增量分析减少不适 • 软件工程师一天被邀请进行多次 代码评审，这些都不是他们自身 的KPI • 一旦工期紧996，人工评审容易 变成走形式 • 任务挂着还容易造成工程师焦虑 降低工程师劳动强度 大规模C/C++静态代码评审系统搭建 数千个活跃开发 的代码仓库 每天上千次代码 评审请求 平均每次代码评 审小于50分钟 • 需要编译C/C++代码 • 使用了定理证明器求解可 行路径（精确，耗时） 行路径（精确，耗时） • 能跨函数分析 • 能处理指针 使用有深度的代码分析器 做到快速和准确 用尽量少机器完成一天几千次分析 每次分析10分钟要能结束 控制误报并建立反馈和改进机制 挑战：超大规模代码仓库 项目平均40分钟单机编译时间 项目平均编译代码量超百万行 编译的价值 C/C++代码逻辑受编 译参数深度控制 源代码索引和统计 提升开源静态分析工 具分析质量 提高分析质量

7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评

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优势与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优势在于它能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优点与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优点在于能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优势与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优势在于它能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间