由浅入深学习 map 容器 by 彭于斌（ @archibate ） 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 ! 本期看点： 用方括号 [ ] 取出 map 元素居然是错误的！ 能不能在遍历的同时删除元素？安全吗？ emplace ， emplace_hint ， try_emplace 的区别？ 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2 char * 的爱恨纠葛 (BV1ja411M7Di) 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 ( 本期 ) 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 10. C++ 异常处理机制的前世今生

度高，研制难度大，创新性强，项目成果整体达到国际先进水平， 其中异质图建模与表示学习技术和超大规模图学习系统处于国际领 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 商品 商品 查询 / 操作 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  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 • 将高维的图信息映射到低维向量中 • 通过图嵌入将客户关系表示为低维向量，可以结合其 他客户行为特征进行机器学习训练 图卷积神经网络 • 对图结构数据进行卷积计算 • 通过已有的企业数据，通过 GCN 进行半监督学习和分 类，预测企业的违约概率 传统的关系型数据库的存储方式丢失了事物之间的关系信息

• 其中 r8 到 r15 是 64 位 x86 新增的寄存器，给了汇编程序员更大的空间，降低了编译 器处理寄存器翻车（ register spill ）的压力。 • 因此 64 位比 32 位机器相比，除了内存突破 4GB 限制外，也有一定性能优势。 8 位， 16 位， 32 位， 64 位版本 al, ax, eax, rax r15b, r15w, r15d, r15 AT&T 汇编语言 脑内编程 。 • 计算机编程又不是量子物理广义相对论，我们每个人都有电脑，做一下实验很容易，可总 有所谓的“老师”就不肯动动手敲几行命令（写 doc 文件倒挺勤的），在那里传播假知识。 • 在线做编译器实验推荐这个网站： https://godbolt.org/ • 可以实时看源代码编译的结果，还能选不同的编译器版本和 flag 。 • 不要脑内模拟！你误以为某更改对性能有帮助，然而实际测一下时间有一定可能反而变慢 指向同一个对象，而 Rust 从语法层面禁止，从而让编译器放心大胆 优化。 为什么标准委员会不改进一下？因为一旦放弃 兼容，就等于抛弃所有历史遗产的全新语言， 就和 Rust 无异，从而没有任何理由再学习 C++ 。 std::vector ：也能实现 SOA ！ 优化前 (AOS) 优化后 (SOA) 不过，请保证 x, y, z 三个 vector 是同样大小！ 第 8 章：数学运算

企业基于 CI/CD 工具自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 、 Tekton 、 Argo 等 搭建流程串接胶水平台 建设成本高 500-2000 万之间 使用和学习门槛高；随业务发展扩展性差 局限性大，内部推广难度极高，做完后维 护成本高价值难被证明 低采购成本、低实施成本， 内置模板库和最佳实践；高扩展性、技术先进性强 ，可灵活广泛接入现有工具链和业务场景 主机方式接入资源设备 • 支持系统主机管理的同时支持了项目级别的主机管理，项目成员可 以自己上下线资源设备 • 主机管理支持强大的探活机制 (TCP/HTTP 协议 ) ，精准检测资源设 备是否在线。 • 服务可以查看到关联的主机资源，支持登录主机，方便开发登录资 源设备诊断问题 • 完备的权限控制，极大降低了管理成本，实现安全风险可控。 IoT 端云混合场景：异构环境下，为开发者提供更好体验 可用性极高，没有 Zadig 集成测试完 全没法做。 —— 字节跳动 SRE 工程师卢肇 兴 解决方案： Gerrit + Zadig 实现机器自动验证 扫 码 查 看 案 例 细 节 典型客户：新零售独角兽 用 Zadig 15 万家门店周发布 7 次 “ 没有 Zadig, 我们的自动化测试不可能做起

Python 与 Docker Rust 与 WebAssembly 为什么要用 Rust ？ Rewrite it in Rust Rust 太难学！ 为什么不用 Rust ？ 学习曲线太陡峭了，学习周期太长了 招 Rust 开发太难了 Low code Rust 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 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 • PR Review 机器人 使用 Rust 构建基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 1. 通过不同的 prompt 扮演不同的角色，并且拥有短期记忆 with text 这个机器人可以： 使用 Rust 构建基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 Cargo.toml "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 telegram 机器人的基础设置 "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 Open AI

算法相关知识 • Rust 实现数据结构 • Rust 实现算法 • 总结及学习资源 背景介绍 • 个人信息 • 写作动机 • 可参考点 • 为什么 背景介绍 # 个人职业 # 与 Rust 结缘 # 前 GPT 时代作品 个人信息 结算及大数据系统研发工程师 疫情下的明智选择 / 个人项目实践 学习中总结探索 2015 年发布，很多人近几年才知道 Rust ， Rust 中国 中国大会第十届 Rust 处于起步阶段 中文圈学习资料或书籍少，有部分是翻译国外产品，能 不能中国人向国外输出作品 Rust 缺少学习资源 Rust 未来大有可为 Rust 在操作系统，数据库，各种框架和工具上应用范围 广 写作动机 当情况不明时，抱着一个纯粹的目标干事就行了，其他 的留给时间检验。不懂就学，技术写作更像一种共创， 要反复总结和修改 ( 费曼学习法 ) 。 写作本书给我的启示 基础、排序、查找、树、图 + 1; • V+E = 32 • 2E – F + 2 = 32 总结及学习资源 • 算法总结 • 学习资源 总结及学习资源 Rust 算法总结 • 复杂度分析及算法优化 • 别自己实现，用标准库 • 利用 Rust 特性实现高效算法 • 技术在进步，用新工具辅助学习 Rust 学习资源 # 社区／公众号 社区： Rust 语言中文社区、乐酷 Rust 技术论坛 公号：觉学社、

malloc/free 之类的概念。 • 熟悉 STL 中的容器、函数模板等。 • 英伟达 GTX900 及以上显卡。 • CUDA 11 及以上。 • CMake 3.18 及以上。 我负责监督你学习 第 0 章： Hello, world! CMake 中启用 CUDA 支持 • 最新版的 CMake （ 3.18 以上），只需在 LANGUAGES 后面加上 CUDA 即可启用 。 效的，然而却没有低效，这是因为编译器自动优 化成刚刚用 BLS 的数组求和了！可以看到他优 化后的效率和我们的 BLS 相仿，甚至还要快一 些！ • 结论：刚刚我们深入研究了如何 BLS 做数组求 和，只是出于学习原理的目的。实际做求和时， 直接写 atomicAdd 即可。反正编译器会自动帮 我们优化成 BLS ，而且他优化得比我们手写的 更好…… • 然后 atomicMax 求数组最大值，也同理。 在高效的寄存器 仓库里，而是要把一部分“打翻”到一级缓存中，这时对这些寄存器读写的速度就和一级缓存 一样，相对而言低效了。若一级缓存还装不下，那会打翻到所有 SM 共用的二级缓存。 • 此外，如果在线程局部分配一个数组，并通过动态下标访问（例如遍历 BVH 时用到的模 拟栈），那无论如何都是会打翻到一级缓存的，因为寄存器不能动态寻址。 • 对于 Fermi 架构来说，每个线程最多可以有 63

https://github.com/parallel101/course 本课涵盖：稀疏矩阵、 unordered_map 、空间稀 疏网格、位运算、浮点的二进制格式、内存带宽优 化 面向人群：图形学、 CFD 仿真、深度学习编程人 员 第 0 章：稀疏矩阵 稠密数组存储矩阵 用 foreach 包装一下枚举的过程 改用 map 来存储 分离 read/write/create 三种访问模式 foreach 直接给出当前坐标指向的值 位，所以又称 float16 。精度很 低，但是节省内存空间！ • 然而只有 GPU （比如 CUDA ）支持 half 类型 ， CPU 需要支持 AVX512fp16 这个扩展才能用 。 • 据说深度学习（很多都是 membound ）很喜欢 用 half ，因为可以省一半内存，从而加快一倍。 • 反正小彭老师的 CPU 是不支持 AVX512fp16…… • 因此需要我们手写一些位运算，在 ，也就是触及了下一个页面，他才 会继续分配一个 4KB 的页面，这时才 8KB 被实际分配。比如这里我们分配了 16GB 内 存，但是只访问了他的前 4KB ，这样只有一个页被分配，所以非常快。 实验：那如果分配超过机器内存容量的空间会怎样 • 既然是操作系统的内存是惰性分配给用户程 序的，分块大小就是 4KB ，那么是不是可 以利用这一点实现稀疏？ • 而当我们试图用 malloc 分配一段 4TB 的

GPU Resource Management On JDOS 梁永清 liangyongqing1@jd.com 提供的服务 1. 用于实验的 GPU 容器 2.基于 Kubeflow 的机器学习训练服务 3.模型管理和模型 Serving 服务 Experiment Training Serving 均基于容器，不对业务方直接提供 GPU 物理机 GPU 实验 JDOS 常规的容器服务

语句中字段，应建立索引。  唯一性约束，系统将默认为改字段建立索引。 唯一性约束，系统将默认为改字段建立索引。  对于只是做查询用的数据库索引越多越好，但对于在线实时 对于只是做查询用的数据库索引越多越好，但对于在线实时 系统建议控制在 系统建议控制在 55 个以内。 个以内。  索引不仅能提高查询 索引不仅能提高查询 SQL SQL 性能，同时也可以提高带 性能，同时也可以提高带