希望 工程师不再花时间在开发写代码之外的脏活累活，比如服务部署、找环境，服务编排等 Infra 的事情。 1 0 0 % 开 源 基 本 能 力 开 源 1.5 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装 10 分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote debug 工作流：效率和性能、开发者体验提升 工作流：效率和性能、开发者体验提升 贡献者流程建立 开 放 社 区 搭 建 2021 年 5 月 2021 年 7 月 2021 年 9 月 2021 年 11 月 2021 年 12 月 1 个月功能改造 90% 功能实现开源 技术社区雏形搭建 2022 年 3 月 生态伙伴工具 + Zadig Zadig 企业交付案例场景深化 开 发 者 场 景 挖 掘 3-5 个领域敏感型场景 建立产品发展委员会 实施负担较重难以推广 面向多云厂商友好，实施迁移成本极低，可扩展性 强，全球多地跨云跨域安全可靠自动化部署 企业基于 CI/CD 工具自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 、 Tekton 、 Argo 等 搭建流程串接胶水平台 建设成本高 500-2000 万之间 使用和学习门槛高；随业务发展扩展性差 局限性大，内部推广难度极高，做完后维 护成本高价值难被证明

来表示数组的结尾。这样只需要一个首地址指针就 能表示一个动态长度的数组，高，实在是高。 “0 结尾字符串”知识点应用举例 • 利用 C 语言字符串“以 0 结尾”这个特点，我们可以在一个 本来非 0 的字符处写入 0 ，来提前结束字符串。例如在第 n 个字符写入 0 ，就会只保留前 n 个字符作为一个子字 符串，删除后半部分。 “0 结尾字符串”知识点应用举例 • C 语言所谓的字符串类型 char * 实际上就是个首地址指 std::string 其实是同等 地位的。 • 虽然也可以给 std::string 定义很多个不同的 + 重载，每个针对不同的数字类 型（ int 、 float 、 double ）排列组合，但是这样没有可扩展性，而且影响编 译速度。 • 所以 cpp 说，你必须手动把 42 先转换为字符串，然后再和已有的字符串相 加： • “you have ” + std::to_string(42) + “ yuan” 字符串流 第 5 章 那 to_string 能不能指定十六进制？ • 很遗憾， to_string 是个缓解“键盘压力”的帮手函数，功能根本不全。 • 用 + 来拼接字符串也只是初学者的做法，他们并不是专业的字符串格式化工 具。 • 想要完整的功能（指定多少进制，左右对齐等），可以用专业的做法： 1. 古代 C 语言的 sprintf 2. 古代 C++ 的 stringstream 3

生活中无处不在的图 图分析技术分类 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边搜索 图算法 • 中心性算法 • 社区算法 • 路径算法 • … 图深度学习 • 图嵌入 • 图卷积 • 图注意力网络 • 图自编码器 图查询及其应用场景 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边的关联查询，可以快速完成传统数据库难以完成的 多度点边关 联 当前图的典型应用场景 路径识别 群体挖掘 节点识别 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 特性 信 雅 达 • 高可用 • 一致性（事 务） • 高性能 • 低资源消耗 • 易用 • 功能丰富 AtlasGraph 效利用硬件资源，高可用，高 可靠，故障自愈，低成本运维 HTAP Hybrid Transactional/Analytical Processing ，高性能图计算引 擎，预置 20 余种图计算算法 ，可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel Processing 架构，大规模集群 分布式存储及并行计 算， Shared Nothing 模式支

就相当于让相等条件变成了 a[0] == b[0] 。也就是说只要第 一个字符相等就视为字符串相 等，所以 “ arch” 和 “ any” 会 被视为相等的元素，从而被 set 给去重了！ • 扩展知识：其实， map 无非就是个只比较 K 无视 T 的 set> ，顺手还 加了一些方便的函数，比如 [] 和 at 。 set 和 vector 迭代器的共同点 和 4 之间， 从而使元素总是从小到大排 列。 • pair insert(int val); 向 set 中插入元素 • 刚刚说过 set 具有自动去重 的功能，如果插入的元素已 经在 set 中存在，则不会完 成插入。 • 例如往集合 {1,2,4} 中插入 4 则什么也不会发生，因为 4 已经在集合中了。 • pair 中查询元素是否存在 • 还有一种更直观的写法： • set.count(x) != 0 • count 返回的是一个 int 类型，表示 集合中相等元素的个数。 • 等等，不是说 set 具有去重的功能，不会 有重复的元素吗？为什么标准库让 count 计算个数而不是直接返回 bool… 因为他们 考虑到接口的泛用性，毕竟 multiset 就不 去重。对于能去重的 set ， count 只可能

古代 CMake 指的是 CMake 2.x 。 • 通过互联网和学校课程，许多人认识的 CMake 都是古代 CMake 。 • 现代 CMake 和古代 CMake 相比，使用 更方便，功能更强大。 为什么要学习现代 CMake ？ 现代 CMake ： 古代 CMake ： 第 0 章：命令行小技巧 传统的 CMake 软件构建 / 安装方式 • mkdir build 另一种方式：先创建目标，稍后再添加源文件 如果有多个源文件呢？ 逐个添加即可 使用变量来存储 建议把头文件也加上，这样在 VS 里可以出现在“ Header Files” 一栏 使用 GLOB 自动查找当前目录下指定扩展名的文件，实现批量添加源文件 启用 CONFIGURE_DEPENDS 选项，当添加新文件时，自动更新变量 如果源码放在子文件夹里怎么办？ 必须把路径名和后缀名的排列组合全部写出来吗？感觉好麻烦 标准： CMAKE_CXX_STANDARD 变量 • CMAKE_CXX_EXTENSIONS 也是 BOOL 类型，默认为 ON 。设为 ON 表示启用 GCC 特有的一些扩展功能； OFF 则关闭 GCC 的扩展功能，只使用标准的 C++ 。 • 要兼容其他编译器（如 MSVC ）的项目，都会设为 OFF 防止不小心用了 GCC 才有的 特性。 • 此外，最好是在 project 指令前设置

和最佳实践，基于平台工程打造，可以轻松连 接一切工具链 企业自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 或 CI/CD 工具 搭建流程串接胶水平台 局限性大扩展性差 内部推广难度极高 做完后价值难被证明 通用性、可扩展性、技术先进性强，可以灵活 广泛接入各种技术和业务场景 基于代码管理的 DevOps 方案 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高 (Continuous Security) 软件研发核心工程实践：交付工程 CI/CD 开发者实践 软件研发核心工程实践：全流程质量工程实践 - 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 • 自动化测试 测试工程师 • 升级预发环境 • 升级生产环境 • 变更数据库 发布工程师 核心场景介绍：不同角色工程师基于统一协作平面，操作使用自动化工作流和云原生环境 面向角色 功能描述 工作流名称样例 具体配置 开发工程师 CI 过程 project-unit-test project-scan • 单元测试、代码扫描 更新日常开发环境及 dev 业务配 置 project-dev-workflow

运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等 系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表，  为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念  子表通过超级表创建，带有标签，通过标签实现多表 高效聚合 `groupid` INT, `location` VARCHAR(24)) TDengine - 业务模式 开源版 企业版 云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储 • 工业数据接入 全托管时序数据 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 • Data Sources

*)(rdi + rsi * 4) size_t 在 64 位系统上相当于 uint64_t size_t 在 32 位系统上相当于 uint32_t 从而不需要用 movslq 从 32 位符号扩展 到 64 位，更高效。而且也能处理数组大 小超过 INT_MAX 的情况，推荐始终用 size_t 表示数组大小和索引。 浮点作为参数和返回： xmm 系列寄存器 xmm0 = xmm0 + volatile int *a 或 int volatile *a 2. int *__restrict a • 语法上区别： volatile 在 * 前面而 __restrict 在 * 后面。 • 功能上区别： volatile 是禁用优化， __restrict 是帮助优化。 • 是否属于标准上区别： • volatile 和 const 一样是 C++ 标准的一部分。 • restrict unaligned packed single u 代表 (%rdi) 的地址不一定对齐到 16 字 节 movaps ： move aligned packed single SIMD 指令：敢不敢再宽一点？ 为什么编译器没有用 256 位的 ymm0 ？ 因为他不敢保证运行这个程序的电脑支持 AVX 指令集…… 两个 int32 可以合并为一个 int64 四个 int32 可以合并为一个 __m128

48 位一致（符号扩展），也就是虚拟地址空间只有 48 位。 • 而经过 MMU 映射后实际给内存的地址只有 39 位，因此如今的 x64 架构实际上只能访 问 512GB 内存，如果插了超过这个大小的内存条他也不会认出来。 • 此外， 16 位计算机实际上能通过额外的段寄存器访问到 20 位的内存地址（ 1MB ）。 • 32 位计算机还能通过 PAE 技术（物理地址扩展）访问到 36 位的内存地址（ 是标准库大量使用的用于表示大小的类型，例如 vector::size() 返回类型就是 size_t 。 • 在主流操作系统上， size_t 和 uintptr_t 完全等价，虽然标准并没有强制要求这一点。 • 此外还有有符号的 ssize_t 和 intptr_t 等价，不过他是 Unix/Linux 系统特有的， Windows 上不存 在，因此请勿使用 ssize_t ，可以用 intptr_t 实验：不同大小之间的整数互转 • C 语言可以用 (short)x 的形式来强制把任意类型的 x 转换为 short 类型。 • 如果源类型比目的类型小，那么会根据目的类型是有 符号还是无符号的，自动扩展他的符号位。 • 例如 char 类型的 -128 是 10000000 • 强制转换为 short 后是 11111111 10000000 • 可见符号位被完全填充到了 short 的前一个字节，这

分块能减少 unordered_map 中存储的表项数量，从而减轻哈 希的压力。但意味着键值在空间上需要具有一定的局域性，否 则 会浪费分块中一 部分空间。 然而我们这里是 要用他记录粒子 经过的点，因此 具有一定空间局 域性，能够被分 块优化。 实际上空间局域 性正是稀疏网格 能够实现的一大 前提，稍后详细 讨论。 在 16x16 分块的基础上，只用一个 bit 存储 图片解释稀疏的好处 区间内的正数，非常方便。 对稀疏数据结构造成的问题 • 如果这里的 x 是负数，则 x % B 也是负数，会造成对 m_block 的越界访问。 • 因此 % 会返回负数对 CFD 用户来说是个很大的坑点，很多人想当然地用 % 做循环边界， 然而这对负方向会不起作用。 解决： (a % b + b) % b • 我看一些 CFD 用户喜欢写 (a + b) % b 做循环边界 ，从而避免负方向上出错。然而这还是避免不了 （看图可知：浮点数在 0 附近精度高） 定点数的好处：用 int16_t 表示 • 转成定点数的一大好处就是可以用任意大小的整数来 存储。这样就节省了一半带宽，从而加速了 2 倍。 能不能再小一点：用 int8_t 表示 • 发现结果不对了……说明 int8_t 太小了（可以容纳 - 128 到 127 ），容纳不下 97*100 这么大的数，发生 了溢出导致结果错误。 试图解决：用 uint8_t