银行证券保险 企业、公安部、上海市公安局、武汉市公安局等 100+ 公安机构，国家电网、 国信通产业集团等电力能源行业提供数据智能产品解决方案及长期服务。 海致专注为政府、金融、能源等客户提供大数据处理、分析、挖掘服务，在互 联网技术基础上，打造专业、易用的企业级大数据实战应用产品及解决方案。 北京中关村总部 武汉运维中心 深圳研发中心 上海应用中心 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 AtlasGraph 大规模图数据分析平 台”荣获中国计算机学会（ CCF ： China Computer Federation ）“ 2021 年 CCF 科 学技术奖科技进步卓越奖”。 伴随市场对于知识图谱应用的不断深入，图数据规模和应用性能之间的矛盾愈 加凸显，海致针对以上背景展开了系统性的技术攻关，解决了图数据的高效存 储、索引及复制难题，提出了基于图缩减的高效分析方法，并孵化出了一个大 规模图数据分析平台 AtlasGraph 。 5 获得 2022 年中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 中国电子学会发布的《 2022 中国电子学会科学技术奖公告》，海 致星图与北京邮电大学、蚂蚁科技集团有限公司、中移动信息技术 有限公司联合研发的“大规模复杂异质图数据智能分析技术与规模化 应用”项目，斩获“科学技术奖科技进步一等奖”，这也是国内电子信 息领域的最高奖项。 该奖

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 Zadig 系统架构 1 Zadig 行业方案 对比分析 职能 传统 DevOps 方案 ZadigX 云原生 DevOps 方案 降本提效 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发 / 高效率 / 低成本 • 人在系统之上 / 高效交互 • 复杂性下沉到单一平台 整体人效提升 1-5 倍 解除组织 / 流程 / 系统 孤岛，打造成长型组织 企业收益分析 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 方案优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式；手工维护成本 • 自动化测试效益分析 高效协同的测试管理 • 一套 YAML/Chart 模板管理数百微服务 • 每个技术栈抽象一套构建模板 • 运维统一工作流规范，开发自主使用 • 跨多项目复用模板 扫码查看易快报案例 强大免运维的模板库 • 系统纬度：集群、项目、服务、环境、工作流 • 项目纬度：构建、测试、部署， DevOps 指标 • 迭代纬度：需求到发布效率、质量分析 • 效能度量：耗时分析、通过率统计、趋势分析

e 等于 equal ne 不等于 not equal http://unixwiz.net/techtips/x86-jumps.html 手动进行无分支优化的方法 无分支优化：从汇编角度分析 • 发生了什么？让我们把源码和汇编逐个对应。 • x 是第一个参数（通过 edi 传入，被存入 rbp 指向的堆 栈） • 比较 x 和 0 的大小（ cmp 命令把刚存入堆栈的 x 和 0 3 字节 填充零） • 返回类型 int 占据 4 字节（ eax 寄存器就是 4 字节的） • 返回值都放 eax 寄存器（刚刚算得的就在 eax ，直接返 回） 无分支优化：从语法角度分析 • 刚刚其实是利用了 C 语言把 bool 类型的 true 当做 1 ， false 当做 0 的特性。 • (int)true == 1 (int)false == 0 • 例如： • ifelse 的。 “ 摆大烂”的效果和 ifelse 几乎一样，也就是说根本没用，三目运算符还是生成了 低效的跳转指令，自己不上进，还指望编译器来救你？你还不如坐等天上掉馅饼。 从汇编角度分析（ -O0 ） 从汇编角度分析（ -O3 ） 因为 clamp 用了两次分支， if-else-if-else ，刚才 -O0 时是需要连续两次条件跳转指令的。 但是在 -O3 的淫威下，编译器把其中一个条件跳转自动优化掉了（

软 件 / 配 置 / 数 据 迭 代 方 式 已 经 无 法 适 应 ， 软 件 工 程 化 时 代 已 然 到 来 。 Z a d i g 软 件 工 程 平 台 是 国 内 落 地 程 度 最 深 、 使 用 范 围 最 广 （ 近 千 家 企 业 ） 的 云 原 生 D e v O p s 平 台 。 领先企业抢先实践 Zadig Zadig 研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对比： 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 工作流更新环境进行集成验证 包括步骤：构建 -> 部署 sit 环境 -> 接口测试 -> IM 通知 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 自动化测试——测试结果分析 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 uat 发布——执行 uat 工作流做预发布验证 步骤包含：质量门禁 -> 构建 ->nacos 变更 -> 部署 uat

defl; • } • } • 封装成函数方便使用： • auto val = map_get(m, “key”, “default”); • ss map 常用函数不同情况下的行为分析 类型 C++ 代码 key 已存在 key 不存在 读取 val = m.at(key) 读取这个值 抛出 out_of_range 异常 val = m[key] 读取这个值 创建并零初始化（默认构造函数） erase(key) 删除这个值 默默放弃 小彭老师四定律： 读取，要用 at 。 写入，要用 [] 。 判断存在，用 count 。 删除，用 erase 。 这四个已经够用了。 map 常用函数不同情况下的行为分析 类型 C++ 代码 key 已存在 key 不存在 读取 val = m.at(key) 读取这个值 抛出 out_of_range 异常 val = m[key] 读取这个值 创建并零初始化（默认构造函数） 次比较运算就能找到（例如查找 1 ）。 • 最坏需要 n 次比较运算才能找到或者发现找不到（例如查找 7 ，或者找一个不存在的 数）。 • 所以我们说 vector 查找指定元素的最坏复杂度为 O(n) 。 1 4 2 8 5 7 要找的数 内存 5 ==? 地址 a a+1 a+2 a+3 a+4 a+5 set 查找为什么高效 • set 又称集合（数学概念），是专为查找优化的容器，查找元素要用他自带的

• 抽象数据类型 • 时空复杂度 • 复杂度计算 • 基本数据结构复杂度 抽象数据类型 什么是抽象数据类型？ 为什么需要抽象数据类型？ 时空复杂度 • 时间复杂度更被看重 • 时间和空间复杂度不是对立的，可以协同 时间和空间复杂度 复杂度计算 • 大Ｏ标记法（数量级近似） • 用 AI 来估计 算步骤、算存储 Rust 基本数据结构复杂度 线性数据结构 非线性数据结构 非线性数据结构 总体来看，时间复杂度没有超过 O(n) 的！ Rust 实现数据结构 • 栈 • 链表 • Vec Rust 实现数据结 构 栈 借助 Vec 容器 泛型支持 Option ？ 链表 链接可能为空 多种迭代 Vec 借助链表 随机插入 插入新的 Vec Rust 实现算法 • 蒂姆排序 • 字典树 • 图 Rust 实现算 法 蒂姆排序 什么是蒂姆排序？ 联想：图数据结构的的点、边、面似乎满足欧拉公式 : V – E + F = 2 、则时间复杂度为： O(V+E) = O(2E – F + 2) • V = 14; E = 18; F = 5 + 1; • V+E = 32 • 2E – F + 2 = 32 总结及学习资源 • 算法总结 • 学习资源 总结及学习资源 Rust 算法总结 • 复杂度分析及算法优化 • 别自己实现，用标准库 • 利用 Rust

• OOXML - Excel 解析库 • xlsx2csv - Excel 转 CSV 工具 • Unqlite - 单文件非关系型数据库 • Wisecondor - 生物信息 CNV 分析 • mdsn - A Multi-address DSN(Data Source Name) parser. TDengine 应用开发组 • Python/Rust/Go 连接器 • 数据可视化 Series Database ），专为物联网、工业互联网、金融、 IT 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 s t 使 用 taosX - 物联网数据接入问题 • 多种不同协议数据对接，开发复杂度高 • 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

二级缓存有 256 KB ， 6 个物理核心每个都有一个， 总共 1.5 MB 。 • 三级缓存由各个物理核心共享，总共 12 MB 。 通过图形界面查看拓扑结构： lstopo 根据我们缓存的大小分析刚刚的图表 • 也可以看到刚刚两个出现转折的点，也是在 二级缓存和三级缓存的大小附近。 • 因此，数据小到装的进二级缓存，则最大带 宽就取决于二级缓存的带宽。稍微大一点则 只能装到三级缓存，就取决于三级缓存的带 章：插桩与循环分块 什么是插桩（ stencil ） • 插桩这个操作，就是说在结构网格中，从一个点往周围固定范围读取值， 并根据一定权重累加，然后用于修改自身的值。 • 比如求一个场的梯度、散度、旋度、拉普拉斯。如果场是用结构网格 （ structured grid ）表示，那就是一个插桩操作。 • 插桩的内核（ kernel ）指的就是这个“周围范围”的形状（如右图三个例子） 和每个地方读取到值对修改自身值的权重等信息。 实战案例：矩阵乘法 • 分析访存规律： • a(i, j) 始终在一个地址不动（一般）。 • b(i, t) 每次跳跃 n 间隔的访问（坏）。 • c(t, j) 连续的顺序访问（好）。 • 因为存在不连续的 b 和一直不动的 a ， 导致矢量化失败，一次只能处理一个标量 ， CPU 也无法启动指令级并行（ ILP ）。 解决：寄存器分块（类似于循环分块） • 分析访存规律： • a(i

这样，在 cudaDeviceSynchronize() 以后 ，应该可以获取数据了吧？ • 结果令人失望，尽管给 kernel 传了指向 ret 的指针，但 ret 的值并没有被改写成 功。 分析返回的错误代码 • CUDA 的函数，如 cudaDeviceSynchronize() 。 • 他们出错时，并不会直接终止程序，也不会抛出 C++ 的异常，而是返回一个错误代码，告诉你出的具体什么 类似的这样的低精度內建函数还有 __expf 、 __logf 、 __cosf 、 __powf 等。 • 还有 __fdividef(x, y) 提供更快的浮点除法 ，和一般的除法有相同的精确度，但是在 2^216 < y < 2^218 时会得到错误的结果。 编译器选项： --use_fast_math • 如果开启了 --use_fast_math 选项，那么所有对 sinf 和 这就是胡渊鸣所说的 BLS （ block-local storage ） 进一步，当数组非常大，缩减后的数组可以继续递归地用 GPU 求和 • 这是第六课说过的方法。递归地缩并，时间复杂度是 O(logn) 。 • 同样是缩并到一定小的程度开始就切断 (cutoff) ，开始用 CPU 串行求和。 https://developer.download.nvidia.cn/asset

今天，双核或者四核机器在多线程应用方面，其性能不见得的是单核机器的两倍或者四倍。 这一问题一直伴随 CPU 发展至今。 并发和并行的区别 • 运用多线程的方式和动机，一般分为两种。 • 并发：单核处理器，操作系统通过时间片调 度算法，轮换着执行着不同的线程，看起来 就好像是同时运行一样，其实每一时刻只有 一个线程在运行。目的：异步地处理多个不 同的任务，避免同步造成的阻塞。 • 并行：多核处理器，每个处理器执行一个线 章：并行循环 时间复杂度（ time-efficiency ）与工作量复杂度（ work-efficiency ） • 在“小学二年级”算法课里，我们学过复杂度的概念，意思是算法执行所花费的时间取决于数据量 的大小 n ，比如 O(n²) 表示花费时间和数据量的平方成正比。 • 对于并行算法，复杂度的评估则要分为两种： • 时间复杂度：程序所用的总时间（重点） • 工作复杂度：程序所用的计算量（次要） 这两个指标都是越低越好。时间复杂度决定了快慢，工作复杂度决定了耗电量。 • 通常来说，工作复杂度 = 时间复杂度 * 核心数量 • 1 个核心工作一小时， 4 个核心工作一小时。时间复杂度一样，而后者工作复杂度更高。 • 1 个核心工作一小时， 4 个核心工作 1/4 小时。工作复杂度一样，而后者时间复杂度更低。 • 并行的主要目的是降低时间复杂度，工作复杂度通常是不变的。甚至有牺牲工作复杂度换取时间 复杂度的情形。