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RealtimeSanitizerStandalone RTSan Comparing and contrastingrealtime-sanitizer/rtsanStandalone RTSan 1. #define __SANITIZE_REALTIME to conditionally enable the sanitizer 2. Find and include rtsan_standalone.h 3. Initialize blocks that would be [[nonblocking]] 5. Build and link the rtsan runtime from LLVM #define __SANITIZE_REALTIME #include “rtsan_standalone/rtsan_standalone.h” void main() { __rtsan::Initialize(); s(helloWorld PRIVATE libclang_rt.rtsan_osx_dynamic.dylib )Standalone RTSan 1. #define __SANITIZE_REALTIME to conditionally enable the sanitizer 2. Find and include rtsan_standalone.h 3. Initialize

Security Beyond Memory Safety CppCon 2024 49Max Hoffmann Security Beyond Memory Safety CppCon 2024 50 Sanitize Validate/VerifyMax Hoffmann Security Beyond Memory Safety CppCon 2024 51 1. Raw value always accessible even know that I have to validate here?Max Hoffmann Security Beyond Memory Safety CppCon 2024 52 Sanitize Validate/VerifyMax Hoffmann Security Beyond Memory Safety CppCon 2024 53Max Hoffmann Security Beyond

console programming。 ■ C++ 重要技术：类别与对象、this 指针与继承、静态成员、虚拟函数与多态、 深入淺出 MFC 28 模板（template）类别、异常处理（exception handling）。 ■ MFC 六大技术之简化仿真（Console 程序） 第二篇【欲善工事先利其器】提供给对Visual C++ 整合环境全然陌生的朋友一个导引。 这一篇当然不能取代Visual 程序的第一印象，也对类别的静态成员函 式应用于callback 函数做了一个示范。每有窗口异动（产生WM_PAINT）， 就有一个"Hello MFC" 字符串从天而降。此外，也示范了空闲时间（idle time） 的处理。 ■ ■ ■ ■ □ □ □ □ □ □ □ □ 深入淺出 MFC 36 Scribble Step0~Step5 ： ¡ ¨ Scribble¡ ¨ 范例之于MFC M_TEXT。15寸监视器的 640 个图素换到300dpi 上才不过两英寸多一点。 我们可以在这个版本中学习以AppWizard 制作骨干，并大量运用ClassWizard 为我 们增添消息处理函数；也可以学习如何设计Document，如何改写CView::OnDraw 和 CDocument::Serialize，这是两个极端重要之虚拟函数。 Scribble Step2－修改使

Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 第 0 章：从并发到并行 摩尔定律：停止增长了吗？ • 晶体管的密度的确仍在指数增长，但处理器主 频却开始停止增长了，甚至有所下降。 • 很长时间之前我们就可以达到 2GHz （ 2001 年 8 月），根据 2003 年的趋势，在 2005 年 初我们就应该研发出 10GHz 的芯片。 神话与现实： 2 * 3GHz < 6GHz • 一个由双核组成的 3GHz 的 CPU 实际上提供了 6GHz 的处理能力，是吗？ • 显然不是。甚至在两个处理器上同时运行两个线程也不见得可以获得两倍的性能。相似的 ，大多数多线程的应用不会比双核处理器的两倍快。他们应该比单核处理器运行的快，但 是性能毕竟不是线性增长。 • 为什么无法做到呢？首先，为了保证缓存一致性以及其他握手协议需要运行时间开销。在 • 并发：单核处理器，操作系统通过时间片调 度算法，轮换着执行着不同的线程，看起来 就好像是同时运行一样，其实每一时刻只有 一个线程在运行。目的：异步地处理多个不 同的任务，避免同步造成的阻塞。 • 并行：多核处理器，每个处理器执行一个线 程，真正的同时运行。目的：将一个任务分 派到多个核上，从而更快完成任务。 举个例子 • 并发：某互联网公司购置了一台单核处理 器的服务器，他正同时处理

“如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前， 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 2‑5 尾递归过程 Tip 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即 使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 Question 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …

2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 图 2‑5 尾递归过程 � 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化， 因此即使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 � 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, … ，求该数列的第 从本质上看，递归体现了“将问题分解为更小子问题”的思维范式，这种分治策略至关重要。 ‧ 从算法角度看，搜索、排序、回溯、分治、动态规划等许多重要算法策略直接或间接地应用了这种思维 方式。 ‧ 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.2.3 两者对比 总结以上内容，如表 2‑1 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比

“如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前， 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 2‑5 尾递归过程 Tip 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即 使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 Question 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …

2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都存在插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 图 2‑5 尾递归过程 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即使函数 是尾递归形式，但仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 � 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, … ，求该数列的第 本质上看，递归体现“将问题分解为更小子问题”的思维范式，这种分治策略是至关重要的。 ‧ 从算法角度看，搜索、排序、回溯、分治、动态规划等许多重要算法策略都直接或间接地应用这种思维 方式。 ‧ 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.3 时间复杂度 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。如果我们想要准确预估一段代码的运行时间，应该如何操作 呢？ 1.

在无序区间抽出一张扑克牌，插入至有序区间的正确位置；完成后最左 3 张扑克已经有序。 4. 不断循环以上操作，直至所有扑克牌都有序后终止。 以上整理扑克牌的方法本质上就是「插入排序」算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排 序库函数中都存在插入排序的身影。 Figure 1‑2. 扑克排序步骤 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给收银员付了 100 元，则收银员需要给我们找 另一方面，数字零的原码有 +0 和 −0 两种表示方式。这意味着数字零对应着两个不同的二进制编码，而这 可能会带来歧义问题。例如，在条件判断中，如果没有区分正零和负零，可能会导致错误的判断结果。如果 我们想要处理正零和负零歧义，则需要引入额外的判断操作，其可能会降低计算机的运算效率。 +0 = 00000000 −0 = 10000000 与原码一样，反码也存在正负零歧义问题。为此，计算机进一步引入了「补码」。那么，补码有什么作用呢？ 更简 单，更容易进行并行化处理，从而提高运算速度。 然而，这并不意味着计算机只能做加法。通过将加法与一些基本逻辑运算结合，计算机能够实现各种其他的 数学运算。例如，计算减法 ? − ? 可以转换为计算加法 ? + (−?) ；计算乘法和除法可以转换为计算多次加 法或减法。 现在，我们可以总结出计算机使用补码的原因：基于补码表示，计算机可以用同样的电路和操作来处理正数 和负数的加法，不需要