sizeof(uintptr_t) size_t ：表示大小的整数类型，其实等价于 uintptr_t • 除了指针需要随系统位数变化之外，数组的长度也是需要随系统位数变化的。 • 如果 64 位系统上 size_t 还是 uint32_t ，那就无法表示超过 4GB 大小的数组了。 • 今日乳 ja 笑话： java 的字符串常量不能超过 65535 个字符，因为他们是用 uint16_t 表示字符串长 printf 的错误：不会编译时检测参数类型是否正确 • 第一个 bug 是， printf 其实不知道他的参数是什 么类型，他只看到你字符串里写的 “ %f” ，会误以 为输入的是 float 参数。 • 如果你输入的是 3 这样的 int 类型常量， C 语 言不会帮你检测到他和 “ %f” 其实是不匹配的，而 是直接把 int 类型的 4 个字节推到栈上作为 printf 的参数，而 呢？ abs 函数：取出整数的绝对值 • 这就是第二个 bug 了， C 语言的函数没有重 载，他的 abs 只是一个 int 类型的函数： • int abs(int x); • 因此在输入给他一个浮点类型的 x 时，相当于 • x = (float)abs((int)x) • 所以被 x 被隐式转换（不会产生错误）成了 int 之后才调用 abs ，相当于调用了 x = abs(-

万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 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 ASCII 码 第 1 章 计算机如何表达字符 https://zh 程序收到 ^C 以后，就直接终止退 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 就是 ‘ \b’ ，所以以前原始的计算机键盘上其 实还没有 Enter 键，大家都是按 Ctrl+J 来换行的… … • 不过，如果直接在控制台输入 ‘ ^’ 和 ‘ C’ 两个字符并 没有 Ctrl+C 的效果哦！因为 ‘ ^C’ 是 Ctrl+C 输入之 后一次性显示出来的，并不是真的说 Ctrl 就是 ‘ ^’ 这 个字符。 C 语言字符串 第 2 章 C 语言中的字符类型 char

const char * 的爱恨纠葛 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 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 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 具有此迭代器的容器 相应的 C++20 concept 输入迭代器 * （可读取）， != ， == ， ++ （一次 性） istream_iterator erase(a.find(x)) 改 一旦插入就无法修改，只能先删再增 查 a.find(x) != a.end() 或者 a.count(x) 从 set 中删除指定范围的元素 • erase 还支持输入两个迭代器作为参数。 • set.erase(beg, end) 可以删除集合中从 beg 到 end 之间的元素，包含 beg ， 不包含 end 。也就是说他是个前开后闭 区间 [beg, end)

保证每次运行结果一致： parallel_deterministic_reduce 并行缩并的额外好处：能避免浮点误差，例如求平均值 扫描（ scan ） 如图所示，扫描和缩并差不多，只不过他会把求和的中间结果存到数组里去 1 个线程，依次处理 8 个元素的扫描，花了 7 秒 用电量： 1*7=7 度电 总用时： 1*7=7 秒 结论：串行扫描的时间复杂度为 O(n) ，工作复杂度为 O(n) 。 并行扫描 tbb::parallel_invoke 任务划分得够细时，转为串行，缓解调度负担（ scheduling overhead ） 标准库提供的排序 快速排序 std::hash 用于从输入生成随机数，输入不变则结果不 变。 随机枢轴的位置防止数据已经有序造成最坏的 O(n²) 。 并行快速排序 （和刚刚手写的快速排序）加速比： 2.05 倍 改进：数据足够小时，开始用标准库串行的排序 颈。 拆分为三个 for 加速比： 3.47 倍 解决了指令缓存失效问题，但是三次独立的 for 循环每次 结束都需要同步，一定程度上妨碍了 CPU 发挥性能；而 且每个 step 后依然写回了数组，数据缓存没法充分利用 。 另辟蹊径：流水线并行 加速比： 6.73 倍 反直觉的并行方式，但是加速效果却很理想，为什么？ 流水线模式下每个线程都只做自己的那个步骤（ filter ），从 而对

https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 为什么往 int 数组里赋值 1 比赋值 0 慢一倍？ 第 1 章：内存带宽 cpu-bound 与 memory-bound • 通常来说，并行只能加速计算的部分，不能加速内存读写的部分 。 • 因此，对 fill 循环体，并行才有较好的加速效果。称为计算瓶颈（ cpu- bound ）。 • 并行能减轻计算瓶颈，但不减轻内存瓶颈，故后者是优化的重点 。 浮点加法的计算量 • 冷知识：并行地给浮点数组每个元素做一次加法反而更慢。 • 因为一次浮点加法的计算量和访存的超高延迟相比实在太少了。 • 计算太简单，数据量又大，并行只带来了多线程调度的额外开销 。 • 小彭老师经验公式： 1 次浮点读写 的内存更快，不过价格可能还是翻倍的。 • 系统会自动在两者之间均匀分配内存，保证读写均匀分配 到两个内存上，实现内存的并行读写，这和磁盘 RAID 有 一定相似之处。 验证一下刚刚的 parallel_add 是不是用足了全部带宽 • 刚刚 a 数组的大小是 1024 MB 。 • 因为不光读取了 a ，计算完还写回了 a ，实际搬运 了 2048 MB 的数据。 • 花费了 0.0656 秒。 •

mory CUDA 多维数组：封装 • cudaMalloc3DArray 用于分配一个三维数组。 各维度上的大小通过 cudaExtent 指定，方 便起见我们的 C++ 封装类用了 uint3 表示 大小。 • GPU 的多维数组有特殊的数据排布来保障 访存的高效，和我们 CPU 那样简单地行主 序或列主序（如 a[x + nx * y] ）的多维数组 不一样。 • 随后可用 随后可用 cudaMemcpy3D 在 GPU 的三 维数组和 CPU 的三维数组之间拷贝数据。 CUDA 表面对象：封装 • 要访问一个多维数组，必须先创建一个表面对象 （ cudaSurfaceObject_t ）。 • 考虑到多维数组始终是需要通过表面对象来访问的，这 里我们让表面对象继承自多维数组。 • 在核函数中可以用 surf3Dread 和 surf3Dwrite 来读写 表面对象中的元素， clamp ）到原本的数组大小范围内，比如把 - 100 钳制到 0 ， n+100 钳制到 n-1 。 • cudaBoundaryModeZero ：对于读来说越界会读取到 0 ；对于写来说越界会放弃写入，不修改数组中的任 何值。 • 表面对象保障了高效的访存，并且自动判断越界，体 现了 GPU 作为图形学专业硬件的能力。 CUDA 纹理对象：封装 • 表面对象访问数组是可读可写的。纹理对象也可以访问

(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 我们都要认真鞋习哦 我们都要认真鞋习哦 查找为什么低效 • vector 又称线性数组。在 vector 中查找元素可以用 头文件里的 std::find 。 • vector a = { 1, 4, 2, 8, 5, 7 }; • std::find(a.begin(), a.end(), 5); • 这个 std::find 就是标准库帮我们实现的线性数组中查找元素的算法，让我们用动画演示一 下他的工作原理吧。 1 4 2 8 5 7 内存 地址 a a+1 a+2 a+3 a+4 a+5 vector 查找为什么低效 • 我们要找的数是 5 ，首先从数组第一个元素开始，判断第一个元素是否等于 5 ？ 1 == 5 × • 发现不相等，只能继续判断第二个元素是否等于 5 ？ 4 == 5 × • 发现不相等，只能继续判断第三个元素是否等于 5 ？ 2 == 5 × •

态的虚函数，这就是被小彭老师称为自动 虚克隆 (auto-vitrual-clone) 的大法。 Zeno 中对 OpenVDB 对象的封装 • 开源的体积数据处理库 OpenVDB 中有许多“网格”的类（可以理解为多维数组），例如： • openvdb::Vec3fGrid ， FloatGrid ， Vec3IGrid ， IntGrid ， PointsDataGrid • 我们并不知道他们之间的继承关系，可能有也可能没有。但是在 VDBGridWrapper 则是 那个实现了擦除的包装类。 Zeno 节点系统 • 节点在 Zeno 中所扮演的角色，实际上相当于函数式编程中的函数。 • 节点输入若干个对象，并输出若干个对象。 Zeno 节点系统 • 节点的输出可以连线到另一个节点的输入上，相当于函数的调用和返回。 • 众多节点的组合，可以形成更强大的功能，这就是 Zeno 的 dataflow-programming 。 节点在 func(Descriptor const &desc); • 则 func(Descriptor(...)); • 与 func({...}); • 等价（ C++11 起）。 Zeno 中一切节点的基类 • 输入输出全部存储在节点的 inputs 和 outputs 成员变量上。 • inputBounds 表示他连接在哪个节点的哪 个端口上，比如 {“PrimitiveCreate”, “prim”}

使用介绍 视频 Demo 演示 ? • 准备环境 • 准备工作流 运维（管理员） • IDE 热部署 • 更新镜像 • 更新配置 • 更新数据 • 日常调试 开发工程师 • 日常测试验证 • 自动化测试 测试工程师 • 升级预发环境 • 升级生产环境 • 变更数据库 发布工程师 核心场景介绍：不同角色工程师基于统一协作平面，操作使用自动化工作流和云原生环境 面向角色 更新日常开发环境及 dev 业务配 置 project-dev-workflow • 构建、配置变更（ Apollo/Nacos ）、数 据变更、部署、冒烟测试、项目管理任务 变更 测试工程师 更新测试验证环境 project-sit-workflow • 构建、配置变更（ Apollo/Nacos ）、数 据变更、部署、接口测试 更新集成测试环境 project-auto-sit-workflow 起开发自测子环境 如果采用 Istio + Skywalking 技术栈，通过 Zadig 开启自测模式随时拉起子环境 测试工程师 用于测试手工验证 sit 自主升级环境，选择一个或多个 PR/MR 进行功能需求 的并行验证。 用于测试集成验证 auto-sit 执行自动化 CD 过程 用于验收测试 uat 以此环境作为发布生产环境前的用户验收环节 发布 / 运维工程师 用于生产查看 prod

。比如 OpenMP ，只需要在 CMakeLists.txt 中指明 target_link_libraries(a.out OpenMP::OpenMP_CXX) 即可。 输出的可执行文件 输入的多个源文件 CMake 的命令行调用 • 读取当前目录的 CMakeLists.txt ，并在 build 文件夹下生成 build/Makefile ： • > cmake -B build 这个函数，而不是创建一个叫 hello 的类的对 象。 • 其实， C++ 是一种强烈依赖上下文信息的编程语言，举个例子： • vector < MyClass > a; // 声明一个由 MyClass 组成的数组 • 如果编译器不知道 vector 是个模板类，那他完全可以把 vector 看做一个变量名，把 < 解释为小于号，从而理解成判断‘ vector’ 这个变量的值是否小于‘ MyClass’