人在系统之外 / 上，复杂性下沉到单一平台 希望 工程师不再花时间在开发写代码之外的脏活累活，比如服务部署、找环境，服务编排等 Infra 的事情。 1 0 0 % 开 源 基 本 能 力 开 源 1.5 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装 10 分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote Zadig Zadig 企业交付案例场景深化 开 发 者 场 景 挖 掘 3-5 个领域敏感型场景 建立产品发展委员会 贡献者流程优化 2022 年 9 月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/ 托管场景接入流程优化 UX/UI 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE 插件 / 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 企业解决方案和最佳实践内置 发布 AI 增强解决方案 企 业 开 放 性 、 A I 能 力 增 强 产品发展历程 高频极速迭代： Zadig 开源 29 个月共迭代 21 个版本 “ ” 开发者常处于 今天发版、明早升级 嗷嗷待哺状态 Zadig 优势、使用场景、解决问题域

释放工程师创造力 DevOps 价值链平台 产 业 数 字 化 核 心 资 产 是 软 件 和 数 据 ： 传 统 软 件 / 配 置 / 数 据 迭 代 方 式 已 经 无 法 适 应 ， 软 件 工 程 化 时 代 已 然 到 来 。 Z a d i g 软 件 工 程 平 台 是 国 内 落 地 程 度 最 深 、 使 用 范 围 最 广 （ 近 千 家 企 业 ） 的 云 原 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外 搭建全流程能力 专门面向开发者的生产力平台，涵盖需求到开 发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING 云厂商引流为主，锁定风险高 对多云跨地域支持不够 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求 碎片化 研 发模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付

生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 海致获得“ 2021 年 CCF 科学技术奖科技进步卓越奖” CCF 科学技术奖被认为是计算机科学与技术领域最具影响力的专业奖项之一， 其中科技进步卓越奖是 CCF 科技进步奖评选中的最高级别奖项，旨在嘉奖在计 算机科学、技术或工程领域具有重要发现、发明、原始创新，在相关领域有一 定国际影响的优秀成果， AtlasGraph 生活中无处不在的图 图分析技术分类 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边搜索 图算法 • 中心性算法 • 社区算法 • 路径算法 • … 图深度学习 • 图嵌入 • 图卷积 • 图注意力网络 • 图自编码器 图查询及其应用场景 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边的关联查询，可以快速完成传统数据库难以完成的 多度点边关 联 当前图的典型应用场景 路径识别 群体挖掘 节点识别 语言，内置上百种分析函数， 面向分析师友好，拥抱标准， 基于 openCypher 向 ISO GQL 迈进 实时大图 支持万亿节点存储及流式计算 引擎的结合，最新数据实时入 库构图，为在线业务决策分析 提供有力支撑 AtlasGraph 架构及实现 新一代图技术应用特征简介 Takeaway AtlasGraph 架构概览 存储层 副本管理 CRAQ 图原生存储

的所有指令和数据删了 （浪费了 50% 的算力）。这就是说 CPU 第一次遇见一个分支时，两个分支都会被预执行 。 • 同一段程序被多次执行后，如果每次都是分支 A ，下一次 CPU 就会总结经验，预判到下 一次应该也是分支 A ，并且把 90% 的流水线用于预先执行分支 A 的剧本， 10% 的流水 线用于预先执行分支 B 。如果预判成功，的确走了分支 A ，那么只会浪费 10% 的算力； 如果预判失败，最后走了分支 如果预判失败，最后走了分支 B ，那就不得不把预先执行分支 A 的数据全部删了，浪费 90% 的算力。这就是 CPU 的分支预测，根据历史的分支记录总结经验，不断调整两个分 支预执行的比例。其实就像训练神经网络一样，一直喂给他正确的数据，他就越来越自信。 • 随着 CPU 预判分支 A 成功的次数越来越多， CPU 对自己的结果就越来越自信，并进一 步加大预执行分支 A 所占的比例，从最初的 50% 到 60%

这些被写入的部分被称为激活元素 (active element) ，反之则是未激活 (inactive) 。 这就是稀疏的好处，按需分配，自动扩容。 分块则是利用了我们存储的数据常常有着空间局域性的特点，减轻哈希表的压 力，同时在每个块内部也可以快乐地 SIMD 矢量化， CPU 自动预取之类的。 第 2 章：位运算 稀疏的好处：坐标可以是负数 这样即使坐标为负数，或者可以是任意大的坐标，都不会产生越界错误。 但是分块存储时负数却导致出错了

编译器，可以用 #pragma GCC unroll 4 表示把循环体展开为 4 个 相当于： 对小的循环体进行 unroll 可能是 划算的，但最好不要 unroll 大的 循环体，否则会造成指令缓存的压 力反而变慢！ 重复了四次 不建议手动这样写 ，会妨碍编译器的 SIMD 矢量化。 第 6 章：结构体 两个 float ：对齐到 8 字节 成功 SIMD 矢量化！ 三个 float ：对齐到

呢？就冲突了。所以“单次有效”虽然劳驾您的高抬贵手每次命令行打一下 - DQt5_DIR=”D:/Qt5” ，但人家也打一下 -DQt5_DIR=”E:/Qt5” ，就没有冲突，各美其美，美美与 共，赋能多元化社会，下沉团队合作发力面。 • 实际上只要你不删 build ，不需要每次都 -DQt5_DIR 一下， CMake 具有“记忆”功能。 • cmake -B build -DQt5_DIR=D:/Qt5 # 只需要第一次指定好，

溃（野指针）。 来点小彭老师地狱比喻？ • 强引用就像星巴克老板，弱引用就像来上厕所的张心欣（小彭老师的老板）。 • 假设张心欣他没有眼睛，看不见厕所，只是凭借记忆来老地方上厕所，但是他的记忆力非常好 。 • 之前星巴克为了表现“慈悲情怀”一直开着厕所，位置不变，张心欣总能准确拉到那个洞里。 • 如果星巴克哪天心情不好，把厕所销毁了，那张心欣蒙着眼还是来老地方上厕所，分三种情况 ： 1