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 • cd build • cmake .. • make -j4 • sudo make install 目录再切换进去再指定源码目录的麻烦。 • cmake --build build 统一了不同平台（ Linux 上会调用 make ， Windows 上调用 devenv.exe ） • 结论：从现在开始，如果在命令行操作 cmake ，请使用更方便的 -B 和 --build 命令。 // 在源码目录用 -B 直接创建 build 目录并生成 build/Makefile // 自动调用本地的构建系统在 build cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release • ↑ 设置构建模式为发布模式（开启全部优化） • cmake -B build ← 第二次配置时没有 -D 参数，但是之前的 -D 设置的变量都会被保留 • （此时缓存里仍有你之前定义的 CMAKE_BUILD_TYPE 和 CMAKE_INSTALL_PREFIX ） -G 选项：指定要用的生成器 •

\x1b’ ） • 127 表示 DEL 键（‘ \x7f’ ）等 • 0~31 和 127 这些整数，就构成了 ASCII 码中控制字符的部分。 关于控制字符的一个冷知识 • 在 Linux 命令行中启动 cat 。 • 试试按 Ctrl+R ， Ctrl+E ， Ctrl+C 等一系列 组合键，看到出现了什么？ • 可以看到显示的字符变成了 ^R ^E ^C 等… … • 这是 Unix 必须告诉他是字符串（ %s ）还是整数（ %d ）还是 字符（ %c ），必须和右边的参数一致，初学者容易搞错 。 • 而且即使搞错了也能正常编译通过（一些高级的编译器会 给出警告），但是运行结果不对，或者还有可能崩溃。 泛型的 iostream 应运而生 • 得益于 C++ 的重载技术， cout 不用你手动指定类型，他 会自动识别参数的类型，帮你调用相应的格式化函数。 c_str 和 data 的区别 data() 只保证返回长度为 s.size() 的连续内存的首地址指针，不保证 0 结 尾。 • 把 C++ 的 string 作为参数传入像 printf 这种 C 语言函数时，需要用 s.c_str() 。 • 如果只是在 C++ 函数之间传参数，直接用 string 或 string const & 即可。 • void legacy_c(const char *name);

需要准确地指明每个项目之间的依赖关系，有头文件时特别头疼。 3. make 的语法非常简单，不像 shell 或 python 可以做很多判断等。 4. 不同的编译器有不同的 flag 规则，为 g++ 准备的参数可能对 MSVC 不适用。 构建系统的构建系统（ CMake ） • 为了解决 make 的以上问题，跨平台的 CMake 应运而生！ • make 在 Unix 类系统上是通用的，但在 Windows flag 规则，为 g++ 准备的参数可能对 MSVC 不适用。 • CMake 可以自动检测当前的编译器，需要添加哪些 flag 。比如 OpenMP ，只需要在 CMakeLists.txt 中指明 target_link_libraries(a.out OpenMP::OpenMP_CXX) 即可。 输出的可执行文件 输入的多个源文件 CMake 的命令行调用 • 读取当前目录的 CMakeLists 的含义稍后会说明（ CMake 中有很多这样的大写修饰符） 为什么 C++ 需要声明 • 在多文件编译章中，说到了需要在 main.cpp 声明 hello() 才能引用。为什么？ 1. 因为需要知道函数的参数和返回值类型：这样才能支持重载，隐式类型转换等特性。例 如 show(3) ，如果声明了 void show(float x) ，那么编译器知道把 3 转换成 3.0f 才能 调用。 2. 让编译器知道

保证结果是准确的，同时不浪费太多时间 。 运行结果 刚才的 BENCHMARK_MAIN 自动生成了一个 main 函数 ，从而生成一个可执行文件供你运行。运行后会得到测试 的结果打印在终端上。 命令行参数 他还接受一些命令行参数来控制测试的输出格式为 csv 等等，你可以调用 --help 查看更多用法。 CMake 中使用： find_package CMake 中使用：作为子模块 这个什么“勾勾”公司非要默认开启 推荐通过迭代器顺序访问 • 最好的方式是用 begin() 和 end() 的迭代 器区间，按顺序访问。 parallel_for 也支持迭代器 • 冷知识： tbb::blocked_range 的参数不一 定是 size_t ，也可以是迭代器表示的区间 。 • 这样 lambda 体内 r 的 begin 和 end 也会返回 tbb::concurrent_vector 的迭代 器类型。 算需要进入三级缓存更高效。 而当 t2 的队列比较空时，又会让 t1 继续算 d2 的 s2 ，这样可以避免 t2 闲置浪费时间。总之就是会自动负载均衡非常智能，完全无需操心内部 细节。 流水线并行： filter 参数 • serial_in_order 表示当前步骤只允许串行执行，且 执行的顺序必须一致。 • serial_out_of_order 表示只允许串行执行，但是顺 序可以打乱。 • parallel

PARENT_SCOPE) 才能修改到外面的变量。 第二章：第三方库 / 依赖项配置 用 find_package 寻找系统中安装的第三方库并链接他们 find_package 命令 • 常用参数列表一览： • find_package( [version] [EXACT] [QUIET] [CONFIG] [MODULE] • [REQUIRED] 这时你需要手动指定一个变量告诉他在哪儿，可以是普通变量 ${Qt5_DIR} ，也可以是环 境变量 $ENV{Qt5_DIR} ，两个中只要设置了任何一个 find_package 都可以识别到。 • 变量一般通过命令行 -DQt5_DIR=”C:/Program Files/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5” 设置。 举例， Windows 系统， Qt5 • 例如我把 Qt5 安装到了 D:/Qt5 cmake ，那 么请你设置变量 Qt5_DIR 为 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5 。有三种设置方法： • (1) 单次有效。在 configure 阶段，可以从命令行设置（注意要加引号）： • cmake -B build -DQt5_DIR=”D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5” • (2) 全局启用。右键“我的电脑” ->“

__global__ 用于定义核函数，他在 GPU 上执行，从 CPU 端通过三重尖括号语法调 用，可以有参数，不可以有返回值。 • 而 __device__ 则用于定义设备函数，他在 GPU 上执行，但是从 GPU 上调用的，而 且不需要三重尖括号，和普通函数用起来一 样，可以有参数，有返回值。 • 即： host 可以调用 global ； global 可以调 用 device ； 多遍，每次针对不同的架构，所以编译会 变得非常慢，生成的可执行文件也会变大 。 • 通常在自己的电脑上用时，同学们只要根 据自己显卡的指定一个版本号即可。 如果 CMakeLists.txt 里没有指定，也可以从命令行参数指定 ： 版本号和商品名对照表 • 版本 52 ： Quadro M6000 , GeForce 900, GTX-970, GTX-980, GTX Titan X • 版本 53 ： Tegra 这种奇怪的语法，这里面 的数字代表什么意思呢？ • 不妨把 <<<1, 1>>> 改成 <<<1, 3>>> 试试 看。你会看到 Hello, world! 打印了三遍！ • 原来，三重尖括号里的第二个参数决定着启动 kernel 时所用 GPU 的线程数量。 • GPU 是为并行而生的，可以开启很大数量的 线程，用于处理大吞吐量的数据。 获取线程编号 • 可以通过 threadIdx.x

丰富的自研图算法 • 环路识别、链路识别、节点间全路径、 发散子图识别、汇聚子图识别、金字塔 子图识别 与图数据库的深度结合  使用 cypher 语句直接调用  支持在用户筛选出的子图上计算  灵活的参数设定 自研图计算系统架构、极致的性能优化  深度适应客户的系统环境和算法需求 • 机器数量有限，通常小于 10 • 网络带宽不高（千兆、万兆以太网） • 需要支持各种不同类型的图计算算法 客户的信任 • 上线某银行反欺诈场景 业务效果提升 10%+ 灵活易用的开发平台 • AtlasML Python Library • 集成 Jupyter Notebook 超参数自动优化 • 支持超参数自动调优，解放算 法科学家生产力，避免繁杂的 手动调参 海致图神经网络平台特点 Rust 语言特性助力构建高性能图数据库 01 利用 Rust Stream 进行数据流式 处理 01 完善的测试类型支持，包括单元 测试、集成测试、基准测试等 02 03 和文档系统以及 CI/CD 工具的良 好集成 完整的断言系统 异步协程 零成本抽象 强大的测试框架 REPL 命令行客户端 WebUI 面向分析师，提供图模型定义、数据管理、图查询分析、服务状态监控、用户管理能力 免代码，可视化定义实体、 边，设计图模型。 【亮点】 • 支持模型导入导出 • 拖拽式关系构建

template • 是完全等价的，只是个人喜好不同。 模板函数：自动推导参数类型 • 那这样需要手动写 ， 用起 来还不如重载方便了？ • 别担心， C++ 规定： • 当模板类型参数 T 作为函数参数时，则可 以省略该模板参数。自动根据调用者的参 数判断。 模板函数：特化的重载 • 有时候，一个统一的实现（比如 t * 2 模板函数：默认参数类型 • 但是如果模板类型参数 T 没有出现在函数 的参数中，那么编译器就无法推断，就不 得不手动指定了。 • 但是，可以通过 • template • 表示调用者没有指定时， T 默认为 int 。 模板参数：整数也可以作为参数 • template • 可以声明类型 T 作为模板尖括号里的参数。除了 类型，任意整数也可以作为模板参数： 类型，任意整数也可以作为模板参数： • template • 来声明一个整数 N 作为模板参数。 • 不过模板参数只支持整数类型（包括 enum ）。 • 浮点类型、指针类型，不能声明为模板参数。自 定义类型也不可以，比如： • template // 错误！ 模板参数：多个模板参数 • int N 和 class T 可以一起使用。

侯捷 STL 侯捷 STL vector 容器 vector 容器：构造函数 • vector 的功能是长度可变的数组，他里面的数据 存储在堆上。 • vector 是一个模板类，第一个模板参数是数组里 元素的类型。 • 例如，声明一个元素是 int 类型的动态数组 a ： • vector a; vector 容器：构造函数和 size • vector 可以在构造时指定初始长度。 会初始化为空字符串，指针类型会初始化为 nullptr ） • explicit vector(size_t n); vector 容器：构造函数 • 这个显式构造函数还可以指定第二个参数，这样 就可以用 0 以外的值初始化整个数组了。 • 比如要创建 4 个 233 组成的数组就可以写： • vector a(4, 233); • 等价于 • vector vector a; • a.resize(4); • void resize(size_t n); vector 容器： resize • 当然， resize 也有一个接受第二参数的重载 ，他会用这个参数的值填充所有新建的元素。 • vector a(4, 233); • 等价于： • vector a; • a.resize(4, 233); • void

deduction / 编 译期参数推断 当代： C++17 引入常用数值算法 未来： C++20 引入区间（ ranges ） https://zhuanlan.zhihu.com/p/350068132 未来： C++20 引入模块（ module ） https://zhuanlan.zhihu.com/p/350136757 未来： C++20 允许函数参数为自动推断（ auto ） BV1h64y197Fd 自定义构造函数：无参数 自定义构造函数：无参数（使用初始化表达式） 为什么需要初始化表达式？ 1. 假如类成员为 const 和引用 2. 假如类成员没有无参构造函数 3. 避免重复初始化，更高效 自定义构造函数：多个参数 自定义构造函数：单个参数 自定义构造函数：单个参数（陷阱） 自定义构造函数：单个参数（避免陷阱） 避免陷阱体现在哪里？ • 加了 explicit 否则 show(80) 也能编译通过！ • 所以，如果你不希望这种隐式转换， • 请给单参数的构造函数加上 explicit 。 • 比如 std::vector 的构造函数 vector(size_t n) 也是 explicit 的。 explicit 对多个参数也起作用！ • 多个参数时， explicit 的作用体现在禁止 从一个 {} 表达式初始化。 • 如果你希望在一个返回