先水平。” 以终为始，以行为知，这一项目从图计算所面临的挑战出发，解决了大规模图数据所产生 的建模能力不足、结构知识难用、巨量数据难算等技术挑战，实现了大规模复杂异质图数 据的表示学习模型、语义推荐和风险管理关键技术，构建了完整的兼具理论指导与应用检 验的大规模图数据智能分析系统与平台，满足了大数据时代从复杂异质图数据中进行知识 发现的重要需求。最终获得国内外授权发明专利 43 项， CCF -A 复杂、潜在关系推导和挖掘  为已有的分析模型增加“关系特征”维 度 客户贡献度 客户信用分 客户忠诚度 客户欺诈分 客户风险度 违约概率 客户资质 … 集团关系 社群关系 欺诈团伙 担保关系 资金圈 / 链 …  设别出带有某种共同特征 的企业或个人群体 舆情传导 营销传导 风险传导 …  计算某个事件在关联的企业、个人 之间的传递过程和传递概率 图深度学习及其应用场景 图嵌入 •

and you should keep it in your toolbox. Mini exercise 分成各个小组开展以下活动： • 思考 cargo 在哪些场景下具有优势，并评估这些场景的风险状况。 • 讨论在使用 gn 和 ninja 以及离线 cargo 等时，需要信任哪些工具、库和人群。 Ask students to avoid peeking at the speaker notes std::unique_ptr、std::shared_ptr 和/或 Box 等智能指针提供原 生支持。如果使用手动绑定，则必须传递可兼容 C-ABI 的原始指针，这会增加生命周期和内存 安全风险。 – rust::String 和 CxxString 类型能够识别并处理不同语言之间在字符串表示方面 的差异（例如，rust::String::lossy 可以通过非 UTF8 输入构建 Rust 的变量时，出现了初始化问题，其中 X 和 Y 都是函数类型。这是因为您 的 C++ 函数实现与 cxx::bridge 中的声明并不完全一致。 • 我好像能随意将 C++ 引用转换为 Rust 引用。这样不会导致 UB 风险吗？对于 CXX 的_不透明_类 型，答案为否，因为它们的大小为零。对于 CXX 的基本类型，确实_有可能_导致 UB，但鉴于 CXX 的 设计策略，要构建能导致这种情况的示例颇为困难。 237

的是，语言设计本身会自然而然地引导你编写出 可靠的代码，并且运行速度和内存使用上都十分高效。 已经在从事编写底层代码的程序员可以使用 Rust 来提升信心。例如，在 Rust 中引入并行是相 对低风险的操作，因为编译器会替你找到经典的错误。同时你可以自信地采取更加激进的优 化，而不会意外引入崩溃或漏洞。 但 Rust 并不局限于底层系统编程。它表达力强、写起来舒适，让人能够轻松地编写出命令行 了为空的情况。 换句话说，在对 Option 进行运算之前必须将其转换为 T。通常这能帮助我们捕获到空值最 常见的问题之一：假设某值不为空但实际上为空的情况。 消除了错误地假设一个非空值的风险，会让你对代码更加有信心。为了拥有一个可能为空的 值，你必须要显式的将其放入对应类型的 Option 中。接着，当使用这个值时，必须明确的 处理值为空的情况。只要一个值不是 Option 请求返回了一个表明触发了限流的状态。在这些例子中， 应该通过返回 Result 来表明失败预期是可能的，而调用者就必须决定该如何处理这个问题。 当你的代码在进行一个使用无效值进行调用时可能将用户置于风险中的操作时，代码应该首先 验证值是有效的，并在其无效时 panic!。这主要是出于安全的原因：尝试操作无效数据会暴 露代码漏洞，这就是标准库在尝试越界访问数组时会 panic! 的主要原因：尝试访问不属于当

的是，语言设计本身会自然而然地引导你编写出 可靠的代码，并且运行速度和内存使用上都十分高效。 已经在从事编写底层代码的程序员可以使用 Rust 来提升信心。例如，在 Rust 中引入并行是相 对低风险的操作，因为编译器会替你找到经典的错误。同时你可以自信地采取更加激进的优 化，而不会意外引入崩溃或漏洞。 但 Rust 并不局限于底层系统编程。它表达力强、写起来舒适，让人能够轻松地编写出命令行 空的情况。 换句话说，在对 Option 进行运算之前必须将其转换为 T 。通常这能帮助我们捕获到空值 最常见的问题之一：假设某值不为空但实际上为空的情况。 消除了错误地假设一个非空值的风险，会让你对代码更加有信心。为了拥有一个可能为空的 值，你必须要显式的将其放入对应类型的 Option 中。接着，当使用这个值时，必须明确 的处理值为空的情况。只要一个值不是 Option 来表明失败预期是可能的，这样将有害状态向上传播，调用者就可 以决定该如何处理这个问题。使用 panic! 来处理这些情况就不是最好的选择。 当你的代码在进行一个使用无效值进行调用时可能将用户置于风险中的操作时，代码应该首先 验证值是有效的，并在其无效时 panic! 。这主要是出于安全的原因：尝试操作无效数据会暴 露代码漏洞，这就是标准库在尝试越界访问数组时会 panic! 的主要原因：尝试访问不属于当

践者，亦唯恐代码出现漏洞、崩溃或损坏。 Rust 破除了这些障碍，其消除了旧的陷阱并提供了伴你一路同行的友好、精良 的工具。想要 “深入” 底层控制的程序员可以使用 Rust，无需冒着常见的崩 溃或安全漏洞的风险，也无需学习时常改变的工具链的最新知识。其语言本身 更是被设计为自然而然的引导你编写出在运行速度和内存使用上都十分高效的 可靠代码。 参考： https://rustcc.gitbooks

现，那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销，时间复杂度的常数项更大。 最后，哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中，我们采取在链表或红黑树中执行查找操作， 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q：多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？标记为已删除的空间还能再次使用吗？ 多次哈希是开放寻址的一种，开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷，需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。

现，那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销，时间复杂度的常数项更大。 最后，哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中，我们采取在链表或红黑树中执行查找操作， 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q：多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？标记为已删除的空间还能再次使用吗？ 多次哈希是开放寻址的一种，开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷，需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。

现，那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销，时间复杂度的常数项更大。 最后，哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中，我们采取在链表或红黑树中执行查找操作， 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q：多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？标记为已删除的空间还能再次使用吗？ 多次哈希是开放寻址的一种，开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷，需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使用 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。