1 Linux 下 Makefile 的 automake 生成 全攻略 作为 Linux 下的程序开发人员，大家一定都遇到过 Makefile，用 make 命令来编译自己写 的程序确实是很方便。一般情况下，大家都是手工写一个简单 Makefile，如果要想写出一 个符合自由软件惯例的 Makefile 就不那么容易了。 在本文中，将给大家介绍如何使用 autoconf 和 automake Makefile，感觉如何呀。 现在开始介绍详细的过程： 1、建目录 在你的工作目录下建一个 helloworld 目录，用它来存放 helloworld 程序及相关文件，如 在/home/my/build 下： $ mkdir helloword $ cd helloworld 2、 helloworld.c 然后用你自己最喜欢的编辑器写一个 hellowrold.c 文件，如命令：vi helloworld

微服务环境下的系统治理与容错 王新栋 • 《架构修炼之道》作者，《决战618：探秘京东技术取胜之道》联合作者； • 对分布式、微服务系统有多年实战经验，所设计和研发的系统经历了多次百亿流量的验证； • 热爱分享，维护技术公众号 [程序架道]，对高并发、高可用系统有持续不懈的追求； 个人微信号 技术公众号 • 微服务架构 • 容错 • 总结 • 治理 微服务架构 架构 架构 还必须记住：实现微服务架构并不是你的目标。你的目标是加速大型复杂应用程序的开发。 --Chris Richardson 容错 故障和问题 线上故障“画像“ 系统稳定性指标 可监控设计 同步调用下-无线程池隔离 同步调用下-线程池隔离实现方法 快速失败-超时 快速失败-时间窗口 快速失败-超时重试次数 区分部署和上线 常规系统保障流程 没有不出问题的系统 什么是混沌工程 混沌工程 故障注入

1 2018 RISC-V 手册 一本开源指令集的指南 DAVID PATTERSON, ANDREW WATERMAN 翻译：勾凌睿、黄成、刘志刚 校阅：包云岗 1 参考卡 2 3 目录 参考卡 ................................................ ...................................................................... 21 第二章 RV32I：RISC-V 基础整数指令集 ......................................................................................23 2.1 导言 . ................................................ 31 2.9 使用插入排序比较 RV32I，ARM-32，MIPS-32 和 x86-32 指令集 ........................... 32 2.10 结束语 .........................................................

大规模生产环境下的 Faster-CPython 主讲人： 王文洋 老板思维 已知：公司有xx个计算集群 每个集群有xxxxx个core Python进程占比xx% 如果：提升 10% 那么：可以节省 xx * xxxxx * xx% * 10%个core 降本 xx * xxxxx * xx% * 10% * n >> 我的工资 结论：。。。 Why

和平统一 微服务场景下的数据一致性解决方案 殷湘 华为PaaS微服务架构师 开源能力中心 大纲 •离 数据一致性的起因 •合 数据一致性的解决方案 •断 方案选择建议 离 数据一致性的起因 单体应用 • 单体应用由于所有模块(A/B/C)使用同一个数据库 • 数据一致性通过数据库事务保证 A B C commit rollback 微服务场景 MySQL MongoDB

业务高速发展下的
 互联网金融系统架构演变 演讲者／张现双� 自我介绍 张现双，宜人贷研发架构师，移动后台负责人，负责 移动后台的技术研发和系统架构设计，并随着业务增长持续 不断的进行性能优化和系统架构升级。 从事过研发、运维、dba等工作，在应对互联网系统流 量、并发、安全、一致性问题等方面有一些经验。 翻译出版专著:《可伸缩架构：面向增长应用的高可用》

的建设与实践 作者：朱敏 紫顺 乐钦 洪晨 乔宇 武进 孝峰 俊浩等 1. 背景 在过去十年，机器学习在学术界取得了众多的突破，在工业界也有很多应用落地。美 团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、 树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN 等，并在实践中也取得了良好 的效果与产出。 本文将与大家探讨美团搜索与 NLP 部使用的统一在线预估框架 Augur 的预估性能？在线预估框架 Augur 应运而生。经过一段时间的实践，Augur 也有效地满足了算法侧的需求，并成为美团 搜索与 NLP 部通用的解决方案。下面，我们将从解读概念开始，然后再分享一下在 实施过程中我们团队的一些经验和思考。 2. 抽象过程：什么是模型预估 其实，模型预估的逻辑相对简单、清晰。但是如果要整个平台做得好用且高效，这就 需要框架系统和工具建设（一般是管理平台）两个层面的配合，需要兼顾需求、效率 打分。基于此，我们针对不同的模型，采取不同的策略： ● 深度学习模型：特征多，计算复杂，性能要求高；我们将计算过程放到公司统 一提供的 TF-Serving/MLX 预估服务上； ● 线性模型、树模型：搜索场景下使用的特征相对较少，计算逻辑也相对简单，我 们将在构建的预估框架内部再构建起高性能的本机求解逻辑，从而减少 RPC。 这一套逻辑很简单，构建起来也不复杂，所以在建设初期，我们快速在主搜的核心业

YOLOv6 在美团的量化部署实战 17 7 次 KDD Cup&Kaggle 冠军的经验分享：从多领域优化到 AutoML 框架 37 图神经网络训练框架的实践和探索 66 图技术在美团外卖下的场景化应用及探索 83 大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用 102 美团搜索粗排优化的探索与实践 116 美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索 129 大众点评搜索相关性技术探索与实践 知识图谱可视化技术在美团的实践与探索 427 终端新玩法：技术栈无关的剧本式引导 459 自动化测试在美团外卖的实践与落地 483 深入理解函数式编程（上） 512 深入理解函数式编程（下） 541 Android 对 so 体积优化的探索与实践 568 从 0 到 1：美团端侧 CDN 容灾解决方案 589 美团高性能终端实时日志系统建设实践 608 后端 622 的这些坑，你不得不防 713 基于 AI 算法的数据库异常监测系统的设计与实现 775 目录 < v Replication（上）：常见复制模型 & 分布式系统挑战 792 Replication（下）：事务，一致性与共识 818 TensorFlow 在美团外卖推荐场景的 GPU 训练优化实践 855 CompletableFuture 原理与实践 - 外卖商家端 API 的异步化 879

XuperChain基本操作 2.1. 部署xchain服务 2.2. 基本功能的使用 技术设计文档: 1. XuperModel 2. XuperBridge 2.1. 内核调用设计 2.2. KV接口与读写集 2.3. 合约上下文 3. XVM虚拟机 3.1. 背景 3.2. WASM简介 3.3. WASM字节码编译加载流程 3.4. 语言运行环境 3.5. XuperBridge对接 3.6. 资源消耗统计 Indices and tables 索引 模块索引 搜索页面 1. 简介 XuperChain是超级链体系下的第一个开源项目，是构建超级联盟网络的底层方 案。 其主要特点是高性能，通过原创的XuperModel模型，真正实现了智能合约的并 行执行和验证，通过自研的WASM虚拟机，做到了指令集级别的极致优化。 在架构方面，其可插拔、插件化的设计使得用户可以方便选择适合自己业务场 景的解决方案，通 持丰富的合约开发语言。 在网络能力方面，XuperChain具备全球化部署能力，节点通信基于加密的P2P 网络，支持广域网超大规模节点，且底层账本支持分叉管理，自动收敛一致 性，TDPOS算法确保了大规模节点下的快速共识。在账号安全方面， XuperChain内置了多私钥保护的账号体系，支持权重累计、集合运算等灵活的 策略。 XuperChain架构 2. 模块 模块 特性 存储 XuperCha