CMake 相比，使用 更方便，功能更强大。 为什么要学习现代 CMake ？ 现代 CMake ： 古代 CMake ： 第 0 章：命令行小技巧 传统的 CMake 软件构建 / 安装方式 • mkdir build • cd build • cmake .. • make -j4 • sudo make install • cd .. • 需要先创建 build 目录 build 目录 • 在 build 目录运行 cmake < 源码目录 > 生成 Makefile • 执行本地的构建系统 make 真正开始构建（ 4 进程并 行） • 让本地的构建系统执行安装步骤 • 回到源码目录 现代 CMake 提供了更方便的 -B 和 --build 指令，不同平台，统一命 令！ • cmake -B build • cmake --build build 设置缓存变量。第二次配置时，之前的 -D 添加仍然会被保留。 • cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/openvdb-8.0 • ↑ 设置安装路径为 /opt/openvdb-8.0 （会安装到 /opt/openvdb-8.0/lib/libopenvdb.so ） • cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release • ↑

于是，发明了 make 这个程序，你只需写出不同文件之间的依赖关系，和生成各文件的规则。 • > make a.out • 敲下这个命令，就可以构建出 a.out 这个可执行文件了。 • 和直接用一个脚本写出完整的构建过程相比， make 指明依赖关系的好处： 1. 当更新了 hello.cpp 时只会重新编译 hello.o ，而不需要把 main.o 也重新编译一遍。 2. 能够自动并行地发起对 libigl/libigl - 各种图形学算法大合集 fmt - 使用这个神奇的格式化库 • fmt::format 的用法和 Python 的 str.format 大致相似： CMake - 引用系统中预安装的第三方库 • 可以通过 find_package 命令寻找系统中的包 / 库： • find_package(fmt REQUIRED) • target_link_libraries(myexec Boost::iostreams 7. Eigen3::Eigen 8. OpenMP::OpenMP_CXX • 不同的包之间常常有着依赖关系，而包管理器的作者为 find_package 编写的脚本（例如 /usr/lib/cmake/TBB/TBBConfig.cmake ）能够自动查找所有依赖，并利用刚刚提 到的 PUBLIC PRIVATE 正确处理依赖项，比如如果你引用了 OpenVDB::openvdb

中则是基于定义者所在路径，优先访问定义者的作用域。这里需要 set(key val PARENT_SCOPE) 才能修改到外面的变量。 第二章：第三方库 / 依赖项配置 用 find_package 寻找系统中安装的第三方库并链接他们 find_package 命令 • 常用参数列表一览： • find_package( [version] [EXACT] [QUIET] [CONFIG] find_package(Qt5) 则是会去找名为 Qt5Config.cmake 的文件。 • 这些形如 包名 + Config.cmake 的文件，我称之为包配置文件。 • Qt5Config.cmake 是你安装 Qt5 时，随 libQt5Core.so 等实际的库文件，一起装到你的 系统中去的。以我的 Arch Linux 系统为例： • 包配置文件位于 /usr/lib/cmake/Qt5/Qt5Config 包配置文件由第三方库的作者（ Qt 的开发团队）提供，在这个库安装时（ Qt 的安装程序 或 apt install 等）会自动放到 /usr/lib/cmake/XXX/XXXConfig.cmake 这个路径（其中 XXX 是包名），供 CMake 用户找到并了解该包的具体信息。 • /usr/lib/cmake 这个位置是 CMake 和第三方库作者约定俗成的，由第三方库的安装程序 负责把包配置文件放到这里。如果第三方库的作者比较懒，没提供

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 debug 工作流：效率和性能、开发者体验提升 贡献者流程建立 开 放 社 区 搭 建 2021 年 5 月 倍 解除组织 / 流程 / 系统 孤岛，打造成长型组织 企业收益分析 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 方案优势 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；手工维护成本 高，阻碍业务交付效率 面向多服务并行部署，安全发布， 0 维护负担 支撑云原生构建 / 运行环境，多云异构支持及企业 维护大量复杂的脚本 2. 在 Rancher 上手动替换版本 3. 不透明的测试环境导致大量问题 4. 为每一次部署维护一个 Chart 版本 现状 效能提升场景： 2K+ 微服务、多语言、 Helm 、 K8s 多集群 1. 开发流程 提交代码到 Feature 分支 -> GitLab-CI 自动构建打包 Chart （写一堆复杂 的脚本 ） -> ->

、体验丝滑接入容易、学习 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 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 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链 开发 Zadig 核心特性： 运维 真正意义的持续交付：以工程师体验为核心，价值交付为理念，完成需求到发布的全路径。 测试 发布 洞察 一堆复杂脚本、维护成本极高 员工手工操作费时费力易出错 手动更新服务、手动打包、交付 付效率低下、占据大量研发时间 、研发利用率极低 环境不透明、测试效率低下、测 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 重启实例 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 测试集管理—— GitLab 仓库管理 支持冒烟测试 / 接口测试 /UI 测试 / 场景测试 / 性能测试等 1. 本地编写测试脚本并针对 sit 环境本地自测 2. 没问题后提交到 GitLab 仓库 测试验证 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 自动化 CD 过程：合并代码后自动触发更新集成环境

使是单核，多线程对我也有用。 因特尔开源的并行编程库： TBB https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-1-4842-4398-5_2 安装 TBB • Ubuntu: • sudo apt-get install libtbb-dev • Arch Linux: • sudo pacman -S tbb • Windows: Windows: • .\vcpkg install tbb:x64-windows • Mac OS: • .\vcpkg install tbb:x64-macos • Other: • 从源码构建安装，参考： https://blog.csdn.net/weixin_42973508/article/details/111681426 详见 https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp

gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放

: GitHub 为截止 2023 年 5 月数据 TDengine 的 核 心 代 码 全 部 开 源 www.github.com/taosdata/TDengine 全球 50 多个国家安装实例超 270k ｜ GitHub 全球趋势排行榜多次排名第一 TDengine - 数据模型 1. 设备 ID 及关联属性（ Tags ） 2. 时间戳 3. 结构化采集量 STable 超级表

cudaErrorIllegalAddress 。意思是我们访问了非法的地 址，和 CPU 上的 Segmentation Fault 差不多。 封装好了： helper_cuda.h • 其实 CUDA toolkit 安装时，会默认附带一系列案例代码， 这些案例中提供了一些非常有用的头文件和工具类，比如这 个文件： • /opt/cuda/samples/common/inc/helper_cuda.h • 把他和