部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：开发 5 分钟，上线 2 小时 服务一：设计 | 代码编写 | 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 多套 values 方 案 一 ： G e r r i t + Z a d i g 方 案 二 ： G i t l a b + Z a d i g 非 核 心 服 务 ： 采 用 单 分 支 模 型 m a s t e r 发 版 。 核 心 服 务 ： 采 用 双 分 支 模 型 ： m a s t e r 发 版 测 试 环 境 和 o n l i n e 发 版 生

1/msvc2017/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake ，那 么请你设置变量 Qt5_DIR 为 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5 。有三种设置方法： • (1) 单次有效。在 configure 阶段，可以从命令行设置（注意要加引号）： • cmake -B build -DQt5_DIR=”D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5” 1/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake ，那么请你设 置变量 Qt5_DIR 为 /opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5 。有三种设置方法： • (1) 单次有效。在 configure 阶段，可以从命令行设置： • cmake -B build -DQt5_DIR=”/opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5” • (2) 全局启用。修改你的 单项目有效。直接在你自己项目的 CMakeLists.txt 最开头写一行： • set(Qt5_DIR ”/opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5”) # 一定要加在最前面！ 三种方案利弊分析 • 单次有效（通过命令行）最安全，小彭老师高度推荐。 • 全局有效（添加环境变量）可能影响以后其他项目。比如你 A 项目依赖 Qt5.12.1 ，你设置了环 境变量 Qt5_DIR=/opt/Qt5.12

刚刚说过 CUDA 的优势在于对 C++ 的 完全支持。所以 __global__ 修饰的核函 数自然也是可以为模板函数的。 • 调用模板时一样可以用自动参数类型推导 ，如有手动指定的模板参数（单尖括号） 请放在三重尖括号的前面。 进一步：核函数可以接受函子（ functor ），实现函数式编程 • 不过要注意三点： 1. 这里的 Func 不可以是 Func const & ，那样会 （ Streaming Multiprocessors ）与板块（ block ） • GPU 是由多个流式多处理器（ SM ）组成的。每个 SM 可以处理一个或多个板块。 • SM 又由多个流式单处理器（ SP ）组成。每个 SP 可以处理一个或多个线程。 • 每个 SM 都有自己的一块共享内存（ shared memory ），他的性质类似于 CPU 中的缓 存——和主存相比很小，但是很 threadIdx=(0,1) 的线程 2 会访问 tmp[64] 也位于 bank 0…… 也就是说，同一个 warp 的所有线程都在访问 bank 0 ！这导致读取无法并 行，必须串行排队，从而（单看共享内存的效率）会变慢 32 倍。（不过据说最新架构中好像把 bank 数降低到 16 个，也就是 half-warp 了） 故意把二维数组的跨步从 32 调为 33 ：解决区块冲突 • 解决方法就是，把

并且即使多个线程同时调用了 func ，这个变量的 初始化依然保证是原子的（ C++11 起）。 • 这就是函数静态初始化 (func-static-init) 大法。 函数静态初始化可用于“懒汉单例模式” • 如右图。 • getMyClassInstance() 会在第一次调用时创 建 MyClass 对象，并返回指向他的引用。 • 根据 C++ 函数静态变量初始化的规则，之后 的调用不会再重复创建。 Helper ）执行得比全 局静态初始化（ before_main ）还早！ 用包装，避免因为链接的不确定性打乱了静态初始化的顺序 • 利用这个发现，我们意识到可以把 functab 用所谓的“懒汉单例模式”包装成一 个 getFunctab() 函数，里面的 inst 变量 会在第一次进入的时候初始化。因为第一 次调用是在 defCat 中，从而保证是在所 有 emplace 之前就初始化过，因此不会

函数，并在终端显示出 Hello, world 。 厂商 C C++ Fortran GNU gcc g++ gfortran LLVM clang clang++ flang 多文件编译与链接 • 单文件编译虽然方便，但也有如下缺点： 1. 所有的代码都堆在一起，不利于模块化和理解。 2. 工程变大时，编译时间变得很长，改动一个地方就得全部重新编译。 • 因此，我们提出多文件编译的概念，文件之间通过符号声明相互引用。 标准库的功能，难免会用到一些第三方库。 • 最友好的一类库莫过于纯头文件库了，这里是一些好用的 header-only 库： 1. nothings/stb - 大名鼎鼎的 stb_image 系列，涵盖图像，声音，字体等，只需单头文件！ 2. Neargye/magic_enum - 枚举类型的反射，如枚举转字符串等（实现方式很巧妙） 3. g-truc/glm - 模仿 GLSL 语法的数学矢量 / 矩阵库（附带一些常用函数，随机数生成等）

Chat id 2. 将 prompt 传给 ChatGPT 3. 将每次 commit 的 hash 发给 ChatGPT 4. 规定 Review 单次 commit 时， ChatGPT 返回的格 式 "0.1.0" 使用 Rust 构建 PR review 机器人 函数的 trigger 1. 汇总所有的总结 "0.1.0"

a o s X R u s t 使 用 TDengine Rust • OOXML - Excel 解析库 • xlsx2csv - Excel 转 CSV 工具 • Unqlite - 单文件非关系型数据库 • Wisecondor - 生物信息 CNV 分析 • mdsn - A Multi-address DSN(Data Source Name) parser. TDengine

现有框架无法完美适配移动端（二） 移动端诉求：易用性 • IO 密集性任务与 CPU 密集型任务融合 异步并发框架如 tokio 大多用于处理大量 异步 IO 场景，而 CPU 密集型任务一般 使用 rayon 。 当前单框架提供的接口无法使用户在一个 任务中同时处理 IO 任务以及 CPU 任 务。 Incompatibility of the third party Runtime with Mobile 现有框架无法完美适配移动端（二）

const & ） • 同理， auto const & 可以定义常引用： 自动类型推导：函数返回引用 • 当然，函数的返回类型也可以是 auto & 或者 auto const & 。比如懒汉单例模式： 理解右值：即将消失的，不长时间存在于内存中的值 • 引用又称为左值（ l-value ）。左值通常对应着一个长时间存在于内 存中的变量。 • 除了左值之外，还有右值（ r-value

自定义构造函数：单个参数（避免陷阱） 避免陷阱体现在哪里？ • 加了 explicit 表示必须用 () 强制转换。 • 否则 show(80) 也能编译通过！ • 所以，如果你不希望这种隐式转换， • 请给单参数的构造函数加上 explicit 。 • 比如 std::vector 的构造函数 vector(size_t n) 也是 explicit 的。 explicit 对多个参数也起作用！