Just for Life.

就用 C++ 代码告别吧：

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auto others.todo = std::move(my.work);
phone.give_back() && permission.is_denied();
return 0;

离职不是失败，而是换了一种选择。 其实我一直在等，等 leader 说一句：jw 你最近经常不在工位，是不是有什么想法；等 leader 说一句我给你机会，你好好工作今年给你晋升。我想了很多回答，也许是顺从也许是争论，但直到离职那天也没等到。

最近这半年实在是闲，秉承着下班少玩手机的目的，7 月开始学 cuda，8 9 月学了 C++，10 月懈怠了一个月，11 月学了 cuda 进阶，12 月我来祸害 nndeploy 了。

一来是学完 C++ 后看下我能看懂的优秀的开源项目，一方面在之前学校训练模型感觉没意思，是看看 AI 的工程化。

利用下班时间学完了 CUDA，Anyway 忙起来真的很大程度能缓解焦虑，能忘记和忽略很多烦恼。所以寻思着结合这一年来所学，写了一个简单的 CUDA 计算框架：CUFX。

对于 C++ 中的匿名函数，除了写 auto 外，还可以使用 std::function 作为类型接受匿名函数：

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std::function<void(int)> func = [](int x) {
    std::cerr << x << "\n";  
};

问题来了，刚开始的时候我以为 std::function<void(int)> 就是匿名函数的返回类型，在 github 上给别人发送 PR 时就发生了笑话。

实际上这两个类型并不相同，function 是一个类型擦除容器，而 lambda 匿名类型简单来说就是重载了 operator() 的类。由于 std::function 有转换构造函数，lambda 表达式得以调用这个转换构造函数，构造出这一个 std::function对象，所以这个赋值发生了隐式类型转换。

在一些代码中，我们可能无法保留原有的数据类型，上面的匿名函数就是典型的例子。这个时候需要用一种通用的类型去使用它们，需要去掉对象原有的数据类型，也就是类型擦除 (Type Erasure)。

C++ 漫游的第一部分，起因源于项目中错误的使用 std::ref 和 std::fowrad 导致了一些神奇的 bug。而 std::ref 又涉及到了引用，左右值引用又会联想到移动语义，std::forward 又常用于模板。所以以此为契机，不如仔细学习一下 C++ 中的新特性。

2018 年计算机组成原理的大作业，五级流水不会写，三级流水写不出来。竟然没想不到多年后还会用到多级流水的思路去设计代码。

移动端算法优化是个很庞大的话题。从计算机体系到指令，涉及到非常广而深的东西。本文尝试以常见的算法为例，阐述算法在单线程场景下的加速与优化，多线程是最后的收尾，没啥可说的。而至于具体的场景，如金字塔、滤波、降噪等，优化的思路都是相同的：减少 IO，一次 IO 完成尽可能多的计算。

本文会使用 Neon, OpenCL 来优化算法，如果有可能也会引入 DSP。本文持续更新，整理算法优化相关的经验。额外的，确保打开了 O3 编译选项，打开 release 模式等，否则会影响算法的执行时间。