现代编程思想 函数, 列表与递归 Hongbo Zhang 1 基本数据类型：函数 2 函数 在数学上，描述对应关系的⼀种特殊集合 对于特定的输⼊，总是有特定的输出 在计算机中，对相同运算的抽象，避免⼤量重复定义 计算半径为1的圆的⾯积： 3.1415 * 1 * 1 计算半径为2的圆的⾯积： 3.1415 * 2 * 2 计算半径为3的圆的⾯积： 3.1415 * 3 * * 3 …… fn ⾯积(半径: Double) -> Double { 3.1415 * 半径 * 半径 } 3 函数 计算半径为1、2、3的圆的⾯积： 1. let surface_r_1: Double = { let r = 1.0; pi * r * r } 2. let surface_r_2: Double = { let r = 2.0; pi * r * r } 3. let surface_r_3) 使⽤函数后 1. fn area(radius: Double) -> Double { pi * radius * radius } 2. let result = (area(1.0), area(2.0), area(3.0)) 4 顶层函数的定义 fn <函数名> (<参数名>: <类型>, <参数名>: <类型>, ...) -> <类型> <表达式块> 定义的函数接⼝让其他使⽤者⽆需关注内部实现

Vue声明式编程 摘要 • 声明式与图灵完备性 • 声明式与UI编程的演进 • 声明式与UI架构 • 声明式与交互 声明式与图灵完备性 声明式 • 我们对语⾔言有很多划分的维度 • 声明式 vs 命令式 • 声明式语⾔言：HTML XML CSS SQL • 命令式语⾔言：C++ Java JavaScript 图灵完备性 • 图灵完备：“可计算性” • 命令式的图灵完备性：if/for， 命令式的图灵完备性：if/for， if/goto • 声明式的图灵完备性：if/递归 Vue的Template的图灵完备性 • 实际上Vue的组件系统具有图灵完备性 • 使⽤用Vue计算阶乘 • 使⽤用Vue计算斐波那契数列列 声明式与UI编程 UI编程 • 70年年代 MVC诞⽣生 ⼈人们意识到视图应该被独⽴立抽象 • 80年年代 标记语⾔言⼤大热 最初更更与⽂文本相关 • 90年年代 可视化编辑器器出现 “HTML5” 声明式优势 • 可视化的“可逆性” • 声明式与可再绑定性 • 听说近年年某框架把html和css塞回JS了了？ 可重复绑定性 • recycle-list item item item item item item item item item item item Recycle Pool Visible Area 声明式与UI架构 MVVM

现代编程思想 泛型与⾼阶函数 Hongbo Zhang 1 设计良好的抽象 软件⼯程中，我们要设计良好的抽象 当代码多次重复出现 当抽出的逻辑具有合适的语义 编程语⾔为我们提供了各种抽象的⼿段 函数、泛型、⾼阶函数、接⼝…… 2 泛型函数与泛型数据 3 堆栈 栈是⼀个由⼀系列对象组成的⼀个集合，这些对象的插⼊和删除遵循后进先出原则 （Last In First Out） } 12. } 我们希望存储很多很多类型在堆栈中 每个类型都要定义⼀个对应的堆栈吗？ IntStack 和 StringStack 似乎结构⼀模⼀样？ 7 泛型数据结构与泛型函数 泛型数据结构与泛型函数以类型为参数，构建更抽象的结构 1. enum Stack[T] { 2. Empty 3. NonEmpty(T, Stack[T]) 4. } 5. fn Stack::empty[T]() 泛型数据结构与泛型函数 我们⽤ [<类型1>, <类型2>, ...] 来定义泛型的类型参数 enum Stack[T]{ Empty; NonEmpty(T, Stack[T]) } struct Pair[A, B]{ first: A; second: B } fn identity[A](value: A) { value } Stack 与 Pair 可以看做从类型上的函数：类型构造器

现代编程思想 命令式编程 Hongbo Zhang 1 函数式编程 到此为⽌，我们介绍的可以归类于函数式编程的范畴 对每⼀个输⼊，有着固定的输出 对于标识符，我们可以直接⽤它所对应的值进⾏替代⸺引⽤透明性 开发实⽤的程序，我们需要⼀些计算之外的�副作⽤� 进⾏输⼊输出 修改内存中的数据等 这些副作⽤可能导致多次执⾏的结果不⼀致 2 引⽤透明性 我们可以定义如下数据绑定和函数 我们可以定义如下数据绑定和函数 1. let x: Int = 1 + 1 2. fn square(x: Int) -> Int { x * x } 3. let z: Int = square(x) // 4 我们可以将 square 与 x 直接⽤对应的值替换⽽不改变结果 1. let z: Int = { 2 * 2 } // 4 引⽤透明性可以易于理解 3 命令 函数 print 允许我们输出⼀个字符串，例如 print("hello moonbit") ⽉兔中可以通过 init 代码块来定义初始化指令 可以简单理解为程序主⼊⼝ 1. fn init { 2. println("hello moonbit") // 函数名中的ln代表换⾏ 3. } 4 命令与副作⽤ 输出命令可能会破坏引⽤透明性 1. fn square(x: Int) -> Int { x * x } 2. fn init { 3.

Go 语⾔的抢占式调度 曹春晖 资深 Gopher ⽬ 录 Go 程序的启动 01 GMP 的本质 02 调度循环的实现 03 ⽼版本的抢占实现 04 新版本的抢占实现 05 当前的 Go 语⾔还有哪些问题 06 Go 程序的启动 第⼀部分 编译过程 Go 程序 hello.go 的编译过程： ⽂本 -> 编译 -> ⼆进制可执⾏⽂件 编译过程 编译：⽂本代码 -> preemptone 函数只做标记⼯作 preemptone 本质是将正在 P 上执⾏的 M 的 curg 的标志位置为 true 这之后的流程需要正在运⾏的 goroutine 来配合 协作式抢占的“协作”过程 检查当前栈空间是否⾜够，不够的话，需要申请新的栈空间 只要当 framesize > 0 时才会有栈空间检查 framesize ⼀般是由 locals 决定的 协作式抢占的“协作”过程 newstack 协作式抢占的“协作”过程 gopreempt_m 将当前的 goroutine 放进了全局队列 教练，我不⼲了！ 我不配合你 卡⼀辈⼦ 缅怀曾经的痛 新版本的抢占实现 第五部分 信号式抢占 增强版 preemptone 信号式抢占 通过系统调⽤ tgkill，给特定的线程发信号 信号式抢占 这次你不配合也得配合 信号处理的初始化 信号式抢占 处理 SIGURG

现代编程思想 接⼝ Hongbo Zhang 1 回顾 第六课：定义平衡⼆叉树 我们定义⼀个更⼀般的⼆叉搜索树，允许存放任意类型的数据 1. enum Tree[T] { 2. Empty 3. Node(T, Tree[T], Tree[T]) 4. } 5. 6. // 我们需要⼀个⽐较函数来⽐较值的⼤⼩以了解顺序 7. // 负数表示⼩于，0表示等于，正数表示⼤于 8 length: 0 } 3. } 2 ⽅法 我们注意到⼀些与类型相关联的函数 类型的⽐较： fn T::compare(self: T, other: T) -> Int 类型的默认值： fn T::default() -> T 类型的输出： fn T::to_string(self: T) -> String …… 我们将这类函数称为⽅法 3 接⼝ Trait 我们通过接⼝定义⼀系列⽅法的实现需求 ⽉兔中的接⼝是结构化的 ⽆需声明为特定的接⼝实现⽅法，类型本身实现⽅法即可 4 接⼝ Trait 我们可以在泛型的参数上添加接⼝的要求 限制参数的类型： <类型参数> : <接⼝> 在函数中使⽤接⼝定义的⽅法： <类型参数>::<⽅法名> 1. fn make[T: Default]() -> Queue[T] { // 类型参数T应当满⾜Default接⼝ 2. { 3.

I d r i s 语 语 语言 言 言文 文 文档 档 档 Ve r s io n 1 .3 .1 C o n t e n t s 1 I d r i s 教 教 教程 程 程 2 2 常 常 常见 见 见问 问 问题 题 题解 解 解答 答 答（ （ （F A Q ） ） ） 64 3 用 用 用 I d r i s 实 实 实现 现 现带 带 带有 有 有状 状 状态 态 态的 的 奤 央 奺 奨 失 C H AP T E R 1 I d r i s 教程 本文档为 奉 奤 奲 奩 女 的教程，它简单介绍了如何用 奉 奤 奲 奩 女 语言编程。 文档中覆盖了该语言的核心特性，并假 定你至少熟悉一门函数式编程语言，如 奈奡女 奫 奥 奬 奬 或 奏 奃 奡奭 奬 。 注 注 注解 解 解: 奉 奤 奲 奩 女 文档已按照 创 创 创作 作 作共 共 共用 用 用 C C 奡奴 奩 奶 奥 奣 奯奭 奭 奯奮 女 央 奯奲 奧夯奰 奵 奢 奬 奩 奣 奤 奯奭 奡奩 奮 夯奺 奥 奲 奯夯失央 夰夯奤 奥 奥 奤 央 奺 奨 1. 1 引 引 引言 言 言 在传统编程语言中，类 类 类型 型 型 与 值 值 值 之间有明确的区分。例如在 奈奡女 奫 奥 奬 奬 中夬 下面这些类型分别表示整数、 字符、字符列表 以及任意值的列表： • Int夬 Char夬 [Char]夬

现代编程思想 案例：⾃动微分 Hongbo Zhang 1 微分 微分被应⽤于机器学习领域 利⽤梯度下降求局部极值 ⽜顿迭代法求函数解： 我们今天研究简单的函数组合 例： 2 ⽜顿迭代法 3 ⽜顿迭代法 4 ⽜顿迭代法 5 ⽜顿迭代法 6 ⽜顿迭代法 7 ⽜顿迭代法 8 ⽜顿迭代法 9 ⽜顿迭代法 10 ⽜顿迭代法 11 微分 微分被应⽤于机器学习领域 微分被应⽤于机器学习领域 利⽤梯度下降求局部极值 ⽜顿迭代法求函数解： 我们今天研究简单的函数组合 例： 12 微分 函数微分的⼏种⽅式 ⼿动微分：纯天然计算器 缺点：对于复杂表达式容易出错 数值微分： 缺点：计算机⽆法精准表达⼩数，且绝对值越⼤，越不精准 符号微分： Mul(Const(2), Var(1)) -> Const(2) 缺点：计算结果可能复杂；可能重复计算；难以直接利⽤语⾔原⽣控制流 y } 4. } 13 微分 函数微分的⼏种⽅式 ⼿动微分：纯天然计算器 缺点：对于复杂表达式容易出错 数值微分： 缺点：计算机⽆法精准表达⼩数，且绝对值越⼤，越不精准 符号微分： Mul(Const(2), Var(1)) -> Const(2) 缺点：计算结果可能复杂；可能重复计算；难以直接利⽤语⾔原⽣控制流 ⾃动微分：利⽤复合函数求导法则、由基本运算组合进⾏微分 分为前向微分和后向微分

王⽂庭 基于边缘架构的可编程MQTT服务 CONTENTS 背景说明 O1 O2 O4 HPMQ简介 HPMQ开发说明 HPMQ未来规划 O3 1. 背景说明 物联⽹时代带来的变化 海量 连⽹ 设备 海量数据处理？ 设备安全性？ 共性：边缘 原来以数据中 ⼼为核⼼的云 端架构是否还 满⾜需求？ 01 02 03 边缘架构 ⼀种分布式计 算架构 构成边缘 计算架构 关的计算（处理/存储）并提 供相应的查询功能 边缘架构 物联⽹设备的纽带 2. HPMQ 简介 HPMQ是基于Rust语⾔开发的 下⼀代可编程边缘分布式 MQTT软件，主要有以下⼏个 核⼼特性： • Geo-Distributed • 可编程性 • 云边⼀体化 • 兼容异构设备 HPMQ （Hyperconverged Programmable MQTT) • 性能（C/C++/Rust） 只能做到在数据中⼼内相关的分布式扩展，⽆法直接进⾏ 全球节点的扩展 • 复杂的容灾⽅案 为什么需要geo-distributed 传统⽅案存在有问题 解决⽅案 geo-distributed架构 + 调度 如何管理分布式⽹络 我们主要基于eclipse-zenoh来做⼆次开 发，eclipse-zenoh是⼀款很优秀的rust 语⾔编写的，基于边缘架构的，开源分 布式消息服务基础架构，它帮我们解决

现代编程思想 案例：基于梯度下降的神经⽹络 Hongbo Zhang 1 案例：鸢尾花 鸢尾花数据集是机器学习中的"Hello World" 1936年发布 包含对3种鸢尾花的测量，各有50个样本 每个样本包含4项特征：花萼与花瓣的⻓度和宽度 ⽬标 通过特征，判断属于哪⼀类鸢尾花 构建并训练神经⽹络，正确率95%以上 2 神经⽹络 神经⽹络是机器学习的⼀种 模拟⼈的⼤脑神经结构 隐含层的层数、节点数、连接⽅式 神经元的激活函数等 4 神经⽹络架构 输⼊：每个样本包含4个特征，四个输⼊ 输出：属于每⼀种类的可能性，三个输出 样本数：150（总共） ⽹络架构：前馈神经⽹络 输⼊层：四个节点 输出层：三个节点 隐含层：⼀层四个节点 全连接：每⼀个神经元与前⼀层所有神经元相连 5 神经元 , ：参数 ：输⼊ 激活函数 隐含层：线性整流函数 ReLU 当计算值⼩于零，不激活神经元 Self) -> Self 7. op_div(Self, Self) -> Self 8. exp(Self) -> Self // ⽤于计算softmax 9. } 7 神经⽹络实现 激活函数 1. fn reLU[T : Base](t : T) -> T { 2. if t.value() < 0.0 { T::constant(0.0) } else { t } 3. } 4