现代 C++ 进阶：模板元编程 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 为什么需要模板函数（ template ） • 避免重复写代码。 • 比如，利用重载实现“将一个数乘以 2” 这个 功能，需要： 为什么面向对象在 HPC 不如函数式和元编程香了？ 这个例子要是按传统的面向对象思想，可能是这样：

2022 年 12 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 采购成本 6 服务⽀持 7 ⼚商实⼒ ⼈⼈可⽤ 企业选择数据可视化⼯具的考量 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 DataEase可以帮助⽤户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业 务改进与优化提供⽀持。DataEase⽀持丰富的数据源连接，能够通过 数据源 2 数据源 3 数据源 n … 数据库数据集 SQL 数据集 Excel 数据集 数据查询 数据分析 数据挖掘 数据图表 仪表板编辑 仪表板分享 仪表板收藏 仪表板模板 ETL 数据服务 Kettle Apache Doris 功能架构 直连模式 关联数据集 API 数据集 DataEase ⼯作原理 数据源 DataEase ⽀持常⻅的数据源，更多数据源⽀持持续增加中

2023 年 04 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 采购成本 6 服务⽀持 7 ⼚商实⼒ ⼈⼈可⽤ 企业选择数据可视化⼯具的考量 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 DataEase可以帮助⽤户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业 务改进与优化提供⽀持。DataEase⽀持丰富的数据源连接，能够通过 数据源 2 数据源 3 数据源 n … 数据库数据集 SQL 数据集 Excel 数据集 数据查询 数据分析 数据挖掘 数据图表 仪表板编辑 仪表板分享 仪表板收藏 仪表板模板 ETL 数据服务 Kettle Apache Doris 功能架构 直连模式 关联数据集 API 数据集 DataEase ⼯作原理 数据源 DataEase ⽀持常⻅的数据源，更多数据源⽀持持续增加中

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2022 年 6 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 采购成本 6 服务⽀持 7 ⼚商实⼒ ⼈⼈可⽤ 企业选择数据可视化⼯具的考量 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 DataEase可以帮助⽤户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业 务改进与优化提供⽀持。DataEase⽀持丰富的数据源连接，能够通过 数据源 3 数据源 n … 数据库数据集 SQL 数据集 Excel 数据集 ⾃定义数据集 数据查询 数据分析 数据挖掘 数据图表 仪表板编辑 仪表板分享 仪表板收藏 仪表板模板 ETL 数据服务 Kettle Apache Doris 功能架构 直连模式 关联数据集 API 数据集 DataEase ⼯作原理 数据源 DataEase ⽀持常⻅的数据源，更多数据源⽀持持续增加中

2024 年 03 月 目 录 01 产品介绍 02 产品价值 03 模板市场 04 企业版介绍 05 嵌入式版介绍 DataEase 可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次，50+ 技术支持群，广受各行各业用户的喜爱 01 产品介绍 02 产品价值 03 模板市场 04 企业版介绍 05 嵌入式版介绍 可视化 理解 企业经营 数据 图表 • 数据洞察：数据可视化分析能够将抽象的数据转化为直观的图表，使数据变得更加生动，使决策者能够在短时间内 获取关键信息，迅速把握业务现状； • 即时决策：通过将复杂数据转化为直观图表，决策者能够快速了解业务状况和市场趋势，实时监控关键指标，迅速 做出明智决策，从而保持竞争优势； 注：GitHub Star 数量统计截止至 2024 年 03 月 12 日。 Star 优势一：开源开放 开源数据概览 14,700+ 优势二：简单易用 一键部署 一键升级 复用模板市场精美模板 拖拉拽操作 学习、交流、分享、反馈 在线文档 知识库 教学视频 学习班 直播分享 论坛 …… 交流群 上手门槛低，强大社区陪伴用户快速成长 优势三：全场景支持 多平台安装、多样化嵌入支持

目 录 01 产品介绍 02 产品价值 03 模板市场 04 企业版介绍 05 嵌入式版介绍 DataEase 可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次，50+ 技术支持群，广受各行各业用户的喜爱 DataEase 01 产品介绍 02 产品价值 03 模板市场 04 企业版介绍 05 嵌入式版介绍 可视化 理解 企业经营 数据 图表 • 数据洞察：数据可视化分析能够将抽象的数据转化为直观的图表，使数据变得更加生动，使决策者能够在短时间内 获取关键信息，迅速把握业务现状； • 即时决策：通过将复杂数据转化为直观图表，决策者能够快速了解业务状况和市场趋势，实时监控关键指标，迅速 做出明智决策，从而保持竞争优势； 注：GitHub Star 数量统计截止至 2023 年 12 月 12 日。 Star 优势一：开源开放 开源数据概览 13,600+ 优势二：简单易用 一键部署 一键升级 复用模板市场精美模板 拖拉拽操作 学习、交流、分享、反馈 在线文档 知识库 教学视频 学习班 直播分享 论坛 …… 交流群 上手门槛低，强大社区陪伴用户快速成长 优势三：全场景支持 多平台安装、多样化嵌入支持

系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 在当代营销环境中，有效地营销策划是品牌成功的关键。设计高质量的营销策划提示语，核心在于创新、精 准和可行。创新要求使用者激发AI的创造力，生成独特的创意概念；精准需要使用者引导AI制定符合目标受 众和市场环境的传播策略；可行则要求通过提示语设计，确保AI生成的执行方案具有实操性。 创意概念 传播策略 执行方案 创意概念：设计激发创新思维的提示语 �理论层面： �方法层面： 1. 跨领域联想指令

场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 场景：下午3点，你突然接到领导通知：“今晚4点前必须交一份10000字的智能物流园区项目方案书，客户临时提 前会议！”你大脑一片空白——手头只有零散的会议记录、几份过时的模板，且对“智能物流”技术细节不熟。电 脑右下角显示时间：3:05 PM，你手心冒汗，疯狂翻找资料，但文档光标始终停留在标题页…… 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 数据嫁接：若缺乏具体数据，直接让AI生成合理虚构值（标注“示例”规避风险）： p “假设园区占地500亩，日均处理包裹量50万件，请计算自动化分拣设备的配置数量，用表格展示。” p 模板复制：对同类章节（如3.1/3.2/3.3）使用相同指令模板，仅替换关键词。 p 强制格式：要求AI输出带编号小标题、分点、表格的内容，直接粘贴后即显“专业感”。 第三阶段：20分钟——用AI补全软性内容（目标：1000字） 参加多部门的培训，但信息量大，难以 消化。 • 通过网络搜索行业信息，但信息分散， 难以整合。 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 快速了解行业情况和市场趋势 DeepSeek可以整合行业报告、市场分析、竞争对手信 息等数据，帮助新员工快速掌握行业动态。 操作步骤 上传行业报告、市场分析文档、竞争对手资料等到 DeepSeek。 使用搜索功能查询“电子元器件行业现状”、“未来发 展趋势”等关键词，生成简洁的分析报告。

图片处理：经过对源码的大量阅读及梳理，我们发现图片请求的 URL 首先会 读取 meta 标签中 assetBase 值进行 URL 路径拼接，根据拼接好的 URL 来获取资源。目前，在项目 web/index.html 模板文件中并没有 meta 标 签，于是就会根据相对路径进行请求。解决方案是在编译过程中，根据请求环 境增加 meta 标签并把 content 设置为 CDN 路径。 ● JavaScript 利器一：横竖切割 生成 DSL 时采用了整分的思路，即将大布局不断的切分成小布局，下面以动画的形 式看一下简化过的 DSL 生成过程： 将设计稿一部分区域视为一个子区域，最开始的时候子区域和整个模板的面积一样 大，基于图层的位置、大小信息，计算每个图层的上 / 下 / 左 / 右边缘坐标与其他图 64 > 2021年美团技术年货 层的相对关系，就可以寻找到切割点（如上图中红色箭头所指的位置）。接下来依据切 层之间的位置关系构建了交叉模型，如下图所示： 上图的交叉模型可以记住历史模板中成组布局图层之间的位置关系，下次遇到相交布 局时判断是否在历史规则库中即可完成识别，如果在就按成组布局处理否则按照悬浮 布局处理。下图是通过历史模板构建的成组规则库。 上面介绍了本方案中涉及的 5 种布局类型，目前来看这五种布局类型可以描述所有的 模板布局，并且生成代码符合 RD 的预期。下面展示两个设计稿 DSL 实例：