size_t find(string_view sv, size_t pos) const noexcept; • 为什么我看官方文档上没写？标准库头文件里也没看到？ • 其实是有的，只不过官方为了让 头文件不依赖于 头 文件，把他们写成了模板，并利用类似 SFINAE 的机制给模板参数类型的设 了一些限制（相当于把 string_view 定义为一个 concept ）。 小彭老师学到了黑科技 • 这一黑科技在 zeno 中也有运用。例如 zeno/utils/Translator.h 中，为了让 Translator 类不依赖于 头文件（这是 Qt 的），但又能接受 QString 作为参数。具体来说是使用 SFINAE ，检测了 S 类型是否具有 fromStdString 和 toStdString 这两个函数。 string_view 码表，建立了英文字母和标点 符号到 0x00~0x7F 的一一映射。 • 后来计算机普及到世界各地，问题来了：并不是所有 国家都说英语！例如拉丁语也是由字母构成，好在当 年 ASCII 只占用了 0x00~0x7F 的部分，而一个字 节（ char 类型）可以表示的范围是 0x00~0xFF ， 因此只需把这 0x80~0xFF 的部分映射为拉丁字母和 其他标点符号等等，这就是后来的“扩展 ASCII

趋向于无穷时的时间复杂度来衡量，比如 O(n/c) 应该变成 O(1) 。 映射（ map ） 1 个线程，独自处理 8 个元素的映射，花了 8 秒 用电量： 1*8=8 度电 结论：串行映射的时间复杂度为 O(n) ，工作复杂度为 O(n) ，其中 n 是元素个数 并行映射 4 个线程，每人处理 2 个元素的映射，花了 2 秒 用电量： 4*2=8 度电 结论：并行映射的时间复杂度为 O(n/c) ，工作复杂度为 O(n) bm) • 里面即可。他会自动决定要重复多少次， 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

位计算机的寄存器能处理 64 位的整数，实际上的内存地址并没有 64 位。 • 实际上地址的高 16 位始终和第 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 int 甚至可以是 16 位的！只不过主流操作系统一致认为是 32 位的而已，并不是标准所保 证的。 • 为了解决不同操作系统上对类型定义混乱的问题， C 语言标准引入了 stdint.h 这个头文件 。 • 他里面包含一系列类型别名 (typedef) ，这些别名保证不论是什么操作系统什么架构，都是 固定的大小，例如： • typedef char int8_t; • typedef 传一个空指针，就表示“用户不想指定 这个参数”的意思。 C++ 可以用更安全的 func(std::optional pars) 来替代。 NULL 的定义为什么是这样的？ • 如果你看过标准库的头文件内容，会看到 NULL 的 本质无非是一个宏。那为什么要这样定义呢？ • 可见他在 C++ 中会直接定义为常数 0 ，而 C 语言 中却定义为 ((void*)0) ，为什么会区别对待？ •

Object Representation Serializer for Hashing • 字节级别确定性 • 执行速度快 Borsh • 轻量级 • 每一个对象与其二进制表示之间都存在一个双射映射 • 不同的对象的二进制表示一定不同 • 便于基于二进制表示进行 Hash 字节级别确定性 • 在 Rust 中， borsh 并没有使用 serde • 全部逻辑原生实现 • 序列化、反序列化速度大幅领先其他解决方案

设别出带有某种共同特征 的企业或个人群体 舆情传导 营销传导 风险传导 …  计算某个事件在关联的企业、个人 之间的传递过程和传递概率 图深度学习及其应用场景 图嵌入 • 将高维的图信息映射到低维向量中 • 通过图嵌入将客户关系表示为低维向量，可以结合其 他客户行为特征进行机器学习训练 图卷积神经网络 • 对图结构数据进行卷积计算 • 通过已有的企业数据，通过 GCN 进行半监督学习和分

值得注意的是， [] 运算符在索引超出数组大 小时并不会直接报错，这是为了性能的考虑。 • 如果你不小心用 [] 访问了越界的索引，可能 会覆盖掉别的变量导致程序行为异常，或是访 问到操作系统未映射的区域导致奔溃。 • int &operator[](size_t i) noexcept; • int const &operator[](size_t i) const noexcept;

com/263032155 找不到头文 件怎么办呀 CMake Cookbook 小彭老师建议 : ~~-·~·~-·~ -~·-·~·- 第一章：文件 / 目录组织规范 基于 CMake 的 C/C++ 项目，如何优雅地、模块化地组织大量源文件 ？ 推荐的目录组织方式 • 目录组织格式： • 项目名 /include/ 项目名 / 模块名 .h • 项目名 /src/ 模块名 .cpp ries( 项目名 PUBLIC include) • 源码文件中写： • #include < 项目名 / 模块名 .h> • 项目名 :: 函数名 (); 完整案例请看源码仓库： https://github.com/parallel101/course/tree/master/16/00 推荐的目录组织方式 • 头文件（项目名 /include/ 项目名 / 模块名 .h ）中写： ）中写： • #pragma once • namespace 项目名 { • void 函数名 (); • } • 实现文件（项目名 /src/ 模块名 .cpp ）中写： • #include < 项目名 / 模块名 .h> • namespace 项目名 { • void 函数名 () { 函数实现 } • } 完整案例请看源码仓库： https://github.com/pa

a.out 这个文件中，（称为可执行文件）。 • > ./a.out • 之后执行该命令，操作系统会读取刚刚生成的可执行文件，从而执行其中编译成机器码， 调用系统提供的 printf 函数，并在终端显示出 Hello, world 。 厂商 C C++ Fortran GNU gcc g++ gfortran LLVM clang clang++ flang 多文件编译与链接 • 单文件编译虽然方便，但也有如下缺点： 单文件编译虽然方便，但也有如下缺点： 1. 所有的代码都堆在一起，不利于模块化和理解。 2. 工程变大时，编译时间变得很长，改动一个地方就得全部重新编译。 • 因此，我们提出多文件编译的概念，文件之间通过符号声明相互引用。 • > g++ -c hello.cpp -o hello.o • > g++ -c main.cpp -o main.o • 其中使用 -c 选项指定生成临时的对象文件 选项指定生成临时的对象文件 main.o ，之后再根据一系列对象文件进行链接 ，得到最终的 a.out ： • > g++ hello.o main.o -o a.out 为什么需要构建系统（ Makefile ） • 文件越来越多时，一个个调用 g++ 编译链接会变得很麻烦。 • 于是，发明了 make 这个程序，你只需写出不同文件之间的依赖关系，和生成各文件的规则。 • > make a.out •

项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build ），这时才实际调用编译器来编译代码 • 在配置阶段可以通过 -D 设置缓存变量。第二次配置时，之前的 现在只需要写一次 CMakeLists.txt ，他会视不同的操作系统，生成不同构建系统的规则文件。 • 那个和操作系统绑定的构建系统（ make 、 MSBuild ）称为本地构建系统（ native buildsystem ）。 • 负责从 CMakeLists.txt 生成本地构建系统构建规则文件的，称为生成器（ generator ）。 -G 选项：指定要用的生成器 • Linux 启动时会把每个文件都检测一遍， 浪费很多时间。特别是有很多文件，但是实 际需要构建的只有一小部分，从而是 I/O Bound 的时候， Ninja 的速度提升就很明 显。 然而某些专利公司的 CUDA toolkit 在 Windows 上只允许用 MSBuild 构建，不能 用 Ninja （怕不是和 Bill Gates 有什么交 易） 第 1 章：添加源文件 一个 .cpp 源文件用于测试

写，即函数链接表。链接器会查找其他 .o 文件中是否定义了 _Z5otheri 这个符号， 如果定义了则把这个 @PLT 替换为他的地 址。 对 PLT 感兴趣？看 https://www.cnblogs.com/pannengzhi/p/2018-04-09-about-got-plt.html 编译器优化： call 变 jmp 多个函数定义在同一个文件中 如果 _Z5otheri 定义在同一个文件中，编 译器会直接调用，没有 译器会直接调用，没有 @PLT 表示未定义 对象。减轻了链接器的负担。 编译器优化：内联化 只有定义在同一个文件的函数可以被内联 ！否则编译器看不见函数体里的内容怎么 内联呢？ 为了效率我们可以尽量把常用函数定义在 头文件里，然后声明为 static 。这样调用 他们的时候编译器看得到他们的函数体， 从而有机会内联。 内联：当编译器看得到被调用函数（ other ）实现的时候 ，会直接把函数实现贴到调用他的函数（ 给其 他文件，而且 func 也已经内联了 other ， 所以编译器干脆不定义 other 了。 inline 关键字？不需要！ 编译的结果完全一致？ 结论：在现代编译器的高强度优化下，加不加 inline 无所谓 编译器不是傻子，只要他看得见 other 的函数体定义，就会自动内联 内联与否和 inline 没关系，内联与否只取决于是否在同文件，且函数体够小 要性能的，定义在头文件声明为 static