一键将 C/C++ 代码转换为 Python 能调用的代码 韦泽华 大家以前都是怎样调用C++代码呢？ 1. Cython 2. boost.python/pybind11 3. ctypes 先不讨论这些工具的优劣 先给大家介绍一下 如何使用c2py来调用C++代码 在此之前给大家看一下要调用的C++代码源文件 • 我肯定是会拿上期所的API来作示范： (看一眼就好了)

增长。那天刚好是周 五，索性就过一个周末再开看。 周末之后，我们到公司第一时间就连上了跳板机，登录线上机器，开始 tail -f 继续查看日志。在输完命 令之后，怀着期待的心情重重的敲下了回车键： Netty堆外内存泄露排查盛宴 - 美团技术团队 果然不出所料，内存一直在缓慢增长，一个周末的时间，堆外内存已经飙到快一个 G 了。这个时候，我 竟然想到了一句成语：“只要功夫深，铁杵磨成针 Oceanus是美团基础架构部研发的统一HTTP服务治理框架，基于Nginx和ngx_lua扩展，主要提供服务注 册与发现、动态负载均衡、可视化管理、定制化路由、安全反扒、session ID复用、熔断降级、一键截流 和性能统计等功能。本文主要讲述Oceanus如何通过策略抽象、查询、渲染和分组动态更新，实现HTTP 请求的定制化路由。 随着公司业务的高速发展，路由场景也越来越复杂。比如： 团购秒杀要 次开发，来完成真正 的Kafka2Hive数据传输工作。 对Camus的二次开发 对Camus的二次开发 Kafka上存储的Binlog未带Schema，而Hive表必须有Schema，并且其分区、字段等的设计，都要便于下 游的高效消费。对Camus做的第一个改造，便是将Kafka上的Binlog解析成符合目标Schema的格式。 对Camus做的第二个改造，由美团的ETL框架所决定。在

两个阶段（不依赖额外标 注的阅读理解方案）： 第一阶段：预测对话中每一个 Token 出现在答案的概率 如上图 6 所示，我们首先通过判断对话中的 Token 是否出现在答案（客服记录的关 键信息）中，以自动给每个 Token 一个标签（出现则标为 1，不出现则标为 0）。然 后，将对话和问题（预定好的，每个问题对应一个关键要素）一起输入到 BERT 中， 使用 BERT 最后一层对每个 下面，我们就三类应用形式展开说明。 2.2.1 图像生成视频——餐饮场景 美食动图生成 第一类，图像生成视频。该部分要做的更多是针对图像素材的理解和加工，使用户对 技术细节无感的前提下，一键端到端生成理想素材。如上图所示，商家只需要输入生 产素材的图像相册，一切交给 AI 算法：首先算法会自动去除拍摄质量较差的，不适 合展示的图片；然后做内容识别，质量分析。内容识别包括内容标签，质量分析包括 应用于视觉任务（来源：ViT [4]） Transformer 编码器中多头注意力（Multi-head attention）的基本计算方法由下式 给定，其中 Q、K、V 分别为 Query（查询）、Key（键）、Value（值） 的缩写，d 为 编码维度，softmax 为归一化函数，注意力机制可以理解为对输入按照相关性加权的 过程。 原生的视觉注意力模型做主干网络并不能很好地适配目标检测、语义分割等常用的稠

书栈(BookStack.CN) 构建 ‘cholesky’ lpc_passes 用Cholesky分解LPC的次数 min_partition_order 最小分区顺序 max_partition_order 最大分区顺序 prediction_order_method ‘estimation’ ‘2level’ ‘4level’ ‘8level’ ‘search’ 比，高的参数值将加大编码质量成本 nr (noise-sensitivity) static-thresh 设置一个变化阀值，低于它将被编码器跳过 slices (token-parts) 注意，FFmpeg指定的是切片分区总数，而vpxenc中是标记部分的log2值 max-intra-rate 设置最大I帧比特率作为目标比特率的百分比，0表示不限 force_key_frames VPX_EFLAG_FORCE_KF ‘strict (strict)’ 1. 严格的分层金字塔 ‘normal (normal)’ 1. Non-strict (非蓝光兼容). mixed-refs 为1表示每个分区使用一个参考，而不是每个宏块一个参考，否则为0，其等效于x264的 --no- mixed-refs 8x8dct 为1指采用自适应空间变换矩阵大小 (8x8变换) ，否则为0，等效于x264的

SDK：提供访问节点状态、修改区块链系统配置以及节点发送交易等接口。 • 浏览器详细介绍请参考 浏览器 • JSON-RPC接口可参考 JSON-RPC API • 系统设计文档请参考 系统设计 关 关 关键 键 键特 特 特性 性 性 • 多群组: 教程 使用手册 设计文档 • 并行计算: 使用手册 设计文档 • 分布式存储: 使用手册 设计文档 重 重 重要 要 要: • 本技术文档只适用FISCO CHAPTER 5 教程 本章将介绍使用FISCO BCOS快速上手开发DApp的基本流程和相关的核心概念。 同时，我们还提供了 便于企业用户开发部署的工具包的使用指南。 5.1 关 关 关键 键 键概 概 概念 念 念 区块链是由多个学科交叉组合形成的一门技术，本章将阐述区块链相关的基本概念，对涉及的基本理论 进行科普介绍。如果您已经对这些基本技术很熟悉，可以跳过本章。 5.1.1 区 区 java,go,javascript,rust等，语言的选择根据平台虚拟机选型而定。在合约通过测试后，采 用部署指令发布到链上，经过共识算法确认后，合约生效并被后续的交易调用。 5.1. 关 关 关键 键 键概 概 概念 念 念 27 FISCO BCOS Documentation, 发 发 发布 布 布 v2.2.0 当合约需要更新升级时，重复以上开发到部署的步骤，发布新版合约，新版合约会有一个新的地址和

SDK：提供访问节点状态、修改区块链系统配置以及节点发送交易等接口。 • 浏览器详细介绍请参考 浏览器 • JSON-RPC接口可参考 JSON-RPC API • 系统设计文档请参考 系统设计 关 关 关键 键 键特 特 特性 性 性 • 多群组: 教程 使用手册 设计文档 • 并行计算: 使用手册 设计文档 • 分布式存储: 使用手册 设计文档 重 重 重要 要 要: • 本技术文档只适用FISCO CHAPTER 5 教程 本章将介绍使用FISCO BCOS快速上手开发DApp的基本流程和相关的核心概念。 同时，我们还提供了 便于企业用户开发部署的工具包的使用指南。 5.1 关 关 关键 键 键概 概 概念 念 念 区块链是由多个学科交叉组合形成的一门技术，本章将阐述区块链相关的基本概念，对涉及的基本理论 进行科普介绍。如果您已经对这些基本技术很熟悉，可以跳过本章。 5.1.1 区 区 java,go,javascript,rust等，语言的选择根据平台虚拟机选型而定。在合约通过测试后，采 用部署指令发布到链上，经过共识算法确认后，合约生效并被后续的交易调用。 5.1. 关 关 关键 键 键概 概 概念 念 念 29 FISCO BCOS Documentation, 发 发 发布 布 布 v2.3.0 当合约需要更新升级时，重复以上开发到部署的步骤，发布新版合约，新版合约会有一个新的地址和

SDK：提供访问节点状态、修改区块链系统配置以及节点发送交易等接口。 • 浏览器详细介绍请参考 浏览器 • JSON-RPC接口可参考 JSON-RPC API • 系统设计文档请参考 系统设计 关 关 关键 键 键特 特 特性 性 性 • 多群组: 教程 使用手册 设计文档 • 并行计算: 使用手册 设计文档 • 分布式存储: 使用手册 设计文档 重 重 重要 要 要: • 本技术文档只适用FISCO CHAPTER 4 教程 本章将介绍使用FISCO BCOS快速上手开发DApp的基本流程和相关的核心概念。 同时，我们还提供了 便于企业用户开发部署的工具包的使用指南。 4.1 关 关 关键 键 键概 概 概念 念 念 区块链是由多个学科交叉组合形成的一门技术，本章将阐述区块链相关的基本概念，对涉及的基本理论 进行科普介绍。如果您已经对这些基本技术很熟悉，可以跳过本章。 4.1.1 区 区 java,go,javascript,rust等，语言的选择根据平台虚拟机选型而定。在合约通过测试后，采 用部署指令发布到链上，经过共识算法确认后，合约生效并被后续的交易调用。 4.1. 关 关 关键 键 键概 概 概念 念 念 25 FISCO BCOS Documentation, 发 发 发布 布 布 v2.4.0 当合约需要更新升级时，重复以上开发到部署的步骤，发布新版合约，新版合约会有一个新的地址和

SDK：提供访问节点状态、修改区块链系统配置以及节点发送交易等接口。 • 浏览器详细介绍请参考 浏览器 • JSON-RPC接口可参考 JSON-RPC API • 系统设计文档请参考 系统设计 关 关 关键 键 键特 特 特性 性 性 • 多群组: 教程 使用手册 设计文档 • 并行计算: 使用手册 设计文档 • 分布式存储: 使用手册 设计文档 重 重 重要 要 要: • 本技术文档只适用FISCO 支持多种SDK，并提供了可视化的中间件工具，大幅缩短建链、开发、部署应用的时间。此外，FISCO BCOS通过信通院可信区块链评测功能、性能两项评测，单链TPS可达两万。 1.1 关 关 关键 键 键特 特 特性 性 性 1.2 架 架 架构 构 构 FISCO BCOS 在2.0中，创新性提出“一体两翼多引擎”架构，实现系统吞吐能力的横向扩展，大幅提升性 能，在安全性、可运维性、易用性、可扩展性上，均具备行业领先优势。 CHAPTER 4 教程 本章将介绍使用FISCO BCOS快速上手开发DApp的基本流程和相关的核心概念。 同时，我们还提供了 便于企业用户开发部署的工具包的使用指南。 4.1 关 关 关键 键 键概 概 概念 念 念 区块链是由多个学科交叉组合形成的一门技术，本章将阐述区块链相关的基本概念，对涉及的基本理论 进行科普介绍。如果您已经对这些基本技术很熟悉，可以跳过本章。 4.1.1 区 区

同一状态的所有对象以相同的方式响应某个事件 即对于给定的所有对象在接收到同一事 件时执行相同的动作 而不同状态的对象可能对相同事件具有不同的响应 执行不同的动 作 例如 自动取款机在处理某项事物时和空闲时对取消键的响应是不一样的 � 状态机不但可以描述类的行为 而且可以描述用例 协作和方法的动态行为 对于这些 对象 状态代表了执行的一个步骤 我们使用类和对象来描述状态机 但它们可以直接的 用于其它元素 � 参与� 模型元素至关系或者细化关系的连接 例如 类参与关联 活动者参与用例 � partition 分区 分区 分区 分区� ��� 活动图 为动作组织责任的活动图的部分 参见 泳道 �������� ��� 体系结构 层次结 构中 在同一抽象层次或穿越了若干层次一系 列相关分类或包 分区代表了体系结构的垂直 切片 而层次代表了水平切片 对比 层次 ����� � pattern 模式 供应商 供应商 供应商 供应商� 提供服务的分类 服务可被其它分类调用 对 比 客户 ������ � swimlane 泳道 泳道 泳道 泳道� 活动图上为活动组织责任的分区 它们典型的 对应于商业模型中的组织单元 参见 分区 ��������� � synch state 同步状态 同步状态 同步状态 同步状态� 状态机中的一个顶点 用来同步状态机中的并 发区域 � system 系统

模型管理也是一样，我们在平台上实现了模型的配置化上线、卸载、上线前的验证、 灰度、独立的打分测试、Debug 信息的返回等等。同时支持在平台上直接修改模型 配置文件，平台可以实现模型多版本控制，一键回滚等。配置皆为实时生效，避免了 手动上线遇到问题后因处理时间过长而导致损失的情况。 18 > 美团 2020 技术年货 4.3.3 Poker + Augur 的应用与效果 随着 Augur 开销？在实际开发中，为了保持框架的清晰简单，我们选择了放弃多层打分的特性。 离线能力缺失？ Poker 是搜索实验平台的名字。我们设计它的初衷，是解决搜索模型实验中，从离 线到在线所有繁复的手工操作，使搜索拥有一键训练、一键 Fork、一键上线的能力。 与公司其他的训练平台不同，我们通过完善的在线预估框架倒推离线训练的需求，进 而构建了与在线无缝结合的搜索实验平台，极大地提升了算法同学的工作效。 未来，我们也会向大家 Multi-Head Attention 实际上是 h 个 Self-Attention 的集成， h 代表头的个数。其 中 Self-Attention 的计算公式如下： 其中，Q 代表查询，K 代表键，V 代表数值。 在我们的应用实践中，原始输入是一系列 Embedding 向量构成的矩阵 E ，矩阵 E 首先通过线性投影： 得到三个矩阵： 然后将投影后的矩阵输入到 Multi-Head