<< ")" << endl; } int m_i; }; int main() { auto v1 = Foo(1); { auto v2 = Foo(2); } auto v3 = Foo(3); auto v4 = new Foo(4); } https://godbolt.org/z/4WroY5311 1 2 3 4 5 6 7 8 9 << ")" << endl; } int m_i; }; int main() { auto v1 = Foo(1); { auto v2 = Foo(2); } auto v3 = Foo(3); auto v4 = new Foo(4); } https://godbolt.org/z/4WroY5311 1 2 3 4 5 6 7 8 9 } int m_i; }; int main() { auto v1 = Foo(1); // Foo(1) { auto v2 = Foo(2); } auto v3 = Foo(3); auto v4 = new Foo(4); } https://godbolt.org/z/4WroY5311 1 2 3 4 5 6 7 8 9

(data hazard)Branchless Computing 27 BRANCHES: BANE OF THE PIPELINES ● Hard to pipeline code: a += (v3[i]) ? (v1[i]+v2[i]) : (v1[i]*v2[i]) ● Pipelining relies on a continuous stream of instructions that order ● CPU must wait until it knows which instruction to fetch next load:v1[i]...v3[i] cmp[i]:v3[i]==0 jump if true a[i]:a+=v1[i]+v2[i] jump a[i]:a+=v1[i]*v2[i] ...Branchless Computing code: a += (v3[i]) ? (v1[i]+v2[i]) : (v1[i]*v2[i]) load:v1[i]...v3[i] cmp[i]:v3[i]==0 jump if true a[i]:a+=v1[i]+v2[i] jump a[i]:a+=v1[i]*v2[i] ... cmp[i+1]:v3[i+1]==0 load:v1[i+1]...v3[i+1] jump

by a tuple, and the fields depend on the address type. The general tuple form is (addr_type, v1, v2, v3 [, scope]), where: • addr_type 取 TIPC_ADDR_NAMESEQ、TIPC_ADDR_NAME 或 TIPC_ADDR_ID 中的一个。 • scope 取 TIPC_ADDR_NAME，那么 v1 是服务器类型，v2 是端口标识符，v3 应为 0。 如果 addr_type 为 TIPC_ADDR_NAMESEQ，那么 v1 是服务器类型，v2 是端口号下限，而 v3 是端口号上 限。 如果 addr_type 为 TIPC_ADDR_ID，那么 v1 是节点 (node)，v2 是 ref，v3 应为 0。 All errors raise exceptions Home page of nmh, an updated version of the original mh. MH & nmh: Email for Users & Programmers A GPL-licensed book on mh and nmh, with some information on the mailbox format. 18.4. mailbox —Manipulate

by a tuple, and the fields depend on the address type. The general tuple form is (addr_type, v1, v2, v3 [, scope]), where: • addr_type 取 TIPC_ADDR_NAMESEQ、TIPC_ADDR_NAME 或 TIPC_ADDR_ID 中的一个。 • scope 取 TIPC_ADDR_NAME，那么 v1 是服务器类型，v2 是端口标识符，v3 应为 0。 如果 addr_type 为 TIPC_ADDR_NAMESEQ，那么 v1 是服务器类型，v2 是端口号下限，而 v3 是端口号上 限。 如果 addr_type 为 TIPC_ADDR_ID，那么 v1 是节点 (node)，v2 是 ref，v3 应为 0。 All errors raise exceptions Home page of nmh, an updated version of the original mh. MH & nmh: Email for Users & Programmers A GPL-licensed book on mh and nmh, with some information on the mailbox format. 18.4. mailbox —Manipulate

by a tuple, and the fields depend on the address type. The general tuple form is (addr_type, v1, v2, v3 [, scope]), where: • addr_type 取 TIPC_ADDR_NAMESEQ、TIPC_ADDR_NAME 或 TIPC_ADDR_ID 中的一个。 • scope 取 TIPC_ADDR_NAME，那么 v1 是服务器类型，v2 是端口标识符，v3 应为 0。 如果 addr_type 为 TIPC_ADDR_NAMESEQ，那么 v1 是服务器类型，v2 是端口号下限，而 v3 是端口号上 限。 如果 addr_type 为 TIPC_ADDR_ID，那么 v1 是节点 (node)，v2 是 ref，v3 应为 0。 All errors raise exceptions Home page of nmh, an updated version of the original mh. MH & nmh: Email for Users & Programmers A GPL-licensed book on mh and nmh, with some information on the mailbox format. 18.4. mailbox —Manipulate

CHM copyIdx copyDone size slots newTable K1 V1 K2 V2 K3 V3 K4 V4 Table pairs CHM copyIdx copyDone size slots newTable K1 V1 K2 V2 K3 V3 K4 V4 K5 V5 K6 V6 K7 V7 K8 V8 K1 V1 K2 V2 1.dat 2.dat 3 CHM copyIdx copyDone size slots newTable K1 V1 K2 V2 K3 V3 K4 V4 Table pairs CHM copyIdx copyDone size slots newTable K1 V1 K2 V2 K3 V3 K4 V4 K5 V5 K6 V6 K7 V7 K8 V8 K1 V1 K2 V2 1.dat 2.dat 3 CHM copyIdx copyDone size slots newTable K1 V1 K2 V2 K3 V3 K4 V4 Table pairs CHM copyIdx copyDone size slots newTable K1 V1 K2 V2 K3 V3 K4 V4 K5 V5 K6 V6 K7 V7 K8 V8 K1 V1 K2 V2 1.dat 2.dat 3

quantity v1 = 110 * (km / h); // 110 km/h constexpr quantity v2 = 70 * mph; // 70 mi/hhello, units auto v3 = avg_speed(220. * isq::distance[km], 2 * h); // 110.0 km/h auto v4 = avg_speed(isq::distance(140 * h); // 70.0 mi/hhello, units constexpr auto avg_speed(auto d, auto t) { return d / t; } auto v3 = avg_speed(220. * isq::distance[km], 2 * h); // 110.0 km/h auto v4 = avg_speed(isq::distance(140 avg_speed(QuantityOf auto d, QuantityOf auto t) { return d / t; } auto v3 = avg_speed(220. * isq::distance[km], 2 * h); // 110.0 km/h auto v4 = avg_speed(isq::distance(140

d-makes-deepseek-r1- distill-llama-70b-available 70B 邮箱注册，速度快，但感觉比Cerebras弱一些。 …… DeepSeek 三种模式对比 • 基础模型（V3）：通用模型（2024.12），高效便捷，适用于绝大多数任务，“ ”任务 • 深度思考（R1）：推理模型，复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码，“ ”任务 • 联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至 联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至 DeepSeek 两种模型对比 操作规范清晰 且对结果有明确要求 操作路径多元、开放， 且对结果没有明确要求 DeepSeek 两种模型对比（5R） 维度 V3模型 R1模型 Regulation （规范性） 强规范约束 （操作路径明确） 弱规范约束 （操作路径开放） Result （结果导向） 目标确定性高 （结果可预期） 目标开放性高 （结果多样性） （自主决策） Risk （风险特征） 低风险 （稳定可控） 高风险 （不确定性高） （限定于文本生成任务） DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 如何提问？两种模型的提示语差异 • 基础模型（V3）：“过程-结果”清晰（指令） • 深度思考（R1）：目标清晰，结果可以模糊（推理） RTGO提示语结构 Role（角色） 定义AI的角色：

策略优化：开源特性，成本优势  开源策略  成本优势 DeepSeek 通过技术创新和优化策略，大幅降低了模型训练和推理 成本，使其在性价比上远超 OpenAI 等竞争对手。  训练成本：DeepSeek V3 的训练成本仅为 557.6 万美元，远低于 其他国际大公司的训练成本。这种低成本策略使得更多企业和开发 者能够负担得起高性能 AI 模型的训练和使用。  调用成本：DeepSeek R1 的 调用成本 （输出/百万 tokens） DeepSeek-V3 557.6万美元 0.14美元（缓存未命中） / 0.014美元（缓存命中） 0.28美元 DeepSeek-R1 未明确（推测低于V3） 0.14美元（缓存命中） / 0.55美元（缓存未命中） 2.19美元 OpenAI GPT-4o 10亿美元 2.5美元（缓存未命中） / 1.25美元（缓存命中） 10美元 OpenAI 相当，远超其他模型。 • 代码生成能力达专家级水平：DeepSeek R1在编程任务中，Elo评分达 2029，超越 96.3% 的人类参赛者；在工程任务中DeepSeek-R1表现略优 于 DeepSeek V3，这对开发人员在实际任务中有潜在帮助。  知识类任务表现  其他任务表现 • 在创意写作、问答、编辑、摘要等任务中，DeepSeek R1 表现优异。 • 非考试类智能处理能力强大：在 AlpacaEval

'b', 'c' }; std::vector v3 { 3, 4, 5 }; auto r1 { std::views::zip(v1, v2) }; // {(1,'a'),(2,'b')} auto r2 { std::views::zip_transform(std::multiplies(), v1, v3) }; // {3,8}78 Changes auto r5 { v2 | std::views::pairwise }; // {('a','b'),('b','c’)} std::vector v3 { 3, 4, 5 }; auto r6 { v3 | std::views::pairwise_transform(std::plus()) }; // {7,9}80 Changes to Views Library