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 大可不必！用 aux_source_directory ，自动搜集需要的文件后缀名 进一步： GLOB_RECURSE Fortran ：老年人的编程语言 • CUDA ：英伟达的 CUDA （ 3.8 版本新增） • OBJC ：苹果的 Objective-C （ 3.16 版本新增） • OBJCXX ：苹果的 Objective-C++ （ 3.16 版本新增） • ISPC ：一种因特尔的自动 SIMD 编程语言（ 3.18 版本新增） • 如果不指定 LANGUAGES ，默认为 C 和 CXX 。 https://cmake VERSION x.y.z) 可以把当前项目的版本号设定为 x.y.z 。 • 之后可以通过 PROJECT_VERSION 来获取当前项目的版本号。 • PROJECT_VERSION_MAJOR 获取 x （主版本号）。 • PROJECT_VERSION_MINOR 获取 y （次版本号）。 • PROJECT_VERSION_PATCH 获取 z （补丁版本号）。 一些没什么用，但 CMake

Zadig 核心特性： 运维 真正意义的持续交付：以工程师体验为核心，价值交付为理念，完成需求到发布的全路径。 测试 发布 洞察 一堆复杂脚本、维护成本极高 员工手工操作费时费力易出错 手动更新服务、手动打包、交付 付效率低下、占据大量研发时间 、研发利用率极低 环境不透明、测试效率低下、测 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 自动化一切可以自动化的，让工程师专注创造 2 、 用户核心场景 使用介绍 视频 Demo 演示 ? • 准备环境 • 准备工作流 运维（管理员） • IDE 热部署 • 更新镜像 • 更新配置 • 更新数据 • 日常调试 开发工程师 • 日常测试验证 • 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

数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：开发 5 分钟，上线 2 企业解决方案和最佳实践内置 发布 AI 增强解决方案 企 业 开 放 性 、 A I 能 力 增 强 产品发展历程 高频极速迭代： Zadig 开源 29 个月共迭代 21 个版本 “ ” 开发者常处于 今天发版、明早升级 嗷嗷待哺状态 Zadig 优势、使用场景、解决问题域 Zadig 解决问题域 Zadig 云原生开放性：极简、 0 负担接入 Zadig 业务架构 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策

分别在各自的目录下有自己的 CMakeLists.txt 。 二、根项目的 CMakeLists.txt 配置 • 在根项目的 CMakeLists.txt 中，设置了默 认的构建模式，设置了统一的 C++ 版本 等各种选项。然后通过 project 命令初始 化了根项目。 • 随后通过 add_subdirectory 把两个子项 目 pybmain 和 biology 添加进来（顺序 无关紧要），这会调用 • 如果不加，在你创建新文件时， myvar 不会自动更新，还是旧的那几个文件，可能出现 undefined symbol ，需要重新运行 cmake -B build 才能更新。 • 加了，则每次 cmake --build 时自动检测目录是否更新，如果目录有新文件了， CMake 会自动帮你重新运行 cmake -B build 更新 myvar 变量。 六、头文件和源文件的一一对应关系 Qt5.12.1 ，你设置了环 境变量 Qt5_DIR=/opt/Qt5.12.1 ，后来又搞了个 B 项目依赖 Qt5.10.3 ，但是你忘了你设置过全 局的环境变量指向 5.12.1 了，导致版本冲突。 • 单项目有效（写死在 CMakeLists.txt ）虽然方便了你，但是你的 CMakeLists.txt 拿到别人电脑 上（例如你通过 GitHub 开源的），可能你 set(Qt5_DIR

● Marker 事务层 ○ 使用业务 id 进行路由 ○ 执行转账计划 ○ 分发账户变动请求 ● Auticuro 账户层 ○ 使用账户 id 进行分区 ○ 执行账户变动请求 ○ 更新账户余额 分布式账务系统 性能展示 8 vCPUs * 5 节点 SSD 磁盘 当 TPS = 10K 时， 延迟 P99 < 20ms 分布式账务系统 高吞吐，超低延迟 账户层： 处理被共识的 events ，更新状态机 （账户表） ○ 去重 & 更新余额 ○ 关键路径采用无锁单线程 账户层： Auticuro 分布式账务系统 1 2 3 4 ● 1. 接受转账请求，转换成 events ● 2. 将 events 送入 Raft 共识，等待 events 被多数节点保存 ● 3. 处理被共识的 events ，更新状态机 （账户表） ● 4. JetBrains + Rust 插件 Gitlab CI/CD 心路历程 真刀实枪 – 文档工具 文档生成 CI/CD git page 作为文档 心路历程 吐槽点 ● Nightly 版本编译器： tikv ， raft-rs ● 无官方库，官方库支持不成熟 ○ Kafka （第三方： https://github.com/kafka-rust/kafka-rust) ○ PostgreSQL

到 4.2.2 2 支持 Debian9 、 Debian10 、 Debian11 3 支持 gcc clang 更新内容 Curve1 编译 Debian11-Dockerfile .bazelrc bazel 版本： 4.2.2 （ bazelisk) docker run -v $(pwd):/curve -it opencurvedocker/cur

像性别、状态值等等建立索引没有意义 像性别、状态值等等建立索引没有意义  字段唯一，最少，不可为 字段唯一，最少，不可为 null null  对大数据量表建立聚集索引，避免更新操作带来的碎片。 对大数据量表建立聚集索引，避免更新操作带来的碎片。  尽量使用短索引，一般对 尽量使用短索引，一般对 int int 、 、 char/varchar char/varchar 、 、 date/tim 类型的索引（唯一索引）  大文本字段不建立为索引，如果要对大文本字段进行检索， 大文本字段不建立为索引，如果要对大文本字段进行检索， 可以考虑全文索引 可以考虑全文索引  频繁更新的列不适合建立过多索引 频繁更新的列不适合建立过多索引 应用优化 应用优化 索引建立原则（二） 索引建立原则（二）  order by order by 字句中的字段， 字句中的字段， where where  尽量不用触发器，特别是在大数据表上 尽量不用触发器，特别是在大数据表上 应用优化 应用优化 编写高效的 编写高效的 SQL SQL （三） （三）  更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 上必要判断条件 上必要判断条件  使用 使用 union all

生成两份源码级不同的 代码。 __CUDA_ARCH__ 是个版本号 • 其实 __CUDA_ARCH__ 是一个整数，表 示当前编译所针对的 GPU 的架构版本号 是多少。这里是 520 表示版本号是 5.2.0 ，最后一位始终是 0 不用管，我们 通常简称他的版本号为 52 就行了。 • 这个版本号是编译时指定的版本，不是运 行时检测到的版本。编译器默认就是最老 的 52 ，能兼容所有 GTX900 CMake 设置架构版本号 • 可以用 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 这个变量 ，设置要针对哪个架构生成 GPU 指令码。 • 小彭老师的显卡是 RTX2080 ，他的版本号是 75 ，因 此最适合他用的指令码版本是 75 。 • 如果不指定，编译器默认的版本号是 52 ，他是针对 GTX900 系列显卡的。 • 不过英伟达的架构版本都是向前兼容的，即版本号为 75 的 RTX2080 也可以运行版本号为 52 的指令码，虽然 不够优化，但是至少能用。也就是要求：编译期指定的 版本 ≤ 运行时显卡的版本。 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 会自动转换成 --gpu-code 等编 译 flag 版本号不要太新了 • 比如这里设置了 RTX3000 系列的架构版 本号 86 ，在 RTX2080 上就运行不出结 果。 • 最坑的是他不会报错！也不输出任何东西

find_first_not_of 寻找不在集合内的字符 举一反三： find_last_of 、 find_last_not_of • find 的反向版本是 rfind 。 • find_first_of 的反向版本是 find_last_of 。 • find_first_not_of 的反向版本是 find_last_not_of 。 replace 替换一段子字符串 • replace(pos, len, “str”) &append(const char *s, size_t len); // 只保留前 len 个字符 append 追加一段字符串 • 前面两个是最常用的版本，和 += 也是等价的。 • 后面两个带 len 的版本很奇怪，他们居然是反过来的： • 对于 str 是 string 类型时，会变成保留后半部分。 • 对于 str 是 const char * 类型时，会保留前半部分。 size() - len 个字符 • string &insert(size_t pos, const char *s, size_t len); // 只保留前 len 个字符 • 后两个版本和 append 的情况一样诡异……通常我们只用前两个就行。 • 又是一个就地修改字符串，返回指向自身引用的函数…… insert 插入一段字符串 • 当然，更直观的做法，还是 substr 配合

• 对于传统分支的做法，为什么排序了的更 高效？既然无分支更高效，我要怎样优化 才能让我的程序变成无分支的呢？那就来 看本期性能优化专题课吧！ 分支预测成败对性能的影响 排序为什么对有分支的版本影响那么大 为什么需要流水线 • 为了高效， CPU 的内部其实是一个流水 线 (pipeline) 。流水线的目的是能把原本 串行的一系列指令并行化。为了理解为什 么需要流水线，我们先反过来，假设没有 10 = 42 。 • 对于 x 小于等于 0 的情况， (x > 0) 变成 0 ，相当于 32 + 0 * 10 = 32 + 10 = 32 。 • 这样一来就和原来带 if-else 的版本的效果完全一样，但是取缔了分支，更高效。 • 我称之为“妙用加减乘”优化法。 “ 妙用加减乘”进行无分支优化的通用公式 • 因此我们总结规律得出： • if (cond) return a; ? a : b) // 方法 3 • 三目运算符通常会变成和 if-else 一样的分 支，同样会生成条件跳转指令，理应一样 低效。但是有时候编译器会检测到，可以 帮你自动优化成无分支版本的。 “ 妙用加减乘”进行无分支优化的通用公式 • 我比较喜欢方法 2 ，因为他可以很直观地同样适用于多个分支的情况，例如： • if (x < 0) return 0; • else if