chain • Pros • Iptables is widely adopted in popular Linux distributions • Cons • O(N^2) in control plane / O(N) in data plane • Poor in scheduling algorithm • Iptables rules are difficult to debug IPVS mode • Services are organized in hash table • IPVS DNAT • conntrack/iptables SNAT • Pros • O(1) time complexity in control/data plane • Stably runs for two decades • Support rich scheduling from local-in to PREROUTING • The challenges • Skb’s pointer to route is NULL during PREROUTING • No de-fragment is done during PREROUTING IPVS bypass conntrack (con.) • Egress • Original way • Nf local-out

• cudaAddressModeBorder ：超出范围就用零代替 • 示意： 00 | ABCDE | 00 • cudaAddressModeWrap ：重叠模式（循环） • 示意： DE | ABCDE | AB • cudaAddressModeMirror ：镜像模式 • 示意： BA | ABCDE | ED CUDA 纹理对象：封装 • 其中 cudaTextureFilterMode 上式对时间求导，即 d(div v)/dt = div dv/dt = 0 ；带入 dv/dt = -p 得 div grad p = 0 。 • 因此为了模拟不可压缩流我们要求保证 p 满足 div grad p = 0 ？ • 不妨假设现在 div v ≠ 0 ，然后想办法如何通过修正压强来消除他，即让 div grad p = -div v 。 • 因此为了模拟不可压缩流我们要求解压强的泊松方程！泊松方程的右边就是负的速度散度 中查看导出的结果 边界条件 边界条件：初始化 边界条件：添加判断边界的版本 边界条件：仅在第一层额外判断边界条件 进一步改进 VDB 导出：支持导出多个网格，并指定名称 进一步改进 VDB 导出： P-IMPL 模式 进一步改进 VDB 导出： F-IMPL 模式 Blender 渲染结果 改进 改进边界条件：外部边界流出而不是反弹，内部边界可以流出速度 Blender 中调整一下材质

com/microkernel-in-operating-systems.html I. Background  . Source: https://os.inf.tu-dresden.de/Studium/MkK//SS2021/01_intro.pdf Architecture & Design 1.2 L4 Overview I. Background  https://en produce-technological-breakthroughs/ I. Background Source: https://zhuanlan.zhihu.com/p/367035973 1.4.2 lowRISC Overview I. Background  https://lowrisc.org/  https://github.com/lowrisc

那如果我确实需要让 set 迭 代器向前移动 3 格怎么办？ • 可以调用三次 ++ 运算，实 现和 + 3 同样的效果。 • vector 迭代器的 + n 复杂度 是 O(1) 。而 set 迭代器模 拟出来的 + n 复杂度为 O(n) 。虽然低效，但至少可 以用了。 std::next 等价于 + • 但是这样手写三个 ++ 太麻烦了 ，而且是就地操作，会改变迭代 器本身。 • 因此标准库提供了 语言指针（ 2 ） • 上节课说了，迭代器就是在模仿 C 语言指针。 • 回想一下 C 语言咋遍历数组的： • int arr[n]; • for (int *p = arr; p < arr + n; p++) { • int value = *p; • } • 索性用 arr + i 作为迭代的变量，避免一次加法的开销。 • 循环的范围变成 [arr, arr + n) 。 复习 C 语言指针（ 回想一下 C 语言咋遍历数组的： • int arr[n]; • for (int *p = arr; p != arr + n; p++) { • int value = *p; • } • n 总是大于 0 的。 p 的初值 arr 总是小于末值 arr + n ，所以把 p < arr + n 改成 p != arr + n 是一样的，还高 效一点。 复习 C 语言指针（ 4 ） •

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 平 台 。 领先企业抢先实践 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 C T 针 对 全 流 程 ) • 持 续 安 全 ( C S 针 对 全 流 程 ) • 持 续 运 营 ( C O 针 对 全 流 程 ) 涉 及 角 色 ： • 开 发 • 测 试 • 业 务 运 维 平 台 建 设 方 ： • D e v O p s / 平 台 运 维 • I T / 基 础 设 施 • 测 试 / 安 全 团 队 持续测试 (Continuous 持续测试 CT/ 持续安全 CS 协 同 特 点 ： • 流 程 可 定 义 • 工 具 可 扩 展 • 能 力 可 编 排 • 价 值 可 感 知 面 向 角 色 ： • P O / T O • 开 发 • 测 试 • 运 维 服 务 编 排 ： • 测 试 服 务 • I T 服 务 • 安 全 服 务 Zadig 产研协同方案： 自动化一切可以自动化的，让工程师专注创造

“hello” 也是个语法糖，他等价于数组 {‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’, 0} 。 C 语言字符串的特点 • 正如 ‘ h’ 是个语法糖，等价于 h 的 ASCII 码——整数 104 。 • “hello” 也是个语法糖，他等价于数组 {‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’, 0} 。 • hello 每个字符都连续地排列在这个数组中，那么末尾的 。 • 例如 “ helloworld”.rfind(‘l’) 会返回 8 ，因为 rfind 是优先 从尾部开始查找的。 • rfind 和 find 的最坏复杂度都为 O(n) ，最好复杂度都为 O(1) 。 find_first_of 寻找集合内任意字符 • size_t find_first_of(string const &s, size_t pos = 0) const vector 的 insert 一 样）。这意味着 replace 最坏是 O(n) 复杂度的，然而如果原来的子字 符串和新的子字符串一样长度，例如 “ helloworld”.replace(4, 2, “pf”) 会 得到 “ helpfworld” 则后面的 “ world” 不需要被平移，是最好的 O(1) 复 杂度……好吧，其实是 O(len) 复杂度， len 就是这里子字符串的长度 2 。 •

会返回指向数组中首个元素的指针， 也就是等价于 &a[0] 。由于 vector 是连续 存储的数组，因此只要得到了首地址，下一 个元素的地址只需指针 +1 即可。 • 因为指针的 p[i] 相当于 *(p + i) ，因此可以 把 data() 返回的首地址指针当一个数组来 访问。 • int *data() noexcept; • int const *data() const noexcept; 迭代器的自增运算符分为 ++p 和 p++ 两种写法。 • 他们都会产生 p = p + 1 的效果，但是有一个细微的 区别，就是他们被作为表达式时的返回值。 • ++p 会返回自增后的值 p + 1 ，这和 p += 1 完全一 样，同样因为返回的是一个左值引用所以还可以继续 自增比如 ++++p 。 • p++ 会返回自增前的值 p ，但是执行完以后 p 却又 是 p + 1 了，非常迷惑） 中我推荐尽可能地多用前置自增 ++p 。 在运算符重载上，沙雕的 C++ 标准 委员会规定， operator++(int) 这个重 载是后置自增 p++ ，不带任何参数的 operator++() 这个重载是前置自增， 之所以这样是因为同名函数只能通过 参数列表类型来区分，这个 int 类型 参数没有任何实际意义，只是为了区 分不同的重载……编译器会在 p++ 的 时候自动改成调用 p.operator++(0)

C++17 引入常用数值算法 未来： C++20 引入区间（ ranges ） https://zhuanlan.zhihu.com/p/350068132 未来： C++20 引入模块（ module ） https://zhuanlan.zhihu.com/p/350136757 未来： C++20 允许函数参数为自动推断（ auto ） 未来： C++20 引入协程（ coroutine 中还可以有多个参数，甚至能用 = 。 • 除了不能用 () 之外，和函数局部变量的定义方式 基本等价。 • 顺便一提： • int x{}; • void *p{}; • 与 • int x{0}; • void *p{nullptr}; • 等价，都会零初始化。但是你不写那个空括号就会 变成内存中随机的值。 • 再比如： std::cout << int{}; 会打印出 0 造函数，那么您必须同时定义或删除拷贝 赋值函数，否则出错。” C++11 ：为什么区分拷贝和移动？ • 有时候，我们需要把一个对象 v2 移动到 v1 上。而不需要涉及实际数据的拷贝。 • 时间复杂度：移动是 O(1) ，拷贝是 O(n) 。 • 我们可以用 std::move 实现移动。 • v2 被移动到 v1 后，原来的 v2 会被清 空，因此仅当 v2 再也用不到时才用移动 。 v2 的内容被移走，所以只剩

Algorithms: • P0202R3 constexpr And exchange() (GH-425) • P0879R0 constexpr Algorithms, Part II (GH-425, BillyONeal) • P1645R1 constexpr Algorithms (GH-399, Neargye) • More: • P0415R1 Neargye) • P0595R2 is_constant_evaluated() (GH-353, Jennifer Yao – MSVC compiler) • P1006R1 constexpr pointer_to() (GH-397, AdamBucior) • P1023R0 constexpr array Comparisons (GH-599, Weheineman) • P1032R1 miscco) • P1065R2 constexpr INVOKE (GH-703, AdamBucior) • Work in progress (mnatsuhara): • GH-37 P0784R7 Library Support For More constexpr Containers • GH-43 P0980R1 constexpr string • GH-45 P1004R2 constexpr

Coroutines  What are coroutines used for?  They simplify implementing:  Generators  Asynchronous I/O  Lazy computations  Event driven applications17 Coroutines  C++20 contains language additions familiar template syntax with lambda expressions [] (T x) { /* ... */ } [] (T* p) { /* ... */ } [] (T (&a)[N]) { /* ... */ }28 Templated Lambda Expressions  Motivation shared_ptr p; }; auto find(T t) const { auto p = head.load(); // C++11: atomic_load(&head) while (p && p->t != t) p = p->next; return reference(move(p)); } auto