doxygen -g #生成配置文档
doxygen ./Doxyfile #以配置Doxyfile生成doxygen文档
配置选项：
PROJECT_NAME：工程名称
OUTPUT_DIRECTORY = ./document
：输出文档目录
INPUT：代码目录
RECURSIVE = YES: 是否递归子目录
EXTRACT_ALL = YES
EXTRACT_PRIVATE = YES
EXTRACT_STATIC = YES
FILE_PATTERNS 识别的文件格式
git branch -d $BRANCH_NAME # 删除分支
git reset head (--{file}) # 将已经stage的文件丢弃到working directory
git stash save "message" # stash当前已经stage的文件，以message保存
git clone -b [branch] [repo] #clone指定branch
git branch -a # 列出包括远程分支在内所有分支
git branch --set-upstream-to=my_origin/master master #将master track到my_origin/master
git clean -fd -n #查看clean会删除的文件
git clean -fdx #删除untracked file
git checkout -- [file] #将文还原为上次提交的版本（若在暂存区中则还原暂存区中版本，否则还原版本库版本）
git remote -v 查看所有远程分支指向
git remote
clone 后 单独初始化 submodule :
git submodule init
git submodule updateMPI : Message Passing Interface
多线程编程中进程间消息传递
进程（process） 线程(thread)
threads 之间共享 process 的 address space 和resource
thread safe：线程安全，多个线程访问时不会出现race condition
两种common通信协议
Eager协议：发送进程主动发送，不考虑接收进程是否有能力接收，适合发送小消息
Rendezvous协议：在接收端协调缓存接收信息。适合发送较大消息
rank：每个进程的编号，通过指定rank进行进程间通信
displacement,lb,rb单位均为byte
#include "mpi.h"
MPI_Init(&argc, &argv); //初始化MPI
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); // 获取rank
MPI_Get_processor_name(name, &namelen); // 节点hostname
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); // process数量
MPI_Finalize();
MPI_Reduce：将多个进程的结果合并到主进程
MPI_Reduce(
void* send_data,
void* recv_data,
int count,
MPI_Datatype datatype,
MPI_Op op,
int root,
MPI_Comm communicator)
send_data ：需要reduce的data，type为datatype
recv_data：rank root接收的信息，大小sizeof(datatype) * count
op : reduce操作符 e.g. : MPI_MAX, MPI_MIN ....
MPI_Allreduce 将多个进程结果reduce后传给每个进程
MPI_Allreduce(
void* send_data,
void* recv_data,
int count,
MPI_Datatype datatype,
MPI_Op op,
MPI_Comm communicator)
同reduce，不需要root
MPI_Iprobe：非阻塞对信息检验
int MPI_Iprobe(
int source,
int tag,
MPI_Comm comm,
int *flag,
MPI_Status * status)
在接收前检测接收的信息，不需要真正接收
使用MPI_Recv接收信息
MPI_Probe：阻塞的对信息检验
int MPI_Probe(
int source,
int tag,
MPI_Comm comm,
MPI_Status *status)
同MPI_Iprobe，阻塞检验
MPI_Recv：阻塞接收信息
int MPI_Recv(
void *buf,
int count,
MPI_Datatype datatype,
int source,
int tag,
MPI_Comm comm,
MPI_Status *status)
阻塞接收信息，在写完buf后返回，可以先于对应send返回
MPI_Send(&outMsg, msgLen. MPI_CHAR, receiver, tag, MPI_COMM_WORLD);
MPI_Recv(&inMsg, msgLen, MPI_CHAR, sender, tag, MPI_COMM_WORLD, &stat);
MPI_Bcast 一对多广播
MPI_Bcast(
void* buffer,
int count,
MPI_Datatype datatype,
int root,
MPI_Comm comm)
count : 信息长度
MPI_Scatter 一对多发送不同消息
MPI_Gather 多对一收集不同消息
MPI_Scatterv 一对多发送不同长度消息
MPI_Gatherv 一对多接收不同长度消息
MPI_Scan 相当于结果为前缀和的all_reduce
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Finalize();
mpirun -n 16 sst emberLoad.py #指定mpi以16个rank执行
形如 $$ T(n) = a\cdot T(\frac{n}{b}) + f(n)$$
若$$f(n) = O(n^{log_b a-\epsilon})$$，则 $$T(n) = \Theta(n^{log_b a}) $$
若$$f(n) = O(n^{log_b a}\cdot log^k n)$$，则$$ T(n) = \Theta(n^{log_b a} log^{k+1} n) $$
map(func, a) 对a中元素应用func,python3返回一个迭代器
对迭代器x通过 next(x)获取元素list(x) 将剩余元素转为列表dir(x) 获取所有属性与方法id(x) type(x) x类型
python -i [a.py] 在interactive shell中运行a.pyadd = lambda x, y : x + y lambda函数b = filter(lambda x : x > 1, a) 对list a进行filter
for i, num in enumerate(a):
print(i, num)
i为编号，num为a中元素
ord(x) 将字符转为asacii码zip(l1, l2, l3 {...}) 依次提取l1, l2, l3 ...中元素，打包为元组
func.__code__.co_argcount 函数func参数数量func.__code__.co_varnames 函数参数列表