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  • ppt文档 新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人

    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。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向,满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求,是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新,打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ,培育世界级的图计算软硬件 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 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
    0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 14 C++ 标准库系列课 - 你所不知道的 set 容器

    C++ 标准库系列课 - 你所不知道的 set 容 器 by 小彭老师( @archibate ) 课件 & 代码: https://github.com/parallel101/course 上期回顾: https://www.bilibili.com/video/BV1qF411T7sd 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 拟出来的 + n 复杂度为 O(n) 。虽然低效,但至少可 以用了。 std::next 等价于 + • 但是这样手写三个 ++ 太麻烦了 ,而且是就地操作,会改变迭代 器本身。 • 因此标准库提供了 std::next 函 数,他的内部实现相当于这样: • 没错,他会自动判断迭代器是否 支持 + 运算,如果不支持,会 改为比较低效的调用 n 次 ++ 。 std::advance 等价于 • 如果找不到,则返回 end() 迭代器。 • 刚刚说过, end() 指向的是 set 的尾部 再之后一格元素,他指向的是一个不存在 的地址,不可能有任何元素在那里!因此 end() 常被标准库用作一个标记,来表示 找不到的情况。 Python 中的 find 找不 到元素时会返回 -1 来表示,也是这个思 想。 • iterator find(int const &val) const;
    0 码力 | 83 页 | 10.23 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起

    为什么需要库( library ) • 有时候我们会有多个可执行文件,他们之间用到的某些功能是相同的,我们想把这些共用 的功能做成一个库,方便大家一起共享。 • 库中的函数可以被可执行文件调用,也可以被其他库文件调用。 • 库文件又分为静态库文件和动态库文件。 • 其中静态库相当于直接把代码插入到生成的可执行文件中,会导致体积变大,但是只需要 一个文件即可运行。 • 而动态库则只在生成 CMake 中的静态库与动态库 • CMake 除了 add_executable 可以生成可执行文件外,还可以通过 add_library 生成库 文件。 • add_library 的语法与 add_executable 大致相同,除了他需要指定是动态库还是静态库: • add_library(test STATIC source1.cpp source2.cpp) # 生成静态库 libtest 生成动态库 libtest.so • 动态库有很多坑,特别是 Windows 环境下,初学者自己创建库时,建议使用静态库。 • 但是他人提供的库,大多是作为动态库的,我们之后会讨论如何使用他人的库。 • 创建库以后,要在某个可执行文件中使用该库,只需要: • target_link_libraries(myexec PUBLIC test) # 为 myexec 链接刚刚制作的库 libtest
    0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 11 现代 CMake 进阶指南

    gmake 。 对于 VS 7 , 它被设置为 devenv. 对于 Nmake 构建文件,它的值为 nmake 。 • CMAKE_DL_LIBS: 包含 dlopen 和 dlclose 的库的名称。 • CMAKE_COMMAND: 指向 cmake 可执行程序的全路径。 • CMAKE_CTEST_COMMAND: 指向 ctest 可执行程序的全路径。 • CMAKE_EDIT_COMMAND: 第 3 章:链接库文件 main.cpp 调用 mylib.cpp 里的 say_hello 函数 改进: mylib 作为一个静态库 改进: mylib 作为一个动态库 改进: mylib 作为一个对象库 https://www.scivision.dev/cmake-object-libraries/ 对象库类似于静态库,但不生成 .a 文件,只由 CMake 记住该库生成了哪些对象文件 mylib 作为一个对象库 https://www.scivision.dev/cmake-object-libraries/ 对象库类似于静态库,但不生成 .a 文件,只由 CMake 记住该库生成了哪些对象文件 对象库是 CMake 自创的,绕开了编译器和操作系统的各种繁琐规则,保证了跨平台统一性 。 在自己的项目中,我推荐全部用对象库 (OBJECT) 替代静态库 (STATIC) 避免跨平台的麻烦
    0 码力 | 166 页 | 6.54 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 16 现代 CMake 模块化项目管理指南

    就干净许多,只是创建了 biology 这个静态库对象,并通过 GLOB_RECRUSE 为他批量添加 了所有位于 src 和 include 下源码和头文件。 • 根项目的 CMakeLists.txt 负责处理全局有效的设定。而子 项目的 CMakeLists.txt 则仅考虑该子项目自身的设定,比 如他的头文件目录,要链接的库等等。 四、子项目的头文件 • 这里我们给 biology • 在声明和定义外面都套一层名字空间,例如此处我的子项目名是 biology ,那 我就 biology::Animal 。避免暴露全局的 Animal 。这是因为万一有个“不拘一 格”的第三方库也暴露个全局的 Animal ,两个符号就会发生冲突,由于类符号 都具有 weak 属性,链接器会随机选择一个覆盖掉,非常危险! • (关于符号的 weak 属性,以后单独开一门 C++ 课讲讲,这一课还是重点关注 function 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]
    0 码力 | 56 页 | 6.87 MB | 1 年前
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  • ppt文档 谈谈MYSQL那点事

    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 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性,那 么我们就采取中间的策略,就是在同机房再部署一个 S1(R) ,作为备库,提供读取服务,减少 M1(WR) 的 压力,而另外一个 idc 机房的 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器,也许会增加采 购压力,但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径,实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件 硬件  使用好的硬件,更快的硬盘、大内存、多核 使用好的硬件,更快的硬盘、大内存、多核 CPU CPU ,专业的
    0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串

    ,因为 cpp 字符串没要求一定是 ‘ \0’ 结尾,字符串里是可以包含 ‘ \0’ 的。 C++14 新特性:自定义字面量后缀 • 如果你 using namespace std; 其实标准库已经自动帮你定义好了 “” s 后缀。 • 这里 “ hello”s 就等价于原本繁琐的 string(“hello”) 了。 C++14 新特性:自定义字面量后缀 • 如果你觉得 using namespace 233_i32 , cpp 做得到吗? • cpp 标准委员会:谢邀,人在 cpp14 ,已经在 operator“”_i32 了。 • 其实 cpp 这种自定义挺好的,把自由度给到用户。 • 例如标准库说 “ hello”s 是 std::string ,“ hello”s 是 std::string_view 。 • 我也可以定义一个 “ hello”ms 是 mylib::String ,而且还是受 ,不会存在强迫别人接受你的那一套后缀名规范。 • 甚至可以自定义一个 class int32 具有成员函数,然后就可以快乐地 233_i32 .some_method() 了。而 rust 这种预先规定好一些后缀,就只能是他们标准库的那 个 int32 ,不能自己定义了。 • 所以 cpp 之父曾经说,他设计 cpp11 的时候,是考虑“如何在对语言本身改动最小的情况下 ,尽量只在标准库里做手脚,尽可能只利用现有的语言特性,实现
    0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前
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  • ppt文档 基于 Rust Arrow Flight 的物联网和时序数据传输及转换工具 霍琳贺

    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 应用开发组 • Python/Rust/Go 连接器 • 数据可视化 • 数据库运维工具 时序数据库 TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库( Time Series Database ),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, Avalibility 2022.12 2023.05 2023.09 Usability Functionality taosX - 集群运维 • 数据库复制 • 全量 / 增量备份 • 数据导入 / 导出 • 数据库迁移 • 异地容灾 taosX - 数据接入 Comming Soon taosX - 流式处理 taosX - Transformer • Parse
    0 码力 | 29 页 | 2.26 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 06 TBB 开启的并行编程之旅

    图像。总共只花了 1 分钟。 图形学爱好者:我看中的是多核,目的是加速比,如果是单核,那多线程对我无用! 某互联网公司:我看中的是异步,目的是无阻塞,即使是单核,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 article/details/111681426 详见 https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 的 1:18:48 上一课的案例代码:基于标准库 基于 TBB 的版本:任务组 • 用一个任务组 tbb::task_group 启动多个 任务,一个负责下载,一个负责和用户交 互。并在主线程中等待该任务组里的任务 全部执行完毕。 • 区别在于,一个任务不一定对应一个线程 小彭老师单方面宣布:一切默认开启 tests , docs 构建目标的 cmake 项目,有病啊! 你妨碍别人作为子模块用你的项目。没错说的就是你 OpenSim ,张心欣当时浪费好多时间伺候这个沙雕库。 还要指定一个环境变量 SIMBODY_HOME 指向他的依赖项 SimBody 的源码路径,这么 dedicated 让人咋 用? 第 4 章:任务域与嵌套 https://link.springer
    0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 13 C++ STL 容器全解之 vector

    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 capacity() const noexcept; vector 容器: resize 的优化策略 • 注意这里 resize(7) 之后容量实际上扩充到了 10 而不是刚好 7 ,为什么 ? • 因为标准库的设计者非常聪明,他料想到了你 resize(7) 以后可能还会来 个 resize(8) 甚至 resize(9) 之类的。为了减少重复分配的次数,他有一 个策略:当 resize 后的新尺寸变化较小时,则自动扩容至原尺寸的两倍 组大小(很多同学都号称自己实现过 vector ,都是这种 写法),那么如果要用 push_back 推入 n 个元素,就 需要重新分配内存 n 次,移动元素 n(n+1)/2 次。 • 而像标准库这样允许数组大小和实际容量不同,这样 push_back 在容量不足的时候就可以一次性扩容两倍, 只需重新分配 logn 次,移动元素 2n-1 次。 vector 容器: push_back
    0 码力 | 90 页 | 4.93 MB | 1 年前
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