build && kubectl apply 项⽬介绍 开发 从代码库克隆代码到本地 硬盘，打开 VS Code 编 辑器进⾏编码 AMP 在 Amphitheatre 中创建 即可实时部署到云端 进⾏测试和验收 上线 利⽤ Amphitheatre 配置⽂ 件， 执⾏标准 CI/CD ⼯ 作流，轻松发布! 开发⼯程师需要在本机安装各种编程语⾔的运⾏时和相关的框 架以及 Account Project Activity Tariq Share Redis ETCD 可让您完全跳过镜像构建，
 使⽤新代码更新正在运⾏的容器，
 只需⼏秒钟⽽不是⼏分钟。 本地开发实时部署到远程集群 如何⼯作的？ Kubernetes 集群 更改 资源定义 ⻆⾊定义 执⾏资源 资源定义 资源定义
 更改 ⽂件
 更改 ⽤户
 触发 ⽂件
 更改 frontend 流程图：运⾏ Live Update 模式原理 开启实时更新（Live Update）模式时，当你在⼯程根 ⽬录放置 .devcontainer ⽬录时，Amphitheatre 终端软 件会识别 .devcontainer 规范，借助内置的 Syncthing 将变化的代码增量同步到 Amphitheatre 集群内，让你 可实时构建并预览到效果。 为了加速构建，集群内将直接编译并替换掉当前可执

"helloworld_jni", srcs: ["HelloWorld.java"], main_class: "HelloWorld", required: ["libhello_jni"], } 最后，您可以构建、同步和运行二进制文件： m helloworld_jni adb sync # requires adb root && adb remount adb shell /system/bin/helloworld_jni 动执行这一流程具有以下好处： • 使用该工具可保证 C++ 端和 Rust 端相匹配（例如，如果#[cxx::bridge] 与实际的 C++ 或 Rust 定义不匹配，则会出现编译错误。但使用不同步的手动绑定，可能会导致未定义行为） • 该工具还可自动生成 FFI thunk（即小型但可兼容 C-ABI 的自由函数），以便适应非 C 语言特性 （例如，启用对 Rust 或 C++ 方法的 FFI GDB 桩和 Microsoft DAP（调试适配器协议）服务器 • Cargo integration cargo-embed 是一个 cargo 子命令，用于构建和刷写二进制文件、记录 RTT（实时传输）输出以及连接 GDB。您可通过项目目录中的 Embed.toml 文件对其进行配置。 • CMSIS-DAP 是一项基于 USB 的 Arm 标准协议，使得电路内调试程序能够接入各种 Arm

com/s/a_tvBU0wk9IwGYNqVK4EbA 咪咕-星际广场：10万人级别同屏同步元宇宙项目 分布式渲染技术 分布式实时物理技术 10万人 最高同时在线人数超过 12万平米 模拟场地面积达到 全球首个 基于云原生渲染和 物理引擎的应用案例 物理建模 全部用户之间、用户与道具 和场景间均可实时物理交互 横向扩展能力 单个节点的计算复杂度和 网络通信复杂度，不会随 集群总规模的上升而上

括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size ，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据 此变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：若插入元素时列表容量已满，则需要进行扩容。先根据扩容倍数创建一个更大的数组，再将 当前数组的所有元素依次移动至新 通哈希表有所不同。 ‧ 插入元素：通过哈希函数计算桶索引，若发现桶内已有元素，则从冲突位置向后线性遍历（步长通常为 1 ），直至找到空桶，将元素插入其中。 ‧ 查找元素：若发现哈希冲突，则使用相同步长向后进行线性遍历，直到找到对应元素，返回 value 即 可；如果遇到空桶，说明目标元素不在哈希表中，返回 None 。 图 6‑6 展示了开放寻址（线性探测）哈希表的键值对分布。根据此哈希函数，最后两位相同的 输入集合中的元素可以被无限次重复选取。 ‧ 子集不区分元素顺序，比如 {4, 5} 和 {5, 4} 是同一个子集。 1. 参考全排列解法 类似于全排列问题，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素 和”，当元素和等于 target 时，就将子集记录至结果列表。 而与全排列问题不同的是，本题集合中的元素可以被无限次选取，因此无须借助 selected 布尔列表来记录元 素是否已

括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size ，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据 此变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：若插入元素时列表容量已满，则需要进行扩容。先根据扩容倍数创建一个更大的数组，再将 当前数组的所有元素依次移动至新 通哈希表有所不同。 ‧ 插入元素：通过哈希函数计算桶索引，若发现桶内已有元素，则从冲突位置向后线性遍历（步长通常为 1 ），直至找到空桶，将元素插入其中。 ‧ 查找元素：若发现哈希冲突，则使用相同步长向后进行线性遍历，直到找到对应元素，返回 value 即 可；如果遇到空桶，说明目标元素不在哈希表中，返回 None 。 图 6‑6 展示了开放寻址（线性探测）哈希表的键值对分布。根据此哈希函数，最后两位相同的 输入集合中的元素可以被无限次重复选取。 ‧ 子集不区分元素顺序，比如 {4, 5} 和 {5, 4} 是同一个子集。 1. 参考全排列解法 类似于全排列问题，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素 和”，当元素和等于 target 时，就将子集记录至结果列表。 而与全排列问题不同的是，本题集合中的元素可以被无限次选取，因此无须借助 selected 布尔列表来记录元 素是否已

括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size ，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据 此变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：若插入元素时列表容量已满，则需要进行扩容。先根据扩容倍数创建一个更大的数组，再将 当前数组的所有元素依次移动至新 通哈希表有所不同。 ‧ 插入元素：通过哈希函数计算桶索引，若发现桶内已有元素，则从冲突位置向后线性遍历（步长通常为 1 ），直至找到空桶，将元素插入其中。 ‧ 查找元素：若发现哈希冲突，则使用相同步长向后进行线性遍历，直到找到对应元素，返回 value 即 可；如果遇到空桶，说明目标元素不在哈希表中，返回 None 。 图 6‑6 展示了开放寻址（线性探测）哈希表的键值对分布。根据此哈希函数，最后两位相同的 和 {5, 4} 是同一个子集。 第 13 章 回溯 hello‑algo.com 296 1. 参考全排列解法 类似于全排列问题，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素 和”，当元素和等于 target 时，就将子集记录至结果列表。 而与全排列问题不同的是，本题集合中的元素可以被无限次选取，因此无须借助 selected 布尔列表来记录元 素是否已

去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA A I 信 号 生 成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 原 始 高 频 数 据 实时超高频数据 结构化多档行情 全行业指数 概念指数 龙头 lead 股票 互联网新闻 外 部 交 互 交易所引擎 Web客户端 下单指令 信息回报 母单/信息上传 统计信息查询等 数据获取 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA A I 信 号 生 成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 原 始 高 频 数 据 实时超高频数据 结构化多档行情 全行业指数 概念指数 龙头 lead 股票 互联网新闻 外 部 交 互 交易所引擎 Web客户端 下单指令 信息回报 母单/信息上传 统计信息查询等 数据获取 集成学习模型 定制早停函数 原 始 高 频 数 据 实时超高频数据 结构化多档行情 全行业指数 概念指数 龙头 lead 股票 互联网新闻 外 部 交 互 交易所引擎 Web客户端 下单指令 信息回报 母单/信息上传 统计信息查询等 数据获取 模型训练 信号预测 交易指令 交易指令 森林模型的 Rust 展开 预测 大规模的新闻实时 spider 以及 NLP 分析 互联网新闻因子

3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向，满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 BI 工具 • 图分析工具集 • 图咨询服务 Source ： Graph Aware 图数据库发展趋势 AtlasGraph 研发背景 • 业务对大图分析的诉求（千亿点、万亿边） • 实时风控对图库的性能挑战（ OLTP 毫秒级响应） • 海致图平台产品服务于金融、政府行业有大量业务经验积累（接近客户需求） • 现有开源产品无法满足要求（受限于基础架构设计，优化性能有限） 新一代分布式图数据库需具备的特性 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， 基于 openCypher 向 ISO GQL 迈进 实时大图 支持万亿节点存储及流式计算 引擎的结合，最新数据实时入 库构图，为在线业务决策分析 提供有力支撑 AtlasGraph 架构及实现 新一代图技术应用特征简介 Takeaway AtlasGraph 架构概览 存储层

並行：上午練習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 XIV 並行：下午 326 63 非同步的 Rust 327 63.1 async/await . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 63.4 工作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 63.5 非同步管道 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 64 Future 控制流程 332 65.2 Pin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336 65.3 非同步特徵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338 65.4 安裝 . . . . .

並行：上午練習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318 XIV 並行：下午 324 63 非同步的 Rust 325 63.1 async/await . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325 63.4 工作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328 63.5 非同步管道 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328 64 Future 控制流程 330 65.2 Pin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334 65.3 非同步特徵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336 65.4 安裝 . . . . .