std::array是C++容器库提供的一个固定大小数组的容器。其与内置的数组相比，是一种更安全、更容易使用的数组类型。std::array在头文件<array>中定义，其声明如下：
挂在test2 = std::move(test)，move本身啥都不干，为啥会挂？
C语言中，字符串是以'\0'结尾的一些字符的集合，为了操作方便，C标准库中提供了一些str系列的库函数， 但是这些库函数与字符串是分离开的，不太符合OOP的思想，而且底层空间需要用户自己管理，稍不留神可能还会越界访问。在OJ中，有关字符串的题目基本以string类的形式出现，而且在常规工作中，为了简单、方便、快捷，基本 都使用string类，很少有人去使用C库中的字符串操作函数。为了增加自己对于string的理解，自己将模仿库中string类有的方法，设计一个简单的string类。其中类成员包括以下：
OpenMP是一套基于共享内存方式的多线程并发编程库。第一次接触它大概在半年前，也就是研究cuda编程的那段时间。OpenMP产生的线程运行于CPU上，这和cuda不同。由于GPU的cuda核心非常多，可以进行大量的并行计算，所以我们更多的谈论的是GPU并行计算（参见拙文《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》和《浅析GPU计算——cuda编程》）。本文我们将尝试使用OpenMP将CPU资源榨干，以加速计算。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
这是我在很早之前遇到的一个题，很有意思，所以到现在仍然记得。题意借用了 TCP 的上下文，要求实现 TCP 中一个“顺序组装”的关键逻辑：
map<K，T> 类模板：定义了一个保存 T 类型对象的 map，每个 T 类型的对象都有一个关联的 K 类型的键。容器内对象的位置是通过比较键决定的，唯一的要求是键必须可以用 less<K> 比或用自己指定的另一个函数对象来替代。
在C++17之前，标准库提供了std::allocator，而在C++17中，这一功能得到了加强，引入了polymorphic_allocator。
// 循环移动数组元素 // 一种大部分数据只移动一次的算法 // 方法: // 将数据循环移动, 可以直接计算出每个数据的最终位置, 直接移动即可 // 分析: // 这种算法基本可看做每个数据只需要移动一次 // 但是每个数据移动的位置需要计算, 算法理解起来比较难, 实现也比较复杂 // 另外,由于总是间隔较远存取数据,在数据数量较大的时候会导致比较频繁缓存命中失败 // 常用的两次翻转算法,每个数据需要swap两次(平均每个移动3次),而且很容易理解,实现也简单
#pragma once /// A buffer class modeled after org.jboss.netty.buffer.ChannelBuffer /// /// @code /// +-------------------+------------------+------------------+ /// | prependable bytes | readable bytes | writable bytes | /// | |
C++笔试题之String类的实现 https://blog.csdn.net/caoshangpa/article/details/51530482
官方地址：http://rapidxml.sourceforge.net/ 官方手册：http://rapidxml.sourceforge.net/manual.html 也可以在github上下载到别人上传的rapidxml:https://github.com/dwd/rapidxml
例如：4,5,6,7,1,2,3 循环数组性质：以数组中间点为分区，数组分成一个有序数组和一个循环有序数组。
C++ tr1全称Technical Report 1，是针对C++标准库的第一次扩展。即将到来的下一个版本的C++标准c++0x会包括它，以及一些语言本身的扩充。tr1包括大家期待已久的smart pointer，正则表达式以及其他一些支持范型编程的内容。草案阶段，新增的类和模板的名字空间是std::tr1。
iconv是一个字符集转换函数，原型为： size_t iconv(iconv_t cd, char **inbuf, size_t *inbytesleft, char **outbuf, size_t *outbytesleft);
EasyCVR的AI智能分析版本在做研发的时候，就受到了很多朋友的关注，EasyCVR的人脸识别功能采用了Go语言，使用c/c++ 的头文件和dll文件。在C++ 中如果出现中文，会出现乱码的问题，使用notepad++打开保存的二进制文件，出现乱码。
在这个系列中，我们介绍了 HugeCTR，这是一个面向行业的推荐系统训练框架，针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。本文介绍 LocalizedSlotSparseEmbeddingHash 的后向操作。
我在之前的文章《基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现》中，根据《Coordinates for Instant Image Cloning》这篇论文，详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法——均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现。其实在这篇论文中，还提出了两种优化实现，能够进一步提升效率，这里就论述一下其优化算法的具体实现。
如果未执行转换，则会引发invalid_argument异常。如果读取的值超出双精度的可表示值范围，则会引发out_of_range异常。无效的 idx 会导致未定义的行为。
运算符重载在C++的特性中并不算很特别，这次把它单独拿出来作为一个章节是想借助运算符重载的一些样例来回顾一下C++的一些语法特性，代码量比较多，但是都很经典。
关于内存的事情是很重要的，计算机和内存是紧密相连的，如果你只有一个cpu，而没有ram没有内存就什么都做不了。
模拟实现的节奏比较快，大家可以先去看看博主的关于string的使用，然后再来看这里的模拟实现过程
一、tuple的历史概述 Tuple是TR1引入的东西，它扩展了pair的概念，拥有任意数量的元素。在C++11标准之前，tuple最多带有10个类型不同的元素 C++11，tuple被重新定义，采用variadic template概念，被设计为可用于任意大小的异质集合 二、tuple概述 tuple与pair类似，也是一个模板。pair接受两个成员，tuple接受任意数目的成员 当我们希望将一些数据组合成单一对象时，tuple非常有用 tuple的实现 TR1标准时（C++11之前），tuple最多带有
那有没有什么 办法可以解决呢？ 这就是我们今天要学的布隆过滤器（Bloom Filter）
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与数组类似，函数在内存中也有地址，函数在内存中的地址是其机器语言代码的开始位置，而函数指针则存储函数的内存地址作为变量。函数指针可以被当作一个值赋给另一个变量，也可以作为实参传递给其他函数，或者作为其他函数的返回结果。通过传递不同的函数给函数指针，可以让一个函数在不同的时间分别调用不同实现的其他函数，这些函数都有一个共同特点，那就是它们的返回值类型还有参数的类型和个数必须相同，这个类似于int类型的指针只能指向包含int值的位置。
在本系列中，我们介绍了 HugeCTR，这是一个面向行业的推荐系统训练框架，针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
1.shared_mutex和shared_lock很有意思的两个关于共享线程锁的特性 #include #include<shared_mutex> #include #include #include using namespace std; class Counter { public: std::size_t Get() const { std::shared_lockstd::shared_mutex lock(mtx); return value_; } void Increase() { std::unique_lockstd::shared_mutex lock(mtx); value_++; } void Reset() { std::unique_lockstd::shared_mutex lock(mtx); value_=0; } private: mutable std::shared_mutex mtx; std::size_t value_ = 0; }; std::mutex g_mtx; void worker(Counter &counter) { for (int i = 0; i < 3; i++) { counter.Increase(); std::size_t value = counter.Get(); std::lock_guardstd::mutex lock(g_mtx); cout << std::this_thread::get_id() << ” ” << value << endl; } } int main() { const std::size_t size = 2; Counter counter; vectorstd::thread v; v.reserve(size); v.emplace_back(worker, std::ref(counter)); v.emplace_back(worker, std::ref(counter)); for (std::thread &t : v) { t.join(); } system(“pause”); return 0; }
C++语言为了兼容C语言，做了很多设计方面的考量。但是有些兼容设计产生了不清晰的认识。本文就将讨论一个因为认知不清晰而导致的bug。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
很久很久以前，浮点数的性能和跨平台跨硬件架构一致性是无法获得保证的，所以我们一般在需要强一致性和高性能的游戏服务器中会禁用浮点数，转而使用自己实现的定点数。 这么多年过去了，前段时间想看看现代化硬件下是否仍然有性能问题和是否能够保证一致性，做了些简单的测试，这里记录一下。
生成随机文件代码详见：https://blog.csdn.net/weixin_41644391/article/details/113526563
为了更好的介绍参数服务器Paracel的数据加载，我们临时插入两篇PyTorch的数据加载（因为字数太长，所以拆成两篇），主要是从分布式的角度进行切入。本文只算是开胃甜点，后续会有专门系列分析PyTorch分布式。
以前一直觉得热力图非常高大上，现在终于有机会研究并总结这个问题了。其实从图像处理的角度上来说，热力图生成算法并没有什么特别的，要得到非常漂亮的效果，数据以及配色方案的也很重要。这里就用OpenCV简单实现一下，用什么工具不重要，重要的是其中的原理。
简单来说，使用了三层存储策略+内存分配策略+大小端支持，特别是配合使用 jemalloc, 减少磁盘碎片，加快并发下的分配速度和性能。
在brpc源码的src目录下，有一级子目录名为butil。代码中的util目录一般就是存放常用的工具类或函数的地方。今天我们来聊一下butil/strings/string_piece.h(cpp) 中的StringPiece类。
/** Base class for ReadBuffer and WriteBuffer. * Contains common types, variables, and functions. * * ReadBuffer and WriteBuffer are similar to istream and ostream, respectively. * They have to be used, because using iostreams it is impossible to
sst文件是以key来排序的，L0层的sst文件可能有重叠，而L1--L7层是不会有重叠的。通过bloom filter可以来判断某个sst中是否拥有查找的key，可以减少io次数。sst中每个block都是用了bloom filter加速查找。
1、size() 的返回值是 size_t。（这个我知道啊） 2、size_t是无符号类型。（这个我也知道啊） 3、若和int进行比较时，会先把int类型转换为无符号类型再做比较。（那这个就有点意思了哈） 4、当出现负数，比如-1时，对应的无符号是4294967295，程序将会陷入错误中！（好家伙）
RSS https://github.com/wanghenshui/cppweeklynews/releases.atom
秒懂了，利用继承关系来传递不断生成的序列可变参，最后以 N = 0 的特化来终止生成。
完整代码见：https://github.com/hitskyer/course/tree/master/dataAlgorithm/chenmingming/linkedList
类模板是用来生成类的蓝图，是一种创建类的方式，同一套类模板可以生成很多种不同的类。
注册账号是进行网络冲浪的第一步操作，而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的，很多人在填写昵称时，常常会看到 此昵称已存在 的提示，系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢？总不能挨个去遍历对比吧，这时候就需要我们本文中的主角： 布隆过滤器
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s.begin()代表开头的位置，s.begin()+5代表1的位置，在1之前插入字符!
如何获取一个类型T的name或者唯一ID, 对于这个问题, 最常规的方式应该是借助C++的rtti了, 比如如ponder中所使用的方式:
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笔者这里先从一个简单的例子展开，先带大家看看std::make_index_sequence是如何使用的。
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