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
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 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

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

Await Tree 的设计原理与实现 • 追踪关键 Future 的生命周期和控制流 • Init, First Poll, Pending, Next Poll, Ready, Cancel • 实时将 Task 的执行状态维护为一棵树 • 显示目前正在阻塞 / 执行的 Await Point • 得名 Await-Tree 基本用例 Await Tree 的设计原理与实现 基本用例 RisingWave 中的应用 • 云原生 SQL 流式数据库 • risingwave.com • GitHub 4.5k Stars • “Materialized View” • 计算：分布式流计算任务，实时增量维护 • 存储： S3 上的 Shared-storage 存储状态和数据 Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • 技术挑战 • 计算任务需长期执行，稳定性要求高 • Streaming 连接复用 & 反压 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 总结 • Async 生态下的 Stack Tree Backtrace 工具 • 实时观测各个 Task 的执行状态 • 直观分析 Task/Future 间的依赖阻塞关系 • 将 Await-Tree 集成在自己的 Async Rust 系统中！ • github.com/ri

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 升，集群可线性扩容

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 Microsoft 调试适配器协议，VSCode 和其他 IDE 可以调试任何受支持的微控制器上运行的 代码。 • cargo-embed 是使用 probe-rs 库构建的二进制文件。 • RTT（实时传输）是一种通过多个环形缓冲区，在调试主机和目标之间进行数据传输的机制。 51.7.1 调试 Embed.toml: [default.general] chip = "nrf52833_xxAA" 281 第 56 部分 习题 我们将为 PL031 实时时钟设备编写驱动程序。 After looking at the exercises, you can look at the solutions provided. 56.1 RTC 驱动程序 QEMU aarch64 虚拟机在 0x9010000 地址处 配备了 PL031 实时时钟。对于本练习，应该为其编写驱动 程序。 1. 使

point replica set ...... bucket bucket replica set 2. 为何从 Go 切换到 Rust • 高性能：无 GC 实时控制 • 安全：内存安全 线程安全 • 表达能力强：支持范型，match 表达式 3. Rust 使用经验分享 3.1 内存布局 offset Integer

批处理事务 正确性：无双花或少付 审计监管：交易日志不可篡改，交易历史可回溯 条件事务：根据一定的条件决定事务执行与否 高可用：在部分节点失效的情况下，依旧可以提供正确的 服务 超低延迟：实时交易，超低响应延迟 水平扩展性：利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩 展，应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性：业务逻辑与底层 API 解耦，当业务发生改变 时，底层 API 不用改变

• 学习博客（85篇） • http://rcore-os.cn/blog/ • 重要成果 • 2022：陈林峰《rCore 的龙芯平台移植》 • 2022：唐洪雨《基于Rust语言的嵌入式实时操作系统RFreeRTOS的移植》 • 2022：朱懿《zCore 操作系统容器化的探索》 • 2022：米明恒《操作系统调试器VSCode插件系统架构设计与实现》 • 2023：周子琪/周毅

多种不同协议数据对接，开发复杂度高 • 模块之间关联性不高但模块组成复杂，可维护性差 • 大量设备大量数据归集存储，存储压力大 • 数据总线 / 消息队列消息接入，定制化程度要求高 • 数据业务逻辑自定义需求强 • 一定的实时数据分析能力 taosX - 功能路线图 集群运维 数据接入 流式处理 流式处理 数据分享 开放平台 • Backup/Restore • Replication • Migration