// 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 ），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 --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 -D 添加仍然会被保留。 • cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/openvdb-8.0 • ↑ 设置安装路径为 /opt/openvdb-8.0 （会安装到 /opt/openvdb-8.0/lib/libopenvdb 0/lib/libopenvdb.so ） • 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

biology 和 pybmain ，他们 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 biology 添加进来（顺序 无关紧要），这会调用 pybmain/CMakeLists.txt 和 biology/CMakeLists.txt 。 三、子项目的 CMakeLists.txt 配置 • 子项目的 CMakeLists.txt 就干净许多，只是创建了 biology 这个静态库对象，并通过 GLOB_RECRUSE 为他批量添加 了所有位于 src 和 include 下源码和头文件。 txt 负责处理全局有效的设定。而子 项目的 CMakeLists.txt 则仅考虑该子项目自身的设定，比 如他的头文件目录，要链接的库等等。 四、子项目的头文件 • 这里我们给 biology 设置了头文件搜索路径 include 。 • 因为子项目的 CMakeLists.txt 里指定的路径都是相对路径 ，所以这里指定 include 实际上是：根 /biology/include 。

比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 系统优化 系统优化  配置合理的 配置合理的 MySQL MySQL 服务器，尽量在应用本身达到一 服务器，尽量在应用本身达到一 个 个 MySQL MySQL 最合理的使用 最合理的使用  针对 针对 MyISAM MyISAM 或 或 InnoDB InnoDB 不同引擎进行不同定制 不同引擎进行不同定制 性配置 性配置  针对不同的应用情况进行合理配置 针对不同的应用情况进行合理配置 针对不同的应用情况进行合理配置  针对 针对 my.cnf my.cnf 进行配置，后面设置是针对内存为 进行配置，后面设置是针对内存为 16G 16G 的服务器进行的合理设置 的服务器进行的合理设置 服务优化 服务优化 MySQL MySQL 配置原则 配置原则 服务优化 服务优化 公共选项 公共选项 选项 缺省值 推荐值 说明 max_connections 100 1024 MySQL

自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 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 解放测试，全面自动化 提升效率，建设质量体系 安全 安全建设被动： • 安全建设缺乏时机和抓手 • 出现问题，影响业务进度 前置安全服务：全流程嵌入安全检测，避免流入业务环节。 全流程安全门禁：关键环节设置安全门禁，快速反馈研发改进 故障拦截率提升 1-3 倍 业务响应效率提升 3-5 倍 全流程安全建设 更多价值体现 组织 靠流程和个人，效率越来越低 • 低人效 / 低质量 / 低效率 自定义工作流，灵活编排发布、自 主开发和对接企业内部流程和系统 扫码查看飞书主干开发最佳实践 灵活易用的高并发工作流 • 一键拉起环境 / 子环境 • 一键复制 / 睡眠环境 • 多环境 / 环境配置管理 • 服务编排 / 跨项目共享服务 • 开发者共享环境 - 自测子环境 扫码查看 TT 语音最佳实践 面向开发者的云原生环境 扫码查看飞书集成测试案例 • 无缝对接主流测试框架 / 平台

存储在栈上，如果超过 15 字节再去堆上分配空 间。这样能节省 new/delete 的一点性能开销。 例如 “ helloworld” 这个字符串只有 10 字节，他 实际上是存储在栈上的，这时 _M_p 会被设置为 指向 _M_local_buf 的首地址。 不过对于大字符串，这多出来的 8 字节 (unused) 是完全浪费掉的，但也不亏，就当是为了对齐到 32 字节而故意留的 padding 了。 vector 编码格式表示日语的字符…… 再后来，为了促进两岸统一，中国又有了包含同时简体和繁体的 GB18030 编 码，包含了 27484 个汉字。 • 但是随着富连网的普及，很多网站都会跨国访问，如果你的电脑配置为 GBK ，那么看到其他编码格式的网站就会出现乱码。如何统一世界上这么多 文字的编码？所以出现了俗称“万国码”的 Unicode 。他给世界上所有的字符编 码，从英文字母到中文汉字到古埃及象形文字，现在全部都可以用一个

Telegram 机器人 Cargo.toml "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 telegram 机器人的基础设置 "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 Open AI 的基础设置 获取 chat_id "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 当 Telegram 收到 规定好的 GitHub 这个机器人可以： "0.1.0" 使用 Rust 构建 PR review 机器人 Cargo.toml "0.1.0" 使用 Rust 构建 PR review 机器人 设置 OpenAI 与 GitHub 基本信息 "0.1.0" 使用 Rust 构建 PR review 机器 1. 状态为 Open 的 PR 2. 状态为 Open Telegram 机器人 Cargo.toml "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 telegram 机器人的基础设置 "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 Open AI 的基础设置 获取 chat_id "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 当 Telegram 收到 规定好的

com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#extended-notation 针对不同的架构，使用不同的代码 通过 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 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 ！就像没有那个 kernel 一样！所以一定 要注意调对你的版本号。否则就会这样 GT-630 已经被 CUDA 11 废除，因此本课程要 求同学有 GTX900 及以上显卡。如果需要在老显卡上运行的话 ，可以看下面那个链接，查一下你的显卡对应的版本号是多少 ，然后在 CMake 里设置个一样的，应该就能用了。 小彭老师每日锐评 • 顺便， Pascal 、 Turing 、 Ampere 什么的高大上架构名，那个是老黄拿来营销用的。 • 我们不考虑韭菜情怀的话不用管，我们只需要指定架构的版本号是多少就行啦。

CFS 调度 : 线程优先级 • 设置线程的 Nice 值给予线程不同的权重 2 个线程 A 和 B 。 A 的权重是 1024 ， B 的权重是 2048 。那么 A 获得 CPU 的时间比例是 1024/ (1024 + 2048) = 33.3% Task priority and quality of service 任务优先级调度 对框架内的工作线程设置优先级，使其 拥有不同权重。 • 南向调度融合：异步并行迭代器  将数据容器内的数据进行递归二分，对左 半和右半分别生成一个异步任务。最终对 单个数据执行用户业务逻辑 IO & CPU 融合 南向调度融合  IO & CPU 通过设置不同优先级，进 入不同线程池调度  线程池根据负载监控（任务平均等待 时间等数据）进行线程池动态扩缩 容。  任务窃取 Fusion of IO/CPU intensive 结构化并发

队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 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 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求 碎片化 研 发模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付 Jira 飞书 项管 其他 自测 环境 Argo K8s JFrog YAML 产品 开 发 测 试 运维 产研运一体化 解决方案 免运维模板库 效能洞察 • 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：不同角色工程师基于统一协作平面，操作使用自动化工作流和云原生环境 面向角色 功能描述 工作流名称样例 具体配置 开发工程师 CI 过程 project-unit-test

• Instantiate • Invoke - command with data • Guest 指 wasm • Operation 是我们要在 wasm 里注册 命名 • 以数据的长度，设置 wasm 的 linear memory 的指针 • Guest 可执行任务 • Guest 也可返回请求 host Invoke(ctx,operation,payload) WAPC