋值函数。 • 因此，当 t1 所在的函数退出时，就会调用 std::thread 的解构函数，这会销毁 ——还没开始执行他的线程就被销毁了。 解构函数不再销毁线程： t1.detach() • 解决方案：调用成员函数 detach() 分离该 线程——意味着线程的生命周期不再由当 前 std::thread 对象管理，而是在线程退 出以后自动销毁自己。 • 不过这样还是会在进程退出时候自动退出 。 解构函数不再销毁线程：移动到全局线程池 • 但是 detach 的问题是进程退出时候不会 等待所有子线程执行完毕。所以另一种解