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 嗷嗷待哺状态 Zadig 优势、使用场景、解决问题域 Zadig 解决问题域 Zadig 云原生开放性：极简、 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化：不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 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 • 子环境免打扰，独立完成验证工作 自助验证更高效：自动化工作流 + 云上环境，高效验证调试 安全发布有信心： 一个平台完成日常 90% 工作，开发自助发布 需求研发总耗时降低 30% 需求迭代周期缩短 1-5 倍 解放开发，专注编码 更多的架构和技术提升 测试 效率和质量难以平衡： • 自动化测试难以开展 • 环境不稳定并行验证效率低 • 测试多苦劳，价值难以体现 测试效果提升：独立稳定环境用于测试验收、自动化建设

4*2=8 度电 结论：并行映射的时间复杂度为 O(n/c) ，工作复杂度为 O(n) ，其中 c 是线程数量 封装好了： parallel_for 面向初学者： parallel_for 基于迭代器区间： parallel_for_each 二维区间上的 for 循环： blocked_range2d 三维区间上的 for 循环： blocked_range3d 所有区间类型 第 2 这就导致前半段的元素的地址被改变，从而导致 之前保存的指针和迭代器失效。 reserve 预留足够的 capacity • 如果预先知道 size 最后会是 n ，则可以 调用 reserve(n) 预分配一段大小为 n 的 内存，从而 capacity 一开始就等于 n 。 这样 push_back 就不需要动态扩容，从 而避免了元素被移动造成指针和迭代器失 效。 不连续的 tbb::concurrent_vector 进去的元素，扩容时不需要移动 位置，从而指针和迭代器不会失效。 • 同时他的 push_back 会额外返回一个迭代 器（ iterator ），指向刚刚插入的对象。 grow_by 一次性扩容一定大小 • push_back 一次只能推入一个元素。 • 而 grow_by(n) 则可以一次扩充 n 个元素。 他同样是返回一个迭代器（ iterator ），之 后可以通过迭代器的 ++ 运算符依次访问

com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： 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 是否越界，如果他 发现索引 i >= a.size() 则会抛出异常 std::out_of_range 让程序提前终止（或者被 try-catch 捕获），配合任意一款调试器，就可 以很快速地定位到出错点。 • 不过 at 需要额外检测下标是否越界，虽然更安 全方便调试，但和 [] 相比有一定性能损失。 • int &at(size_t i); • int const &at(size_t 的目标长度大于原有的容量时， 就需要重新分配一段更大的连续内存，并 把原数组长度的部分移动过去，多出来的 部分则用 0 来填充。这就导致元素的地址 会有所改变，从而过去 data 返回的指针 以及所有的迭代器对象，都会失效。 vector 容器： resize 到更小尺寸不会导致 data 失效 • 当 resize 的目标长度小于原有的容量时， 不需要重新分配一段连续的内存也不会造 成元素的移动（这个设计是为了性能考

队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求 碎片化 研 发模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付 Jira 飞书 项管 其他 自测 环境 Argo K8s JFrog 项目整体运行状 况 项目负责人——分析项目各个环境的变化过程及效能短板 3 、 更多产品特性 Zadig 产品特性：开源 Zadig 的一切 云原生 CI/CD 、产研高效工程化协作、快速应对业务迭代 Zadig 产品特性：发布中心 编排组织、流程、内外部系统，管理代码、配置、数据变更流程，支持灰度组合策略 Zadig 产品特性：客户交付 面向大客户全天候响应、全地域升级部署，提供

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. 你所不知道的 set 容器 & 迭代器分类 (BV1m34y157wb) 3. string ， string_view ， const char * 的爱恨纠葛 (BV1ja411M7Di) ( 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 我们都要认真鞋习哦 我们都要认真鞋习哦 第一章：读取与写入 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 insert_or_assign(key, val) 不覆盖写入，要用 m.insert({key, val}) 判断是否存在，用 m.count(key) 若存在则删除，用 m.erase(key) 第四章：迭代与遍历 物理格式 逻辑格式 面壁者罗辑监督你鞋习 ! 面壁者罗辑监督你鞋习 ! map 的元素类型是…… • set::value_type 是 V 。 • map::value_type

员工 提供高效，低成本的数字银行服务 关于我们： Airwallex 从设计架构到实现细节 项目介绍 分布式账务系统 Fintech 互联网 正确性 bug= 资损 bug 不可怕，快速迭代 可靠性 丢数据 = 资损 允许数据丢失 性能 超低延迟 + 高吞吐 超高吞吐 交易日志 审计，监管 调试使用 分布式账务系统 Fintech 领域中的软件与互联网软件的不同 需求分析 学习曲线 ● Java 背景， C++ 背景的同事 ● 学习《 rust 程序设计》 ● 1-3 月可以熟练转型使用 Rust Rust 与原有技术栈的融合 ● Kotlin ： 偏业务，适合快速迭代 ● Rust ：偏基础架构，适合精心打磨 ● gRPC ：跨语言跨平台通讯 心路历程 真刀实枪 – 开发调试部署 IDE JetBrains + Rust 插件 Gitlab CI/CD

https://www.bilibili.com/video/BV1m34y157wb 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 set 容器 & 迭代器分类 (BV1m34y157wb) 3. string ， string_view ， const char * 的爱恨纠葛 ( 本期 ) 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 ASCII 码 第 1 章 计算机如何表达字符 https://zh.wikipedia.org/wiki/ASCII 计算机如何表达字符 出了。 关于控制字符的一个冷知识 • 除此之外，因为 ^D 是“传输终止符”，还可以在控制 台输入 Ctrl+D 来关闭标准输入流，终止正在读取他 的程序。 • 小彭老师常用 Ctrl+D 来快速关闭一个 shell （和输入 exit 命令的效果一样）。 • 以及按 Ctrl+I 的效果其实和 Tab 键一样，按 Ctrl+J 的效果和 Enter 键一样，按 Ctrl+H 的效果和退格键

mmmmmmm 2^e • 类似于人类的科学计数法，不过是二进制。 著名的“快速浮点平方根算法” • 这个算法是 99 年被人从一个游戏源码中扒 出来的，作者号称是游戏界的大神卡马克 ，但是追根溯源，貌似这个算法存在的还 要更久远，原始作者已不可考，暂且称为 卡马克算法。 • 实际上就是把指数位除以了 2 ，作为牛顿 迭代的初始猜测值而已。看他的 i >> 1 这 里，就是把指数和底数都移动了

se 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 set 容器 & 迭代器分类 ( 本期 ) 3. string ， string_view ， const char * 的爱恨纠葛 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 5 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 set 和 vector 的区别 • 都是能存储一连串数据的容器 。 • 区别 1 ： set 会自动给其中的 元素从小到大排序，而 vector 和 vector 迭代器的共同点 • 上节课讲了迭代器： vector 具 有 begin() 和 end() 两个成 员函数，他们分别返回指向数 组头部元素和尾部再之后一格 元素的迭代器对象。 • vector 作为连续数组，他的迭 代器基本等效于指针。 • set 也有 begin() 和 end() 函数，他返回的迭代器对象重 载了 * 来访问指向的地址。 迭代器的五大分类 提供的运算符重载

你调用 cudaMemcpy ，非常智能。 • 比如这里的 x_dev = x_host 会把 CPU 内存中的 x_host 拷贝到 GPU 的 x_dev 上。 TODO ：解释什么是迭代器 模板函数： thrust::generate • thrust 提供了很多类似于标准库里的模板 函数，比如 thrust::generate(b, e, f) 对标 std::generate std::generate ，用于批量调用 f() 生成一 系列（通常是随机）数，写入到 [b, e) 区 间。 • 其前两个参数是 device_vector 或 host_vector 的迭代器，可以通过成员函数 begin() 和 end() 得到。第三个参数可以 是任意函数，这里用了 lambda 表达式。 模板函数： thrust::for_each • 同理，还有 thrust::for_each(b std::for_each 。他会把 [b, e) 区间的每个 元素 x 调用一遍 f(x) 。这里的 x 实际上 是一个引用。如果 b 和 e 是常值迭代器 则是个常引用，可以用 cbegin() ， cend() 获取常值迭代器。 • 当然还有 thrust::reduce ， thrust::sort ， thrust::find _if ， thrust::count_if