K-V 对的一份深拷贝。你写入的只是这份拷贝 后的 V ，不是 map 中的那个 V 。 map 的遍历：遍历的同时修改怎么办？ k v map 中的 堆空间 执行你这段代码 的栈空间 未初 始化 v2 要写入的数 执行中的代码 for (auto [k, v]: m) { v = v2; } • 我们现在遍历一个 map ，然后把他里面所有的 V 都设为 v2 ，要怎么做？ K-V 对的一份深拷贝。你写入的只是这份拷贝 后的 V ，不是 map 中的那个 V 。 map 的遍历：遍历的同时修改怎么办？ k v map 中的 堆空间 执行你这段代码 的栈空间 k v v2 要写入的数 执行中的代码 for (auto [k, v]: m) { v = v2; } • 我们现在遍历一个 map ，然后把他里面所有的 V 都设为 v2 ，要怎么做？ • K-V 对的一份深拷贝。你写入的只是这份拷贝 后的 V ，不是 map 中的那个 V 。 map 的遍历：遍历的同时修改怎么办？ k v map 中的 堆空间 执行你这段代码 的栈空间 k v2 v2 要写入的数 执行中的代码 for (auto [k, v]: m) { v = v2; } 你修改的是栈空间 ( 周树人 ) 管我堆空间 ( 鲁迅 ) 什么事？ • 我们现在遍历一个

__global__ 修 饰符，即可让他在 GPU 上执行。 • 不过调用 kernel 时，不能直接 kernel() ，而 是要用 kernel<<<1, 1>>>() 这样的三重尖括 号语法。为什么？这里面的两个 1 有什么用 ？稍后会说明。 • 运行以后，就会在 GPU 上执行 printf 了。 • 这里的 kernel 函数在 GPU 上执行，称为核 函数，用 __global__ 修饰的就是核函数。 后，并不 会立即在 GPU 上执行完毕，再返回。实际上只是把 kernel 这个任务推送到 GPU 的执行队列上，然后立即 返回，并不会等待执行完毕。 • 因此可以调用 cudaDeviceSynchronize() ，让 CPU 陷 入等待，等 GPU 完成队列的所有任务后再返回。从而 能够在 main 退出前等到 kernel 在 GPU 上执行完。 定义在 GPU 上的设备函数 上的设备函数 • __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

章：线程 进程与线程 • 进程是一个应用程序被操作系统拉起来加载到内存之后从开始执行到执行结束的这样一个 过程。简单来说，进程是程序（应用程序，可执行文件）的一次执行。比如双击打开一个 桌面应用软件就是开启了一个进程。 • 线程是进程中的一个实体，是被系统独立分配和调度的基本单位。也有说，线程是 CPU 可 执行调度的最小单位。也就是说，进程本身并不能获取 CPU 时间，只有它的线程才可以。 每个线程共享同样的内存空间，开销比较小。 • 每个进程拥有独立的内存空间，因此开销更大。 • 对于高性能并行计算，更好的是多线程。 为什么需要多线程：无阻塞多任务 • 我们的程序常常需要同时处理多个任务。 • 例如：后台在执行一个很耗时的任务，比 如下载一个文件，同时还要和用户交互。 • 这在 GUI 应用程序中很常见，比如浏览 器在后台下载文件的同时，用户仍然可以 用鼠标操作其 UI 界面。 没有多线程：程序未响应 开始，为多线程提供了语言级别的 支持。他用 std::thread 这个类来表示线 程。 • std::thread 构造函数的参数可以是任意 lambda 表达式。 • 当那个线程启动时，就会执行这个 lambda 里的内容。 • 这样就可以一边和用户交互，一边在另一 个线程里慢吞吞下载文件了。 错误：找不到符号 pthread_create • 但当我们直接尝试编译刚才的代码，却在链接时发生了错误。

条件跳转指令 • 让不占用相同资源的任务同时进行，这也是 CPU 流水线的初衷。但理想是美好的，现实 是骨感的，对于程序来说，指令不只是一个 个简单的任务，有时候我们需要做判断，来 决定要执行的具体任务，这就是分支，在汇 编语言中体现为条件跳转指令。 • 例如我们这里给任务清单加一个，如果烧开 水时被烫伤，则直接去医院的特殊任务。 • 特点：一旦触发去医院这个支线，则后面的 任务都不用做了，直接跳过。 如果烧开水时被烫伤，则跳转到去医院 刷牙 5 分钟 嘴巴，手 看比站 15 分钟 眼睛 吃饭 30 分钟 嘴巴，手 拉粑粑 20 分钟 屁股 去医院 10 分钟 全身 无条件跳转指令 • 还有一个小问题，就是执行正常的分支走到“拉 粑粑”后，还会去医院。 • 为了在正常分支里不去医院，我们在“拉粑粑”后 面加一条无条件跳转指令，不论条件如何，直 接跳转到去医院的下一条指令，也就是程序结 束。 • 时进行节省时间的，但是因为烧好开水以后还要判断“是否烫伤”才能决定接下来是正常刷牙 还是去医院。这意味着流水线不得不在跳转指令前后发生断层（俗称流水线里的气泡）。 不得不等待烧开水这个任务结束，才能确定接下来要执行哪个剧本：正常继续早餐，还是 说要前往医院。 洗脸 刷牙 烧开水 吃饭 看比站 拉粑粑 5 5 10 20 刷牙 吃饭 看比站 拉粑粑 5 10 20 洗脸 烧开水 5 5 没烫伤

需要先创建 build 目录 • 切换到 build 目录 • 在 build 目录运行 cmake < 源码目录 > 生成 Makefile • 执行本地的构建系统 make 真正开始构建（ 4 进程并 行） • 让本地的构建系统执行安装步骤 • 回到源码目录 现代 CMake 提供了更方便的 -B 和 --build 指令，不同平台，统一命 令！ • cmake -B build build/Makefile // 自动调用本地的构建系统在 build 里构建，即： make -C build -j4 // 调用本地的构建系统执行 install 这个目标，即安 装 -D 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure 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 CMake 中添加一个可执行文件作为构建目标 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”

g++ ，让他读取 main.cpp 中的字符串（称为源码），并根据 C+ + 标准生成相应的机器指令码，输出到 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 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 • 敲下这个命令，就可以构建出 a.out 这个可执行文件了。 • 和直接用一个脚本写出完整的构建过程相比， make 指明依赖关系的好处： 1. 当更新了 hello.cpp 时只会重新编译 hello.o ，而不需要把 main.o 也重新编译一遍。 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.txt ，并在 build 文件夹下生成 build/Makefile ： • > cmake -B

技术栈，通过 Zadig 开启自测模式随时拉起子环境 测试工程师 用于测试手工验证 sit 自主升级环境，选择一个或多个 PR/MR 进行功能需求 的并行验证。 用于测试集成验证 auto-sit 执行自动化 CD 过程 用于验收测试 uat 以此环境作为发布生产环境前的用户验收环节 发布 / 运维工程师 用于生产查看 prod 生产环境管理，变更过程需经过严格审批 管理员 ( 运维 ) 准备——环境 单个工程师自测——手工 / 自动触发 dev 工作流执行 步骤包含： dev 环境构建 -> 部署 -> 冒烟测试 ->IM 通知 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 多人做集成联调——更新不同服务 启动 dev 工作流，选择多个服务和对应的 MR 执行 需求开发 多人做集成联调——更新同一个服务 启动 dev 工作流，选择多个服务以及其对应的多个 MR 执行 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 更新业务配置（以 Nacos 为例） 执行对应环境的工作流，选择配置并按需修改，更新 Nacos 配置 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 更新项目管理任务状态 执行对应环境的工作流，选择对应任务 Sprint 发布 测试验证

• 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 程，真正的同时运行。目的：将一个任务分 派到多个核上，从而更快完成任务。 举个例子 • 并发：某互联网公司购置了一台单核处理 上一课的案例代码：基于标准库 基于 TBB 的版本：任务组 • 用一个任务组 tbb::task_group 启动多个 任务，一个负责下载，一个负责和用户交 互。并在主线程中等待该任务组里的任务 全部执行完毕。 • 区别在于，一个任务不一定对应一个线程 ，如果任务数量超过 CPU 最大的线程数， 会由 TBB 在用户层负责调度任务运行在 多个预先分配好的线程，而不是由操作系 统负责调度线程运行在多个物理核心。 更好的例子 第 1 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）

bitcast 一下参数。 stream 的特点：不会读到缓存里 • 因为 _mm_stream_si32 会绕开缓存，直 接把数据写到内存，之后读取的话，反而 需要等待 stream 写回执行完成，然后重 新读取到缓存，反而更低效。 • 因此，仅当这些情况： 1. 该数组只有写入，之前完全没有读取过 。 2. 之后没有再读取该数组的地方。 • 才应该用 stream 指令。 里面有详细说明每个指令对应的汇编，方便理解的伪代码，延迟和花费的时钟周期等。 第 4 章：循环合并法 两个循环体 • 原始的代码第一个循环体执行 a[i] = a[i] * 2 ，等乘法全 部结束了以后，再来一个循环体执行 a[i] = a[i] + 1 。 • 因为第一遍循环过了 1GB 的数据，执行到 a[n-1] 时 ，原本 a[0] 处的缓存早已失效，因此第二遍循环开始 读取 a[0] 时必须重新从主内存读取，然后再次写回主 + 写，每个元素都需要访问四遍内存。 合并两个循环体 • 优化后的代码在同一个循环体里，执行完 a[i] = a[i] * 2 后，立 即执行了 a[i] = a[i] + 1 。 • 因为执行完 a[i] = a[i] * 2 后不会立即被写回主内存，仍储存在 高速缓存里一段时间。这时紧接着执行的 a[i] = a[i] + 1 又用到 了 a[i] ，所以能够直接从缓存里获取 a[i]

main 函数第一个执行？ • 众所周知， main 函数是 C/C++ 程序中 第一个执行的函数，是程序的入口点。 • 但，他真的是第一个执行的吗？ 全局变量初始化的妙用 • 我们可以定义一个 int 类型全局变量 helper ，然后他的右边其实是可以写一个表达 式的，这个表达式实际上会在 main 函数之 前执行！ • 全局变量的初始化会在 main 之前执行，这实 际上是 际上是 C++ 标准的一部分，我们完全可以放 心利用这一点来执行任意表达式。 • 对于 DLL 来说则是 DLL 加载时执行表达式 。 逗号表达式的妙用 • 那么这里是因为比较巧合， printf 的返回类型 正好是 int 类型，所以可以用作初始化的表达 式。如果你想放在 main 之前执行的不是 printf 而是别的比较复杂的表达式呢？ • 可以用逗号表达式的特性，总是会返回后一个 实际上，只需定义一个带有构造函数和解构函 数的类（这里的 Helper ），然后一个声明该类 的全局变量（ helper ），就可以保证： • 1. 该类的构造函数一定在 main 之前执行 • 2. 该类的解构函数一定在 main 之后执行 • 该技巧可用于在程序退出时删除某些文件之类 。 • 这就是小彭老师的静态初始化 (static-init) 大法 。 静态初始化用于批量注册函数 • 我们可以定义一个全局的函数表（右图中的