LSTM 等训练，单台价值 100w，支持 全天候多周期预测 自建机房 Rust 全栈应用实践 - 模型训练与在线预测 Rust 全栈应用实践 - 模型训练与在线预测 离线回测、在线模拟盘/实 盘中策略代码统一 降低多栈维护成本 降低代码细节不一致导致的 实验失真 “说同一种语言的一群人， 将无所不能” Rust 在非凸算法交易服务中的全栈应用实践 内 部 智 能 引 擎 部 交 互 交易所引擎 Web客户端 下单指令 信息回报 母单/信息上传 统计信息查询等 数据获取 模型训练 信号预测 交易指令 交易指令 涵盖异常的事前、事中、事后的全方位监控 基于 Rust 异步编程框架开发，风控逻辑可插拔，兼顾部署灵活性与执行性能 风控服务端和桌面客户端 Rust 全栈应用实践 - 桌面客户端、风控 高性能异步日志库 ftlog Rust 全栈应用实践 2. 性能优秀 Rust 应用场景展望 - RTL 离线回测、在线模拟盘/ 实盘中策略代码统一，但 仍需研究员写 Rust 代码 Rust Trading Language 1. 基于 Rust 宏 2. 在编译时展开为 Rust 代码， 静态编译为 native 二进制 3. 进一步提升研究->回测->实盘 的迭代效率 在浏览器内基于 Rust + WebAssembly 的高性能可视化工具

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 自的特 点，从而导致以下不同点。 1. 分配和释放效率：栈是一块较小的内存，分配由编译器自动完成；而堆内存相对更大，可以在代码中动 态分配，更容易碎片化。因此，堆上的分配和释放操作通常比栈上的慢。 2. 大小限制：栈内存相对较小，堆的大小一般受限于可用内存。因此堆更加适合存储大型数组。 3. 灵活性：栈上的数组的大小需要在编译时确定，而堆上的数组的大小可以在运行时动态确定。 Q：为什么 计数排序适用于数据量大但数据范围较小的情况。比如，在上述示例中 ? 不能太大，否则会占用过多空间。 而当 ? ≪ ? 时，计数排序使用 ?(?) 时间，可能比 ?(? log ?) 的排序算法还要慢。 第 11 章 排序 hello‑algo.com 259 11.10 基数排序 上一节介绍了计数排序，它适用于数据量 ? 较大但数据范围 ? 较小的情况。假设我们需要对 ? = 106 个学

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 自的特 点，从而导致以下不同点。 1. 分配和释放效率：栈是一块较小的内存，分配由编译器自动完成；而堆内存相对更大，可以在代码中动 态分配，更容易碎片化。因此，堆上的分配和释放操作通常比栈上的慢。 2. 大小限制：栈内存相对较小，堆的大小一般受限于可用内存。因此堆更加适合存储大型数组。 3. 灵活性：栈上的数组的大小需要在编译时确定，而堆上的数组的大小可以在运行时动态确定。 Q：为什么 计数排序适用于数据量大但数据范围较小的情况。比如，在上述示例中 ? 不能太大，否则会占用过多空间。 而当 ? ≪ ? 时，计数排序使用 ?(?) 时间，可能比 ?(? log ?) 的排序算法还要慢。 11.10 基数排序 上一节介绍了计数排序，它适用于数据量 ? 较大但数据范围 ? 较小的情况。假设我们需要对 ? = 106 个学 号进行排序，而学号是一个 8 位数字，这意味着数据范围

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 自的特 点，从而导致以下不同点。 1. 分配和释放效率：栈是一块较小的内存，分配由编译器自动完成；而堆内存相对更大，可以在代码中动 态分配，更容易碎片化。因此，堆上的分配和释放操作通常比栈上的慢。 2. 大小限制：栈内存相对较小，堆的大小一般受限于可用内存。因此堆更加适合存储大型数组。 3. 灵活性：栈上的数组的大小需要在编译时确定，而堆上的数组的大小可以在运行时动态确定。 Q：为什么 计数排序适用于数据量大但数据范围较小的情况。比如，在上述示例中 ? 不能太大，否则会占用过多空间。 而当 ? ≪ ? 时，计数排序使用 ?(?) 时间，可能比 ?(? log ?) 的排序算法还要慢。 11.10 基数排序 上一节介绍了计数排序，它适用于数据量 ? 较大但数据范围 ? 较小的情况。假设我们需要对 ? = 106 个学 号进行排序，而学号是一个 8 位数字，这意味着数据范围

但这个过程很容易出错；如果索引长度或测试条件不正确会导致程序 panic。例如，如果将 a 数组的定义改为包含 4 个元素而忘记了更新条件 while index < 4 ，则代码会 panic。这也使 程序更慢，因为编译器增加了运行时代码来对每次循环进行条件检查，以确定在循环的每次迭 代中索引是否在数组的边界内。 作为更简洁的替代方案，可以使用 for 循环来对一个集合的每个元素执行一些代码。for 循 存空 间；其位置总是在栈顶。相比之下，在堆上分配内存则需要更多的工作，这是因为分 配器必须首先找到一块足够存放数据的内存空间，并接着做一些记录为下一次分配做 准备。 访问堆上的数据比访问栈上的数据慢，因为必须通过指针来访问。现代处理器在内存 中跳转越少就越快（缓存）。继续类比，假设有一个服务员在餐厅里处理多个桌子的 点菜。在一个桌子报完所有菜后再移动到下一个桌子是最有效率的。从桌子 A 听一个 菜，接着桌子 的哈希函数，它可以抵御涉及哈希表（hash table） 的 拒绝服务（Denial of Service, DoS）攻击。然而这并不是可用的最快的算法，不过为了更高的 安全性值得付出一些性能的代价。如果性能监测显示此哈希函数非常慢，以致于你无法接受， 你可以指定一个不同的 hasher 来切换为其它函数。hasher 是一个实现了 BuildHasher trait 183/600 Rust 程序设计语言 简体中文版 的类型。第十章会讨论

存空 间；其位置总是在栈顶。相比之下，在堆上分配内存则需要更多的工作，这是因为分 配器必须首先找到一块足够存放数据的内存空间，并接着做一些记录为下一次分配做 准备。 访问堆上的数据比访问栈上的数据慢，因为必须通过指针来访问。现代处理器在内存 中跳转越少就越快。继续类比，假设有一个服务员在餐厅里处理多个桌子的点菜。在 一个桌子报完所有菜后再移动到下一个桌子是最有效率的。从桌子 A 听一个菜，接着 桌子 的哈希函数，它可以抵御涉及哈希表（hash table） 的 拒绝服务（Denial of Service, DoS）攻击。然而这并不是可用的最快的算法，不过为了更高的 安全性值得付出一些性能的代价。如果性能监测显示此哈希函数非常慢，以致于你无法接受， 你可以指定一个不同的 hasher 来切换为其它函数。hasher 是一个实现了 BuildHasher trait 的类型。第十章会讨论 trait 和如何实现它们。你并不需要从头开始实现你自己的 参数 X2 和 Y2 声明 于 fn mixup 之后，因为它们只是相对于方法本身的。 泛型代码的性能 你可能会好奇使用泛型类型参数是否会有运行时消耗。好消息是泛型并不会使程序比具体类型 运行得慢。 Rust 通过在编译时进行泛型代码的单态化（monomorphization）来保证效率。单态化是一个 通过填充编译时使用的具体类型，将通用代码转换为特定代码的过程。 在这个过程中，编译器所做的工作正好与示例

if n <= 1 { return 0; } log_recur(n / 2) + 1 } 對數階常出現於基於分治策略的演算法中，體現了“一分為多”和“化繁為簡”的演算法思想。它增長緩慢， 是僅次於常數階的理想的時間複雜度。 ?(log ?) 的底數是多少？ 準確來說，“一分為 ?”對應的時間複雜度是 ?(log? ?) 。而透過對數換底公式，我們可以得到具有 不同底數、相等的時間複雜度： 儲存經常訪問的資料和指令，減少 CPU 訪問記憶體的次數 易失 性 斷電後資料不會丟失 斷電後資料會丟失 斷電後資料會丟失 容量 較大，TB 級別 較小，GB 級別 非常小，MB 級別 速度 較慢，幾百到幾千 MB/s 較快，幾十 GB/s 非常快，幾十到幾百 GB/s 價格 較便宜，幾毛到幾元 / GB 較貴，幾十到幾百元 / GB 非常貴，隨 CPU 打包計價 我們可以將計算機儲存系統想象為圖 所示，在程式執行時，資料會從硬碟中被讀取到記憶體中，供 CPU 計算使用。快取可以看作 CPU 的一部分，它透過智慧地從記憶體載入資料，給 CPU 提供高速的資料讀取，從而顯著提升程式的執行效率， 減少對較慢的記憶體的依賴。 圖 4‑10 硬碟、記憶體和快取之間的資料流通 第 4 章 陣列與鏈結串列 www.hello‑algo.com 86 4.4.2 資料結構的記憶體效率 在記憶體空間利用方面，陣列和鏈結串列各自具有優勢和侷限性。

从并行编译到并行程序设计 • Rust社区与并行编译 目录 相关浅谈 Rust编译速度之殇 编译器设计造成编译速度缓慢 · 单态化 · 借用检查 · 宏展开 · MIR优化 ... Rust规模编译速度慢于C++ Rust编译速度之殇 提升编译效率成为近年社区重点工作 并行编译或成下一代编译效率突破利器 2017-2021，Rust编译速度已提升一倍以上 Rust社区编译器性能工作组 Rust编译器并行化

Amphitheatre 集群内，让你 可实时构建并预览到效果。 为了加速构建，集群内将直接编译并替换掉当前可执 ⾏的进程，⽽⾮全量构建镜像再发到到镜像仓库，然 后再拉取镜像替代旧的 Pod 等⼀系统慢⻓的流程。 Buildpacks How Buildpacks work 分析 探测 恢复构建包可⽤于优化构建和导出阶段的⽂件。 查找⼀组有序的构建包以在构建阶段使⽤。 恢复 构建 从缓存中恢复图层。

am I ? 目录 1. Axon 简介 2. 大型 Rust 项目应用 Adapter 模式 3. 使用过程宏的监控埋点开发实践 4. 区块链间互操作性的实现 目录 1. Axon 简介 2. 大型 Rust 项目应用 Adapter 模式 3. 使用过程宏的监控埋点开发实践 4. 区块链间互操作性的实现 1. 应用链框架 2. 高性能 3. 互操作（Interoperability） EVM 兼容 5. Rust What is Axon What is Axon 目录 1. Axon 简介 2. 大型 Rust 项目应用 Adapter 模式 3. 使用过程宏的监控埋点开发实践 4. 区块链间互操作性的实现 1. Mempool（交易池） 2. Consensus (Overlord) 3. P2P (Tentacle) 4. Interoperation Adapter 模式 3. 使用过程宏的监控埋点开发实践 4. 区块链间互操作性的实现 • 直接调用 Prometheus API • AOP（面向切片） • LLVM IR • … 如何优雅地在代码中加入埋点 ■ Prometheus API 1. 在 Rust 代码编译成 LLVM IR 之前解析 AST，找到需要埋点的函数 2. 为这些函数生成对应的监控指标定义代码 3. 在进入和退出这些函数的