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 节点识别 之间的传递过程和传递概率 图深度学习及其应用场景 图嵌入 • 将高维的图信息映射到低维向量中 • 通过图嵌入将客户关系表示为低维向量，可以结合其 他客户行为特征进行机器学习训练 图卷积神经网络 • 对图结构数据进行卷积计算 • 通过已有的企业数据，通过 GCN 进行半监督学习和分 类，预测企业的违约概率 传统的关系型数据库的存储方式丢失了事物之间的关系信息 Relational Table Technology Landscape 2020 • 图数据库 • 图数据建模 • 图计算引擎 • 图数据集成 • 可视化分析 • 知识图谱解决方案 • 图查询语言 • 欺诈检测 • 网络安全分析 • 社交网络分析 • BI 工具 • 图分析工具集 • 图咨询服务 Source ： Graph Aware 图数据库发展趋势 AtlasGraph 研发背景 • 业务对大图分析的诉求（千亿点、万亿边）

，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 ! map 查找元素的两个接口 • map 提供了两个查找元素的接口，一曰 [] ，二曰 at 。 • 那么他们两个又有什么区别呢？很多新手都分不清他俩，可能只认识 [] 。 读取 map 元素 • map m; 。而如果另一个同学是硬核的计算 机思维，相当于 C++ 的一视同仁 API ，他会以为小彭老师真的在吃答辩。 • 这是通常来说，不过万一小彭老师真的这么重口味在吃答辩呢？要怎么传达这个信息？ C++ 一视同仁的接口就能处理这种罕见的情况，不过 Python 用一些 if 语句套一套一样可以。 深入理解 Python 中 [] 能自动区分是读是写的原理 • 写入要创建元素，而读取则要在元素不存在时出错，确实应该是两个不同的函数。 简单粗暴的 Java 用法 • 与 Python 和 C++ 不同， Java 放弃了花里胡哨的运算符重载，索性都采用成员函数 get put 来表示，非常明确。主要是为了把 get 和 put 作为接口函数，可以对应多个具体 实现。 错误示范 • 小彭老师说过，读取必须用 at 。 • 而这位同学却用了 [] 来读取 items 里的值。 • 乍看之下好像没错，运行结果也是正确的，但 这只是碰巧你的

• 变长参数函数妙用 • 方法的本质、 receiver 参数类型选择、方法集 合 Go 程序逻辑的基本承载单元 Part5 – 语法核心：接口 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • 接口的内部表示 • 接口设计 • 接口与组合 接口：一切皆组合 Part6 – 语法核心：并发编程 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • 并发设计 vs. 并行设计 • 并发原语的原理与应用模式

移动端诉求：易用性 • IO 密集性任务与 CPU 密集型任务融合 异步并发框架如 tokio 大多用于处理大量 异步 IO 场景，而 CPU 密集型任务一般 使用 rayon 。 当前单框架提供的接口无法使用户在一个 任务中同时处理 IO 任务以及 CPU 任 务。 Incompatibility of the third party Runtime with Mobile 现有框架无法完美适配移动端（二） queue task New task Global queue New task take & run take & run Worker take & run Steal & run 两种接口拥有两套割裂的调度模式和线程池 华为 Ylong 异步并发框架 Ylong Runtime 并发框架 华为 Rust 异步并发框架，近期计划在 OpenHarmony 上开源。与 Tokio 类似，同样为事 类似，同样为事 件驱动型调度框架，提供异步 IO 、定时器、同步原 语等功能。但额外提供：  任务优先级调度  异步并行迭代器  结构化并发 Ylong Runtime 对外 接口 APP/SA 调度器 提 交 任 务 Async function CPU Task CPU Task IO Task IO Task Executor 高 中 低 线程池 Reactor

）、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 • 构建，部署，场景测试 发布工程师 更新预发环境 project-uat-workflow • 质量门禁、构建、配置变更（ 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——调整副本数量 / 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 安全扫描 ->IM 通知 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 sit 发布——执行 sit 工作流更新环境进行集成验证 包括步骤：构建 -> 部署 sit 环境 -> 接口测试 -> IM 通知 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 自动化测试——测试结果分析 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 uat

std::unique_lock 或 std::lock_guard 的第二个参数，这时他们会默认 mtx 已经 上锁。 std::unique_lock 和 std::mutex 具有同样的接口 • 其实 std::unique_lock 具有 mutex 的所有成员函数： lock(), unlock(), try_lock(), try_lock_for() 等。除了他 会在解构时按需自动调用 这种只要具有某些指定名字的成员函数，就判断一个 类是否满足某些功能的思想，在 Python 称为鸭子类 型，而 C++ 称为 concept （概念）。比起虚函数和 动态多态的接口抽象， concept 使实现和接口更加解 耦合且没有性能损失。 第 4 章：死锁 同时锁住多个 mutex ：死锁难题 • 由于同时执行的两个线程，他们中发生的指令不 一定是同步的，因此有可能出现这种情况：

况下，只用最简单的接口（首地址指针） 就完成了遍历和打印的操作。 迭代器模式 • 使用指针和长度做接口的好处是，可以通 过给指针加减运算，选择其中一部分连续 的元素来打印，而不一定全部打印出来。 • 比如这里我们选择打印前三个元素（去掉 了最后一个元素，但不必用 pop_back 修 改数组，只要传参数的时候修改一下长度 部分即可）。 迭代器模式 • 使用指针和长度做接口的好处是，可以通

这样只需要写一遍 eatTwice ，就可以对猫和狗都适用，实现代码的复用（ dont-repeat-yourself ）， 也让函数的作者不必去关注点从猫和狗的其他具体细节，只需把握住他们统一具有的“吃”这个接口。 小知识： shared_ptr 如何深拷贝？ 浅拷贝： 深拷贝： 思考：能不能把拷贝构造函数也作为虚函数？ • 现在我们的需求有变，不是去对同一个对象调用两次 eatTwice ，而是先把对象复制一份 他的源码，但你的老板却要求你把 speak 变 成一个虚函数！怎么样，是不是准备好递交辞 呈了？慢着，让万能的小彭老师来救你！ 类型擦除：还是以猫和狗为例 • 你还是可以照常定义一个 Animal 接口，其 具有一个纯虚函数 speak 。然后定义一个 模板类 AnimalWrapper ，他的模板参数 Inner 则是用来创建他的一个成员 m_inner 。 • 然后，给 AnimalWrapper

+= 、 == 等直观的运算符重载： • string(“hello”) + string(“world”) == string(“helloworld”) • string 符合 vector 的接口，例如 begin/end/size/resize…… • string 有一系列成员函数，例如 find/replace/substr…… • string 可以通过 s.c_str() 重新转换回古板的 拷贝出来，我们只需要保证原来的字符串存在于内存中， 让 substr 只是返回切片后的胖指针 [ptr, len] ，不就让新 字符串和原字符串共享一片内存，实现了零拷贝零分配嘛 ！ • 于是就有了接口和 string 很相似，但是只保留胖指针，而 不掌管他所指向内存生命周期的 string_view 类。 • 因为不论子字符串多大，真正改变的只有两个变量，所以 string_view 的