从稀疏数据结构到量化数据类型 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： 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、 希的压力。但意味着键值在空间上需要具有一定的局域性，否 则 会浪费分块中一 部分空间。 然而我们这里是 要用他记录粒子 经过的点，因此 具有一定空间局 域性，能够被分 块优化。 实际上空间局域 性正是稀疏网格 能够实现的一大 前提，稍后详细 讨论。 在 16x16 分块的基础上，只用一个 bit 存储 图片解释稀疏的好处 传统稠密二维数组 无边界稀疏分块哈希表 有了无边界的稀疏网格，再也不用担心二维数组要分配多大了。 ，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 为什么 segf 了？ 按理说不会越界才对？

新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队，其中 80% 为技术人员，创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后，探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年，海致院 士专家工作站成立，站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 企业级数据解决方案专家 为建行、工行、交行、招行、上交所、深交所、中国人寿等 70+ 银行证券保险 企业、公安部、上海市公安局、武汉市公安局等 100+ 公安机构，国家电网、 国信通产业集团等电力能源行业提供数据智能产品解决方案及长期服务。 海致专注为政府、金融、能源等客户提供大数据处理、分析、挖掘服务，在互 联网技术基础上，打造专业、易用的企业级大数据实战应用产品及解决方案。 北京中关村总部 北京中关村总部 武汉运维中心 深圳研发中心 上海应用中心 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长，中国计算机系统结构 的学科带头人，我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站

自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 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 2022 年 3 月 生态伙伴工具 + 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 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 年 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

的物联网和时序数据传输及 转换工具 霍琳贺 涛思数据 Rust China Conf 2023 CONTENTS 自 我 介 绍 T D e n g i n e t 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 • 连接器 • 数据可视化 • 数据库运维工具 • 第三方数据源接入 • BI 系统接入 https://taosdata.com/ https://github.com/zitsen CONTENTS 自 我 介 绍 T D e n g i n e t a o s X R u s t 使 用 TDengine: 时序数据库 TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库（ Time ），专为物联网、工业互联网、金融、 IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等 系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表，  为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念  子表通过超级表创建，带有标签，通过标签实现多表

「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI ，链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控：私有化 部署，现有服务 与现存 DevOps 方案对比： 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 多服务并行部署发布，云原生构建环境和运行 环境，基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 或 CI/CD 工具 搭建流程串接胶水平台 局限性大扩展性差 内部推广难度极高 做完后价值难被证明 通用性、可扩展性、技术先进性强，可以灵活 广泛接入各种技术和业务场景 基于代码管理的 DevOps 方案 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高 支持多个服务并行构建部署、产品级发布，可 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链

Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • 云原生 SQL 流式数据库 • risingwave.com • GitHub 4.5k Stars • “Materialized View” • 计算：分布式流计算任务，实时增量维护 • 存储： S3 上的 Shared-storage 存储状态和数据 Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • 技术挑战 • Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • gRPC Streaming 连接复用 & 反压 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 总结 • Async 生态下的 Stack Tree Backtrace 工具 • 实时观测各个 Task 的执行状态 • 直观分析 Task/Future 间的依赖阻塞关系 • 将 Await-Tree 集成在自己的 Async

互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表： 使用三个文件定义一个表： .MYI .MYD .frm .MYI .MYD .frm • 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1

• CUDA 的语法，基本完全兼容 C++ 。包括 C+ +17 新特性，都可以用。甚至可以把任何一个 C++ 项目的文件后缀名全部改成 .cu ，都能编 译出来。 • 这是 CUDA 的一大好处， CUDA 和 C++ 的关 系就像 C++ 和 C 的关系一样，大部分都兼容 ，因此能很方便地重用 C++ 现有的任何代码库 ，引用 C++ 头文件等。 • host 代码和 device world! 打印了三遍！ • 原来，三重尖括号里的第二个参数决定着启动 kernel 时所用 GPU 的线程数量。 • GPU 是为并行而生的，可以开启很大数量的 线程，用于处理大吞吐量的数据。 获取线程编号 • 可以通过 threadIdx.x 获取当前线程的编 号，我们打印一下试试看。 • 这是 CUDA 中的特殊变量之一，只有在 核函数里才可以访问。 • 可以看到线程编号从 要指定板块的数量，只需调节三重尖括号里第一个 参数即可。我们这里调成 2 。总之： • <<< 板块数量，每个板块中的线程数量 >>> • 可以看到这里我们启动了两个板块，各有 3 个线程 ，都打印了一样的数据。 获取板块编号和数量 • 板块的编号可以用 blockIdx.x 获取。 • 板块的总数可以用 gridDim.x 获取。 • 可以看到这里执行了两个板块，每个板块 又有三个线程，总共有

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 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 WasmEdge 安全容 器中 • 平台封装了一些常用 LLM 和 SaaS 的 API ，并发布成了 crate ，比如 ChatGPT 、 telegram 、 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。

https://github.com/parallel101/course C++ 标准库五大件：容器（ container ） C++ 标准库五大件：迭代器（ iterator ） C++ 标准库五大件：算法（ algorithm ） C++ 标准库五大件：仿函数（ functor ） C++ 标准库五大件：分配器（ allocator ） 侯捷 STL 侯捷 STL vector 容器 容器 vector 容器：构造函数 • vector 的功能是长度可变的数组，他里面的数据 存储在堆上。 • vector 是一个模板类，第一个模板参数是数组里 元素的类型。 • 例如，声明一个元素是 int 类型的动态数组 a ： • vector a; vector 容器：构造函数和 size • vector 可以在构造时指定初始长度。 • explicit vector(size_t noexcept; • int const &operator[](size_t i) const noexcept; vector 容器： operator[] • 值得注意的是， [] 运算符在索引超出数组大 小时并不会直接报错，这是为了性能的考虑。 • 如果你不小心用 [] 访问了越界的索引，可能 会覆盖掉别的变量导致程序行为异常，或是访 问到操作系统未映射的区域导致奔溃。 • int &operator[](size_t