工程

起因是想更新一个array类型的state，结果setState更新之后用console.log() debug 结果，发现结果特别玄学。。。

先放资料： Learning a New Programming Language: Java for C++ Programmers java package # 先说几条重要的人话：

背景 # move semantics 是 modern cpp 中非常重要的特性，有必要详细了解一下。

起因是在看《CplusplusConcurrencyInAction_PracticalMultithreading》的时候，里面讲到初始化 std::thread 的时候，如果 thread function 的参数列表中有引用，需要传入 std::ref 才可以得到符合预期的结果。

20181014update: 可以不写了，开心 迫于生计，要从零开始学习前端。 由于之前的to do list 年代久远+ 前端的技术栈可之前几乎没有关系，因此新开一篇记录。

先放参考资料： TypeScript 入门教程 React & Webpack react-typescript-cheatsheet （强推一波，讲了很多 react+ts 的实践）

最近在学习node.js，里面讲到node.js的事件机制使用了观察者模式，因此来学习一下。

Redux是Flux架构的一种实现。 至于Flux架构是什么，可以参考Flux 架构入门教程

暂时没空从头开始搞…用到哪里先记录一下好了orz

首先介绍一个fb家的快速开发react的工具 create-react-app 这个东西依赖node6.0或者更高版本。

目的是忽略单一对象和组合对象的不同。 有点像以前写过的用链表定义一个树结构，每个节点是一个val + 多个tree 。如果某个节点是叶子节点了，那么对应的tree都为NULL. 只不过这里用了更加面向对象的实现。

用人话就是，主线程传给附属线程一个promise Object，然后主线程想要获取附属线程set给promise Object的值（也就是该线程返回的某个结果），需要通过主线程中的promise object 得到对应的future object(每个promise 对应一个 future)，然后调用future 的get方法。如果附属线程没有执行作为参数传入的promise的set方法去返回结果，那么程序就会block住。

1 std::vector<unsigned char> readFromFile1(const char* filePath) { 2 FILE* file = fopen(filePath, "rb"); 3 std::vector<unsigned char> result; 4 if (file == nullptr) { 5 return result; 6 } 7 8 // 获取文件大小，尽量一次读完 9 size_t fileSize = getFileSize(file); 10 if (fileSize != 0) { 11 result.resize(fileSize); 12 size_t n = fread(&result[0], 1, fileSize, file); 13 assert(n <= fileSize); 14 if (n != fileSize) { 15 result.resize(n); 16 } 17 } 18 19 // 在读取过程当中，有可能文件大小有变化，再尝试读取 20 const size_t read_len = 1024; 21 char buf[read_len]; 22 for (;;) { 23 size_t n = fread(buf, 1, read_len, file); 24 result.insert(result.end(), buf, buf + n); 25 if (n < read_len) { 26 break; 27 } 28 } 29 fclose(file); 30 return result; 31 } 另外一种C++风格，但是性能较差的方法：

先放资料： How to use boost::property_tree to load and write JSON How to iterate a boost property tree? 不出现key的方法遍历一个json文件：

编译某代码，发现报错某函数未定义的引用。该函数的是先前编译得到的动态库中。

import os 1import math 2ave_err=0.0 3max_err=0.0 4max_err_rate=0.0 5length=0 6with open("cpu_result.txt","r") as fp1, open("cuda_ppl_result.txt","r") as fp2: 7 for l1 in fp1: 8 l2 = fp2.readline() 9 l1=l1[:-2] 10 l2=l2[:-2] 11 lst = l1.split(' ') 12 lst2 = l2.split(' ') 13 #print lst 14 lst = [float(x) for x in lst ] 15 length = length + len(lst) 16 lst2 = [float(x) for x in lst2] 17 #print (lst) 18 #print (lst2) 19 20 for index,x in enumerate(lst): 21 y = lst2[index] 22 ave_err = ave_err + abs(x-y) 23 max_err = max(max_err,abs(x-y)) 24 max_err_rate = max(max_err_rate,abs(x-y)/x) 25 26 print("len=",length) 27 print("max_err=",max_err) 28 print("max_err_rate=",max_err_rate*100,"%") 29 print("ave_err=",ave_err/length) 需要提供两个文件，并且两个文件的数据格式相同。

C++11 std::function 是一种通用、多态的函数封装，它的实例可以对任何可 以调用的目标实体进行存储、复制和调用操作

tbb是**Threading Building Blocks library的缩写，**是一个为开发者提供并行解决方案的库.

以前用的办法太老土啦 看到一个since C++11的方法，我觉得比较优雅

用gdb调试c++的时候，需要添加-g编译选项add_compile_options(-g)，并且关掉各种编译优化