Python C拓展在各平台的打包 与发布 赵丰 GitHub ID: zhaofeng-shu33 在 Windows 平台上：没有找到编译器； 在 Unix 平台上： 无法解决软件依赖。 假如 numpy 官方的源只包含一堆 .c 文件 现在你要 pip install numpy 结果将是 1 为什么需要C拓展包 2 如何在不同的平台打包并发布 编写 setup.py else: do others 处理不同平台的差异 3 C拓展打包的注意事项 • 在 Linux 系统上打包无法上传到 pypi.org，只能用官方提供的 CentOS 6.10 Docker 打包 • C拓展包如果依赖额外的动态库需要一起打包进去并且在包导入的时候动 态添加PATH • 每一个Python版本打包的C拓展包相互独立，py37不能安装py36打包的 二进制包 • 在Windows平台上需要预装

问题重构能力 将复杂、模糊的人类需求转化为结构化的AI任务 识别问题的核心要素和约束条件 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 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 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能 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 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专

问题重构能力 将复杂、模糊的人类需求转化为结构化的AI任务 识别问题的核心要素和约束条件 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 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 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能 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 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专

先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 项目 传统数据库 Oracle 云原生 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 集成能力强，多模 态接口，兼容各类 供 稳定的基础架构，所以云原生数据库相对于传统数据库 最大的不同也在这个方面：弹性 • 对于数据存储的高性能、高稳定性、高拓展、资源成本 等等都需要同时满足（和传统CAP相悖） • 接入层需要能够根据规则的路由，以及兼容各类协议接 口以及数据模型，并能根据应用的规模来自动拓展。 • 实现HTAP(OLTP+OLAP)，将在线事务|分析混合计算模型 基础上，实现多模数据模型，使得集成成本经一步降低。 • 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出 来，使得计算层彻底变为无状态，可以做到灵活的拓展 能力和故障恢复能力。这样在计算层也实现了Serverless 模式。 • 通过RDMA，绕过CPU，直接和远端内存通信，在计算与 存储分离、计算与内存分离架构上，提升网络利用率和 性能，也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。

将精益化资源管理， 带来更好的成本控制 高度自动化 应用上云，安全问题 凸现，在云原生新架 构下，需要打造端到 端的容器安全网 零信任 企业数字化转型急需高度自动化 的、面向应用的极简云体验 边缘计算场景正在极速拓展云 端的业务领域 将云能力延展到客户 业务现场，逐渐成为 云计算下半场主要价 值体现，将进一步催 发云计算的交付形态 云边一体 生态与竞争格局分析 云原生赋能平台建设维度划分 Operator机制 Pod,Deployment, etc Spec (K8s Yaml) Custom Resource Spec (K8S yaml) 通过拓展实现自定义控制器来实现对非标准资源的纳 管，比如数据库的自动拓展能力或者自动化数据同步 能力等等。 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务-新发展 由于历史遗留或者软件形态所限制，不可能所有的软件都可以被微服务化或被容器化，那么现在阶段来看，整个 Paas可以看做是连接各种服务的啮合中心 以应用为中心的云原生，落地的关键在PaaS，根据 企业面对的市场或情况不同，有可能是单纯的技术 PaaS，或就是专业Paas，或两者兼顾之。技术Paas 应该有拓展能力，可以向不同专业PaaS发展。 标准化能力-微服务PAAS-应用架构治理-运行态稳定性管理-1 • 资源的治理，比如扩缩容、自愈等等 • 流量的治理，比如熔断、限流、可观察性、运维等等 •

生态，主要工作包括以下几个方面： 1) 完善 YOLOv6 全系列模型，持续提升检测性能。 2) 在多种硬件平台上，设计硬 件友好的模型。 3) 支持 ARM 平台部署以及量化蒸馏等全链条适配。 4) 横向拓展和 引入关联技术，如半监督、自监督学习等等。 5) 探索 YOLOv6 在更多的未知业务场 景上的泛化性能。 12 > 2022年美团技术年货 同时也欢迎社区同学加入我们，共同建设一个适合工业应用的更快更准的目标检测 GNN”[3] 描述了超图在 外卖 LBS 场景化建模的应用；对比普通 GNN 方法都取得了 SOTA 的效果。 针对美团外卖的场景化建模特点，我们在图算法上也进行了一系列探索，分别在场 景特征交叉、子图拓展感知、元路径场景图三个方面，围绕着在不同场景下的用 户 -POI 建模的目标，进行了多方面的探索，在离线评估、线上业务上均取得了不错 的效果。 2.1 基于特征图的场景特征交叉建模 2.1.1 现出高频用户行为丰富聚 集、低频用户行为稀疏的特点。 对于高频用户，可能会导致兴趣圈封闭导致模型建模无法跳脱既有的兴趣圈；对于低 频用户，由于信息的缺乏导致其兴趣刻画不完整。因此，我们需要具备拓展用户兴趣 边界的信息扩展能力、对单点信息的扩充能力；即寻找一种新的数据结构，打破二维 线性限制，实现三维立体扩展，基于此种想法，我们从图的角度来重新思考用户行 为建模：以私域线性行为序列作为兴

"+" combine / expression "-" combine 注意到除了简单的组合以外，出现了左递归 左递归会导致我们的解析器进⼊循环 解析器将尝试匹配运算符左侧的规则⽽不前进 拓展：⾃底向上解析器可以处理左递归 16 语法分析 修改后的语法定义 1. atomic = Value / "(" expression ")" 2. combine = atomic 本节课展示了⼀个语法解析器 介绍了词法解析的概念 介绍了语法解析的概念 展示了语法解析组合⼦的定义与实现 Tagless Final的概念与实现 拓展阅读 调度场算法 斯坦福CS143 第1-8课 或 《编译原理》前五章 或 《现代编译原理》前三章 拓展练习 实现兼容各类�流�的语法解析组合⼦ 25

Python Web 框架）开发的 ---npm ：用于管理和安装前端项目的依赖、构建工具和其他相关资源。 ·开发环境 PyCharm 2023.1.3 (Professional Edition) 拓展学习 [1] 【Python 自动化测试学习交流群】学习交流 咨询：微信 atstudy-js 备注：学习群 [2] ISTQB 认证基础级培训（含考试） http://testing51.mikecrm 工欲善其事，必先利其器。好的工具能够提升我们的工作效率，让我们能够专注上 层设计。仔细想想，AI 的出现不就是为了帮助我们改善工作方式和提高效率吗？只有好 好的运用 AI 工具，我们才能拥抱变化，不惧未来。 拓展学习 [3] X-GPT 带飞代码 0 代码基础的你做自动化！ https://mp.weixin.qq.com/s/0EOcvaDG1xP7nDvit-8v2g [4] 云端全链路测试技术全栈学习 文件数据，以及在自动化测试过程中参数化的数据如何在 Yaml 文件中存储且如何通过运行参数化模式的自动化测试用例，文章知识点不是很多，但是 很容易进行掌握，主打的一个简单易懂，希望本篇文章对您有所帮助，感谢您的阅读。 拓展学习 [5] 人工智能深度学习全栈开发工程师 咨询：微信 atstudy-js 备注：AI 20 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com requests-mock

Nacos 支持通过将实例的部分信息存储在外部元数据管理 CMDB 中，并在发现 服务时使用 CMDB 中存储的元数据标签来进行筛选的能力。  拓展数据(extendData)：用于用户在注册实例时自定义扩展的元数据内容，形式为 K-V 。可以在 服务中拓展服务的元数据信息，方便用户实现自己的自定义逻辑。 图 2 服务元数据 83 > Nacos 架构 定义实例 由于服务实例是具体提供服务的节点，因此 健康检查机制章节中详细说明，读者目前只需要该内容的含义即 可。  集群（Cluster）：用于标示该实例归属于哪个逻辑集群，有关于集群的相关内容，将在后文详细 说明。  拓展数据(extendData)：用于用户自定义扩展的元数据内容，形式为 K-V。可以在实例中拓展该 实例的元数据信息，方便用户实现自己的自定义逻辑和标示该实例。 实例元数据 和服务元数据不同，实例的元数据主要作用于实例运维相关的数据信息。主要包含：  上线状态（Enabled）：标记该实例是否接受流量，优先级大于权重和健康状态。用于运维人员 在不变动实例本身的情况下，快速地手动将某个实例从服务中移除。  拓展数据(extendData)：不同于实例定义中的拓展数据，这个拓展数据是给予运维人员在不变动 实例本身的情况下，快速地修改和新增实例的扩展数据，从而达到运维实例的作用。 在 Nacos2.0 版本中，实例数据被拆分为实例定义和实例元数据，主要是因为这两类数据其实是同

setl 等等。 • 冷知识： 32 位时代 cmov 系列曾经是 x86 的一个拓展特性（像 sse 一样），使用前需 要先用 cpuid 指令检测是否支持，如果在不支持 cmov 的 CPU 上使用会产生 SIGILL 错误。不过现在 64 位的 x86 CPU 都保证自带了 cmov 和 sse 拓展，所以不需要手动 开启什么开关编译器就会自动生成利用 cmov 和 sse 指令的高效代码，这也是 为“虚函数表（ vtable ）”。这样一来，类成员里只需要存一个指向虚函数表首地址的指针，之后通过 查找该表即可找到连续的 n 个函数指针。此处为了方便理解，右侧案例代码没有用虚函数表。 课外拓展 · 参考资料 • 堆栈和 ABI 的知识 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27339191 • x86 汇编指令大全 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53394807