有序 有序 无序 搜索算法的选择还取决于数据体量、搜索性能要求、数据查询与更新频率等。 线性搜索 ‧ 通用性较好，无须任何数据预处理操作。假如我们仅需查询一次数据，那么其他三种方法的数据预处理 的时间比线性搜索的时间还要更长。 ‧ 适用于体量较小的数据，此情况下时间复杂度对效率影响较小。 ‧ 适用于数据更新频率较高的场景，因为该方法不需要对数据进行任何额外维护。 二分查找 ‧ 适用于 在特定数据结构中快速定位目标元素。此类算法效 率高，时间复杂度可达 ?(log ?) 甚至 ?(1) ，但通常需要借助额外数据结构。 ‧ 实际中，我们需要对数据体量、搜索性能要求、数据查询和更新频率等因素进行具体分析，从而选择合 适的搜索方法。 ‧ 线性搜索适用于小型或频繁更新的数据；二分查找适用于大型、排序的数据；哈希查找适用于对查询效 率要求较高且无须范围查询的数据；树查找适用于需要维护顺序和支持范围查询的大型动态数据。 大致思路为：对于长数组，采用基于 分治策略的排序算法，例如快速排序；对于短数组，直接使用插入排序。 虽然冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度都为 ?(?2) ，但在实际情况中，插入排序的使用频率显 著高于冒泡排序和选择排序，主要有以下原因。 ‧ 冒泡排序基于元素交换实现，需要借助一个临时变量，共涉及 3 个单元操作；插入排序基于元素赋值实 现，仅需 1 个单元操作。因此，冒泡排序的计算开销通常比插入排序更高。

有序 有序 无序 搜索算法的选择还取决于数据体量、搜索性能要求、数据查询与更新频率等。 线性搜索 ‧ 通用性较好，无须任何数据预处理操作。假如我们仅需查询一次数据，那么其他三种方法的数据预处理 的时间比线性搜索的时间还要更长。 ‧ 适用于体量较小的数据，此情况下时间复杂度对效率影响较小。 ‧ 适用于数据更新频率较高的场景，因为该方法不需要对数据进行任何额外维护。 二分查找 ‧ 适用于 在特定数据结构中快速定位目标元素。此类算法效 率高，时间复杂度可达 ?(log ?) 甚至 ?(1) ，但通常需要借助额外数据结构。 ‧ 实际中，我们需要对数据体量、搜索性能要求、数据查询和更新频率等因素进行具体分析，从而选择合 适的搜索方法。 ‧ 线性搜索适用于小型或频繁更新的数据；二分查找适用于大型、排序的数据；哈希查找适用于对查询效 率要求较高且无须范围查询的数据；树查找适用于需要维护顺序和支持范围查询的大型动态数据。 大致思路为：对于长数组，采用基于 分治策略的排序算法，例如快速排序；对于短数组，直接使用插入排序。 虽然冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度都为 ?(?2) ，但在实际情况中，插入排序的使用频率显 著高于冒泡排序和选择排序，主要有以下原因。 ‧ 冒泡排序基于元素交换实现，需要借助一个临时变量，共涉及 3 个单元操作；插入排序基于元素赋值实 现，仅需 1 个单元操作。因此，冒泡排序的计算开销通常比插入排序更高。

有序 有序 无序 搜索算法的选择还取决于数据体量、搜索性能要求、数据查询与更新频率等。 线性搜索 ‧ 通用性较好，无须任何数据预处理操作。假如我们仅需查询一次数据，那么其他三种方法的数据预处理 的时间比线性搜索的时间还要更长。 ‧ 适用于体量较小的数据，此情况下时间复杂度对效率影响较小。 ‧ 适用于数据更新频率较高的场景，因为该方法不需要对数据进行任何额外维护。 第 10 章 搜索 hello‑algo 在特定数据结构中快速定位目标元素。此类算法效 率高，时间复杂度可达 ?(log ?) 甚至 ?(1) ，但通常需要借助额外数据结构。 ‧ 实际中，我们需要对数据体量、搜索性能要求、数据查询和更新频率等因素进行具体分析，从而选择合 适的搜索方法。 ‧ 线性搜索适用于小型或频繁更新的数据；二分查找适用于大型、排序的数据；哈希查找适用于对查询效 率要求较高且无须范围查询的数据；树查找适用于需要维护顺序和支持范围查询的大型动态数据。 大致思路为：对于长数组，采用基于 分治策略的排序算法，例如快速排序；对于短数组，直接使用插入排序。 虽然冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度都为 ?(?2) ，但在实际情况中，插入排序的使用频率显 著高于冒泡排序和选择排序，主要有以下原因。 ‧ 冒泡排序基于元素交换实现，需要借助一个临时变量，共涉及 3 个单元操作；插入排序基于元素赋值实 现，仅需 1 个单元操作。因此，冒泡排序的计算开销通常比插入排序更高。

错误是软件开发中不可避免的事实，所以 Rust 有一些处理出错情况的特性。在许多情况下， Rust 要求你承认错误的可能性，并在你的代码编译前采取一些行动。这一要求使你的程序更 加健壮，因为它可以确保你在将代码部署到生产环境之前就能发现错误并进行适当的处理。 Rust 将错误分为两大类：可恢复的（recoverable）和 不可恢复的（unrecoverable）错误。对 于一个可恢复的错误，比如文件未找到 中很多并发错误都是编译时错误，而非运行时错误。 因此，相比花费大量时间尝试重现运行时并发 bug 出现的特定情况，不正确的代码会直接编 译失败并提供解释问题的错误信息。因此，你可以在开发时修复代码，而不是在部署到生产环 境后修复代码。我们给 Rust 的这一部分起了一个绰号无畏并发（fearless concurrency）。无畏 并发令你的代码免于出现诡异的 bug 并可以轻松重构且无需担心会引入新的 bug。 GPU。如果你只有一个 CPU 核，同时操作系统在导出 完成前也不会暂停，那么在其运行期间你无法使用计算机进行任何其他操作。这会是一个非常 糟糕的体验。相反计算机的操作系统可以（也确实可以）隐式地中断导出过程，频率足够高， 使你能够在导出进行的同时完成其他任务。 下载文件则有所不同。它不占用大量的 CPU 时间。相反 CPU 需要等待来自于网络的数据。虽 然可以在部分数据就绪时就开始读取，但等待剩余数据可能还需要一段时间。即便数据全部就

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 只需⼏秒钟⽽不是⼏分钟。 本地开发实时部署到远程集群 如何⼯作的？ Kubernetes 集群 更改 资源定义 ⻆⾊定义 执⾏资源 资源定义 资源定义
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异构设备兼容性强(x86, ARM, RISC-V, MIPS, Raspberry Pi, Orange Pi … ) Serverless in MQTT Broker • 更好的代码执⾏环境抽象，它可以直接部署代码或应⽤程序到各种异构设备，⽽不需要开 发⼈员为每个异构设备都编写或编译⼀套单独的代码或程序，从⽽提⾼开发效率； • 更好的安全机制，Docker 之类的容器最让⼈诟病的问题之⼀就是安全性； 是偏⼤，并且依赖的东⻄偏多，很难在⼀些资源 受限的设备上跑起来； Wasm vs Docker • Kubedge? • OpenYurt? • Krustlet? wasm如何分发部署？ 3. HPMQ函数开发说明 HPMQ平台 触发器 公共函数 （⽐如：tb2aws） 私有函数 配置 关联 关联 使⽤流程 编写函数 Hpmqfile OCI镜像 镜像仓库

Rust 在系统编程已经取得了巨大成功 培养更广泛的 Rust 开发 围绕 LLM 生态封装相应的 Rust 框 架，让开发者能够使用简单的 Rust 写 应用 如何用 Rust 实现的 构建和部署 AI 相关工作流的 serverless 平台 • 上传 Rust function ，平台负责将 Rust 编译成 Wasm ，并运行在 WasmEdge 安全容 器中 • 平台封装了一些常用 GitHub 、 Discord 、向量数据库比如 qdront 。 • 整个 serverless 平台是为 Rust 和 WebAssembly 设计的 视频演示如何使用 serverless 的方式部署 一个 PR review 机器人。 待插入视频，大概是 2 分钟的录屏 Talk is cheap, show me the code! • Telegram ChatGPT 机器 人 •

很适合运行在物联网设备上。使用 WASM 可以让这些设备运行更复杂的逻 辑,实现设备间的互操作性。 2. 云计算: WASM 模块可以部署在云端运行,为用户提供服务。因为 WASM 是sandbox的,所以可以保证代码的安全 性。WASM 的模块化也让云端应用更易于构建和部署。 3. 用户定义函数(UDF)：WASM UDF 安全性更高。WASM 运行在沙箱中,访问受限,可以防止恶意 UDF 对数据和系

为标识加密算法（Identity-Based Cryptography），非对称加密，标识加密将用户的标识 （如微信号、邮件地址、手机号码、QQ 号等）作为公钥，省略了交换数字证书和公钥过程，使得 安全系统变得易于部署和管理。提供签名校验，密钥交换，密钥封装与加解密功能。由于以上用 例，可以用于网络安全密码协议，如SSL/TLS。 • 保证数据机密性、真实性和完整性。 • 在商用密码体系中，SM9 主要用于用户的身份认证，据新华网公开报道，SM9 的公钥密码体制有许多优点，省去了证书管理等。因此，使用SM9算法不需要申请数字证 书，适用于互联网各种新兴应用的安全保障，应用可采用手机号码或邮件地址作为公钥， 实现数据加密、身份认证、通话加密、通道加密等安全应用，并具有使用方便，易于部署 的特点。 • 不同于传统签名算法的由用户随机选择私钥然后 计算得到公钥的方式，SM9 能够实现用户指定公 钥（即身份标识），密钥生成中心通过公钥计算 私钥。 SM9 Introduction of

两个区块链之间传递任意数据的互操作性协议 互操作性（Interoperability） CKB-VM：基于 RISC-V 指令集 + ICSC 系统合约 Axon 可以执行任何 部署在 CKB 上的合约 (Rust) 通过 IBC 协议，让 CKB 和基于 Axon 构建的区块链可以同以太坊 和 Cosmos-SDK Chains 交互。 Forcerelay