各位听众，大家好！欢迎来到今天的C++线程局部存储（thread_local）专场。今天咱们聊聊这个看似神秘，实则非常实用的C++关键字。别怕，我会尽量用大白话，保证大家听完后，不仅能明白thread_local是啥，还能上手用起来。 开场白：线程那些事儿 在多线程编程的世界里，数据共享就像是一把双刃剑。一方面，共享数据能让不同的线程协作完成任务，提高效率。另一方面，如果多个线程同时修改同一块数据，就会引发各种问题，比如数据竞争、死锁等等，让人头疼不已。想象一下，一群人在抢同一块蛋糕，场面肯定混乱。 为了解决这些问题，我们通常会使用锁（mutex）来保护共享数据。但是，锁也不是万能的，它会带来性能开销，而且如果使用不当，还会导致死锁。有没有一种办法，既能让线程访问数据，又避免数据竞争呢？ 答案是肯定的，那就是我们今天的主角：thread_local。 thread_local：线程专属小金库 thread_local，顾名思义，就是线程本地存储。它可以声明一个变量，让每个线程都拥有该变量的一个独立的副本。也就是说，每个线程都有一份自己的"小金库"，可以随意存取，不用 …
C++ 线程函数传参与返回值：`std::ref` 和 `std::move` 的精妙运用
好的，咱们这就开始！ 各位观众，各位老铁，大家好！欢迎来到今天的 C++ 线程函数传参和返回值专题讲座。今天咱们聊聊一个让很多 C++ 程序员挠头的问题：如何在线程函数中安全、高效地传递参数，以及如何优雅地获取返回值。特别是 std::ref 和 std::move 这两个小家伙，它们在多线程的世界里可是大有作为。 开场白：线程函数那些事儿 在 C++ 中，多线程编程是绕不开的话题。创建一个线程很简单，就像这样： #include <iostream> #include <thread> void hello_world() { std::cout << “Hello from thread!” << std::endl; } int main() { std::thread t(hello_world); t.join(); // 等待线程结束 return 0; } 这段代码创建了一个线程，执行 hello_world 函数，然后主线程等待子线程结束。但是，如果我们需要给 hello_world 函数传递参数呢？问题就来了。 传参：值 …
C++ `std::thread` 深度解析：线程的生命周期管理与常见陷阱
C++ std::thread 深度解析：线程的生命周期管理与常见陷阱 大家好！今天咱们来聊聊C++里一个既强大又容易让人踩坑的家伙——std::thread。这玩意儿能让你程序里同时跑多个任务，听起来是不是很酷？但要是对它的生命周期和一些常见陷阱不了解，那可就等着被它坑惨吧！ 线程的创建与启动：让你的程序“分身术” std::thread 最基本的功能就是创建并启动一个新的线程。简单来说，就是让你的程序学会“分身术”，同时干好几件事。 基本用法： #include <iostream> #include <thread> void say_hello() { std::cout << “Hello from a thread!” << std::endl; } int main() { std::thread my_thread(say_hello); // 创建线程，执行 say_hello 函数 my_thread.join(); // 等待线程执行完毕 std::cout << “Hello from the main …
Redis Modules 开发：使用 C/C++ 扩展 Redis 功能
好的，咱们今天来聊聊 Redis Modules，也就是用 C/C++ 给 Redis 添砖加瓦，让它干更多“不正经”的事儿。准备好了吗？要开车了！ 开场白：Redis 的“野心”与 Module 的诞生 各位，Redis 大家都熟吧？快，稳，狠，数据结构丰富，用起来贼爽。但是，人总是贪心的嘛，有了女朋友还想找个……咳咳，跑题了。我是说，有了 Redis 这么好用的东西，我们还想让它做更多的事情。 比如说，你想让 Redis 支持一种全新的数据结构，比如“图”（Graph），或者你想让 Redis 集成一个牛逼的搜索引擎，或者你想让 Redis 直接连上你的 AI 模型搞事情。 这时候，光靠 Redis 自带的命令和数据结构就有点力不从心了。咋办？难道要魔改 Redis 源码？NO NO NO，太危险了！万一改崩了，就等着老板给你穿小鞋吧。 所以，Redis 的开发者们很聪明，搞了个叫做 Redis Modules 的东西。它允许你用 C/C++ 编写扩展模块，像插件一样插到 Redis 里，增强 Redis 的功能。 Module 的优势：为什么我们要用它？ 性能至上： C/C++ …
Python `pybind11`：C++ 库到 Python 的现代绑定工具
好的，各位观众老爷们，今天咱们来聊聊Python和C++的那些不得不说的事儿，哦不，是不得不“绑”的事儿——Pybind11！ 想象一下，你用C++辛辛苦苦写了一个高性能的库，结果Python这个小妖精就是用不上，性能差距让人泪奔。怎么办？难道要放弃Python的简洁和生态吗？No way! Pybind11就是来拯救你的！ 什么是Pybind11？ 简单来说，Pybind11就是一个C++库，它能让你轻松地将C++代码暴露给Python，让Python可以像调用自己的亲儿子一样调用你的C++函数和类。它是一个header-only的库，不需要编译安装，直接include就能用，简直是懒人福音。 为什么要用Pybind11？ 高性能： C++的性能优势不用多说，对于计算密集型任务，用C++实现，然后用Pybind11暴露给Python，可以显著提高效率。 代码复用： 已经有的C++代码，不想用Python重写？Pybind11可以让你直接用起来。 Python生态： Python拥有庞大的生态系统，各种库和工具应有尽有。用Pybind11可以将C++代码融入Python生态，方便使用。 …
Python `pybind11`：C++ 库到 Python 的现代绑定工具
好的，各位观众老爷们，今天咱们来聊聊一个能让你的 Python 技能瞬间“升华”的利器：pybind11！ 啥？你还不知道 pybind11 是啥？ 别急，听我慢慢道来。 啥是 pybind11？ 简单来说，pybind11 就是一个 C++ 库，专门用来把你的 C++ 代码“翻译”成 Python 能看懂的“语言”。 想象一下，你辛辛苦苦用 C++ 写了一个高性能的算法库，但是你的 Python 朋友们想用怎么办？难道让他们也去学 C++ 吗？太残忍了！ 这时候，pybind11 就闪亮登场了，它可以让你轻松地把 C++ 代码封装成 Python 模块，让 Python 程序员也能享受到 C++ 的速度和效率。 更通俗点说，pybind11 就是一个“翻译官”，它把 C++ 代码翻译成 Python 代码，让 Python 和 C++ 能够无缝衔接，愉快地玩耍。 为啥要用 pybind11？ 你可能会问，Python 本身就很好用啊，为啥还要用 C++ 呢？ 好问题！ 答案很简单：速度！ Python 是一种解释型语言，执行速度相对较慢。 而 C++ 是一种编译型语言，执行速度非常快 …
C++ TVM / Halide：高性能深度学习编译器后端优化
好的，各位朋友们，今天咱们聊聊C++ TVM 和 Halide 这俩神器，看看它们是怎么在深度学习编译器的后端优化里大显身手的。说白了，就是怎么让你的模型跑得更快、更省电！ 一、开场白：模型加速的那些事儿 深度学习模型越来越大，越来越复杂，想让它们跑起来，尤其是在移动设备或者嵌入式设备上跑得溜，可不是一件容易的事儿。光靠堆硬件，成本太高，而且功耗也hold不住。所以，软件优化就显得尤为重要。 这时候，TVM 和 Halide 就派上用场了。它们就像是两位武林高手，身怀绝技，能把你的模型“改造”一番，让它焕发新生。 二、TVM：深度学习编译界的“瑞士军刀” TVM (Tensor Virtual Machine) 是一个端到端的深度学习编译器框架，说白了，就是啥模型都能吃，啥硬件都能跑。它就像一个“翻译官”，能把各种不同的深度学习框架（比如 TensorFlow、PyTorch）的模型翻译成针对特定硬件平台优化过的代码。 1. TVM 的基本架构 TVM 的架构有点复杂，但我们可以简化理解： 前端 (Frontend): 负责解析各种深度学习框架的模型，生成统一的中间表示 (Interm …
C++ OpenVINO：Intel AI 推理引擎在 C++ 中的应用
好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“C++ OpenVINO：让你的程序像钢铁侠一样聪明”特别节目！我是你们的老朋友，也是你们今天的主讲人，咱们今天就来聊聊如何用 C++ 和 OpenVINO 这对“神仙眷侣”，让你的程序也拥有媲美钢铁侠贾维斯的智能。 开场白：AI 推理，不再是云端大佬的专属 过去，人工智能（AI）推理，也就是让模型“思考”并给出答案，似乎总是云计算大佬们的专属。想想看，你需要把数据传到云端，让服务器跑模型，然后才能拿到结果，这速度，黄花菜都凉了。 但是，随着 Intel OpenVINO 工具套件的出现，这一切都变了！它就像一个“魔法棒”，让你可以在本地设备上运行各种 AI 模型，速度快到飞起，而且还支持各种 Intel 硬件，包括 CPU、GPU、甚至是 VPU！ 更重要的是，OpenVINO 提供了 C++ API，这意味着你可以用你熟悉的 C++ 语言，轻松地将 AI 推理能力集成到你的程序中。是不是很酷？ 第一幕：OpenVINO 是个啥？ OpenVINO（Open Visual Inference and Neural network Optimizat …
C++ LibTorch (PyTorch C++ API)：深度学习模型推理与训练
各位观众老爷们，大家好！欢迎来到今天的“LibTorch深度历险记”讲座。今天咱们不讲虚的，直接上干货，用C++ LibTorch来玩转深度学习，让你的代码像开了挂一样，嗖嗖的！ 开篇：为啥要用LibTorch？Python它不香吗？ Python确实香，简单易上手，生态丰富。但有些时候，Python的性能就有点捉襟见肘了。比如，你需要在嵌入式设备上跑模型，或者对延迟有极致要求，又或者你想把深度学习集成到一个大型的C++项目中。这时候，LibTorch就派上用场了。 LibTorch，简单来说，就是PyTorch的C++ API。它让你能在C++环境中直接加载、推理和训练PyTorch模型，性能杠杠的！ 第一章：环境搭建，万事开头难？No！ 工欲善其事，必先利其器。咱们先来搭建LibTorch的开发环境。 下载LibTorch: 打开PyTorch官网 (pytorch.org)，找到LibTorch那一栏，根据你的操作系统和CUDA版本，下载对应版本的LibTorch包。 解压: 把下载的包解压到你喜欢的地方，比如 ~/libtorch。 配置CMake: 接下来，我们需要用CMak …
C++ ONNX Runtime：高性能 AI 模型推理部署与优化
好的，各位听众，欢迎来到“C++ ONNX Runtime：高性能 AI 模型推理部署与优化”讲座现场！我是今天的讲师，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老兵。今天咱们不搞那些虚头巴脑的理论，直接上干货，用最接地气的方式，把 ONNX Runtime 这个高性能推理引擎给扒个精光，让大家都能玩转它。 开场白：为什么我们需要 ONNX Runtime？ 首先，咱得明确一个问题：为啥我们需要 ONNX Runtime？难道 TensorFlow、PyTorch 这些框架不够香吗？ 答案是：香，但是不够快！ 想象一下，你辛辛苦苦训练了一个 AI 模型，效果贼棒，但是要部署到生产环境，发现推理速度慢得像蜗牛，用户体验糟糕透顶，老板天天催你优化，头发都快掉光了…… 这时候，你就需要 ONNX Runtime 来拯救你了。 ONNX Runtime 的使命就是：加速 AI 模型推理，让你的模型跑得更快、更稳！ 它通过一系列的优化技术，比如图优化、算子融合、硬件加速等，让你的模型在各种平台上都能达到最佳性能。而且，它支持多种编程语言，包括 C++、Python、Java 等，方便你灵活部署。 第一部分：O …