自 C++11 起,C++ 经历了一场脱胎换骨的现代化变革。移动语义、Lambda、智能指针让 C++ 从"带类的 C"演变为一门表达能力媲美高层语言的系统级语言;C++20 的 Concepts、Ranges、Coroutines 三大特性更是将 C++ 推向了新的抽象高度;C++23 和即将到来的 C++26 则继续在并发、容器、类型系统等方向深耕。
本专题旨在逐一解剖这些关键特性——不讲"是什么"的表层,而是追问"为什么这样设计""编译器在背后做了什么""正确用法和致命陷阱分别在哪里"。
自 C++11 起,C++ 经历了一场脱胎换骨的现代化变革。移动语义、Lambda、智能指针让 C++ 从"带类的 C"演变为一门表达能力媲美高层语言的系统级语言;C++20 的 Concepts、Ranges、Coroutines 三大特性更是将 C++ 推向了新的抽象高度;C++23 和即将到来的 C++26 则继续在并发、容器、类型系统等方向深耕。
本专题旨在逐一解剖这些关键特性——不讲"是什么"的表层,而是追问"为什么这样设计""编译器在背后做了什么""正确用法和致命陷阱分别在哪里"。
在这个 AI 爆发的时代,GPU 编程已经成为高性能计算和深度学习系统的基石。然而,许多开发者对 CUDA 的理解仅停留在调用 PyTorch 或 Triton 的层面。
本专题 (LeetGPU) 旨在通过一系列由浅入深的编程挑战,带你亲手实现从基础向量加法到 GPT-2 Transformer Block 的核心算子。每一个挑战都不仅是代码实现,更是对并行计算思维、内存层次结构和硬件特性的深度探索。
特别值得强调的是,从 CPU 到 GPU 的编程思维转变,核心在于从“以指令为中心”转向“以数据为中心”,以及在具体算子实现中灵活运用“以输入为中心(Input-centric / Scatter)”与“以输出为中心(Output-centric / Gather)”的计算模式。理解这些模式的适用场景(如写冲突处理、访存合并等),是写出高性能 Kernel 的关键。
在大模型(LLM)风起云涌的今天,我们往往只关注参数量(7B, 65B, 175B)和模型效果。但作为工程师和研究者,我们更应该深入了解 Transformer 这个“地基”下的每一块砖瓦。
本专题旨在深入剖析 Transformer 架构中那些容易被忽视,但却至关重要的细节。从数值稳定性到几何直觉,从内存优化到理论缺陷,带你重新认识这个改变了 AI 历史的模型。
试题:
(1)概要叙述你参与管理和开发的软件项目以及你在其中所承担的主要工作。
(2)简要概述向量数据库的特点和原理,以及向量数据库的优缺点。
(3)结合你的项目,阐述你如何在项目中使用向量数据库。
本文为考后复盘,非考场答卷原文
考后基于回忆重新整理的完整技术复盘,篇幅和理论深度均经过了大幅度扩展,与考场 3000 字限时作答有本质区别。请勿作为考场写作的参考范本,备考建议参考软考备考经验。
试题:
(1)概要叙述你参与管理和开发的软件项目以及你在其中所承担的主要工作。
(2)从缓存设计,异步处理,限流降级,数据库优化,服务拆分,水平扩容等方面进行论述。
(3)阐述遇到了哪些性能问题,以及如何综合运用上述策略解决。
本文为考后复盘,非考场答卷原文
考后基于回忆重新整理的完整技术复盘,篇幅和理论深度均经过了大幅度扩展,与考场 3000 字限时作答有本质区别。请勿作为考场写作的参考范本,备考建议参考软考备考经验。
试题:
(1)概要叙述你参与管理和开发的软件项目以及你在其中所承担的主要工作。
(2)简述基于六边形架构思想的软件分析、设计和开发全流程。
(3)结合项目,阐述如何进行图数据设计。
本文为考后复盘,非考场答卷原文
考后基于回忆重新整理的完整技术复盘,篇幅和理论深度均经过了大幅度扩展,与考场 3000 字限时作答有本质区别。请勿作为考场写作的参考范本,备考建议参考软考备考经验。
试题:
(1)概要叙述你参与管理和开发的软件项目以及你在其中所承担的主要工作。
(2)从框架的页面识别、规划测试路径、执行交互和分析几个层次来说明各个层的作用。
(3)阐述在管理和开发该系统过程中遇到的问题及解决办法。
本文为考后复盘,非考场答卷原文
考后基于回忆重新整理的完整技术复盘,篇幅和理论深度均经过了大幅度扩展,与考场 3000 字限时作答有本质区别。请勿作为考场写作的参考范本,备考建议参考软考备考经验。
考试时间:2026 年 5 月 23 日(机考)
考场上看到四个论题,竟无一例外地贴合了参加工作以来的架构实践经验——高并发优化、六边形架构重构、多模态测试框架,乃至向量数据库在 RAG 中的应用。考场时间有限,仅选择了题目二作答,但意犹未尽。考后索性以这四道题为框架,将近年来的工作积累逐一梳理成文,既是对实践的系统性复盘,也供同路人参考。各篇均为原创技术总结,非考场答卷原文。
想象这样一个场景:你带着 k 元的初始资金走进赌场,每局下注 1 元,赢则赚 1 元,输则亏 1 元。你的目标是在输光之前赢到 N 元 (N>k),然后收手离场。这个看似简单的过程,实际上隐藏着极为深刻的概率结构。
经典概率论已经给出了公平游戏 (p=1/2) 下的解答:你赢到 N 元的概率恰好是 k/N,期望游戏局数为 k(N−k)。然而,当游戏不公平时——哪怕只是微小的庄家优势——情况会发生质的改变。更关键的是,一旦引入 鞅(Martingale) 这一强大的理论工具,整个问题会呈现出一种令人惊叹的统一结构。
本文将从公平游戏出发,逐步引入鞅的概念,重点分析不公平游戏场景下的赌徒破产问题,并揭示鞅理论如何将看似不同的结果统一在同一个框架之下。