feat: deploy github page

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-const t="/zh-cn/assets/cover-39643179.png",e="/zh-cn/assets/image1-a93ba076.jpg",s="/zh-cn/assets/image2-4624885a.gif",p="/zh-cn/assets/image3-ea54df7e.jpg",a=[t,e,s,p],l={label:"直播预告 | RDMA软件接口高层封装",description:"RDMA 作为高速通信协议被数据中心广泛使用，但是因为底层接口设计得过于繁复，对使用者造成了很大的不便，因此我们使用 Rust 语言对 RDMA 进行了一层高层封装。这次分享将介绍这层封装的做法和原理。",cover:"./cover.png",location:"香港",date:"2022-05-17",title:"RDMA Software Interface High Level Package"},c=[{label:"嘉宾介绍",level:2},{label:"讨论内容",level:2},{label:"观看方式",level:2},{label:"特别鸣谢",level:2}],n=`<h2 id="嘉宾介绍">嘉宾介绍</h2>
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 <p>施继成</p>
 <p>达坦科技联合创始人兼 CTO，复旦大学软件工程本硕，师从华为基础软件首席科学家、鸿蒙实验室主任陈海波教授。擅长操作系统内核开发、分布式系统、嵌入式系统，对分布式数据一致性有钻深的研究，发表多篇操作系统内核相关论文，累计数百次引用。毕业后曾在谷歌中国、微软亚太和阿里巴巴等公司从事分布式计算和存储等相关工作。入选 2022 年度 6 氪 S 级创业者名册，荣获中国“企业工具与底层软件”领域 “36 位 36 岁以下创业者“称号。</p>
 <h2 id="讨论内容">讨论内容</h2>
@@ -13,8 +13,8 @@ const t="/zh-cn/assets/cover-39643179.png",e="/zh-cn/assets/image1-a93ba076.jpg"
 <p>本次直播我们将在【腾讯会议】进行，欢迎大家观看，没时间观看直播的同学可以关注回放，会议结束后回放在阅码场官网上传，年卡阅码场会员和其他阅码场训练营专业群资深用户免费点播。</p>
 <p><img src="${e}" alt="图片"></p>
 <h2 id="特别鸣谢">特别鸣谢</h2>
-<p><img src="${s}" alt="图片"></p>
+<p><img src="${t}" alt="图片"></p>
 <p><strong>转发本文，文末留言提问、加群提问、或者现场提问，我们将赠送 1 本书，数量有限，送完为止。</strong></p>
 <p>↓ 扫码加入本次直播交流群；</p>
 <p><img src="${p}" alt="图片"></p>
-<p>咨询的小伙伴，可添加小月@阅码场的微信 <strong>Linuxer2016</strong> 咨询</p>`;export{a as assetURLs,n as default,l as metadata,c as toc};
+<p>咨询的小伙伴，可添加小月@阅码场的微信 <strong>Linuxer2016</strong> 咨询</p>`;export{a as assetURLs,n as default,c as metadata,l as toc};

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 <p>如何提升数字芯片的开发和验证效率一直是业界关注的焦点。近年来随着 Chisel、SpinalHDL 等等一众新一代 HDL 的推出，业界逐步感受到新一代 HDL 在数字芯片设计效率方面的提升。相比 Verilog 和 VHDL，这些新一代 HDL 在语法表达能力、代码简洁程度、错误检查等方面有不小的提升；相比高阶综合 HLS，这些新一代 HDL 支持 RTL 级描述能力，在芯片性能的把控方面远超 HLS。此外，基于 Python，以 Cocotb 和 pyuvm 为代表的新一代验证框架的推出，使得验证的周期得到一定程度的缩减，特别是基于 Python 的验证框架可以复用 Python 生态丰富的已有工具和模型，大大减少了 Golden Reference 的工作量。</p>
 <p>更重要的是，这些新一代 HDL 打开了全新的数字芯片敏捷设计和验证的方法学大门。本次研讨将邀请业界多位专家分享他们在各自领域的<strong>硬件敏捷开发与验证实践经验</strong>，为业界提供一次深入探讨和交流的机会，促进硬件敏捷开发与验证方法学的发展与落地。</p>
 <p>参与本次研讨的听众可以深入了解业界关于硬件敏捷开发与验证的最前沿探索，诸如：</p>
@@ -11,4 +11,4 @@ const o="/zh-cn/assets/cover-9c53ea5f.png",t="/zh-cn/assets/imgae1-084eb861.jpg"
 <p>活动时间：8 月 27 日，13:15-17:15<br>
 活动链接：<a href="https://t.elecfans.com/live/2113.html">https://t.elecfans.com/live/2113.html</a><br>
 感兴趣的听众可以添加海报中的群主二维码加入讨论群，添加时请注明硬件敏捷开发和验证方法学研讨。</p>
-<p><img src="${t}" alt="图片"></p>`;export{e as assetURLs,p as default,s as metadata,n as toc};
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-const p="/zh-cn/assets/image1-f1a8209b.jpg",o="/zh-cn/assets/image2-f5de5635.jpg",t=[p,o],l={label:"喷泉码浅谈",description:"喷泉码（Fountain Code）是一种在无线通信、数据传输和网络编码领域中使用的错误纠正技术。它与传统的纠错码和编码方法有所不同，喷泉码被设计用于在不确定信道条件下的高效数据传输。",location:"新疆",author:["施继成"],tags:["RDMA"],date:"2023-08-31",title:"Fountain Code"},a=[{label:"喷泉码简介",level:2},{label:"LT 编码",level:2},{label:"Raptor 算法",level:2},{label:"总结",level:2}],i=`<h2 id="喷泉码简介">喷泉码简介</h2>
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 <p>**喷泉码（Fountain Code）**是一种在无线通信、数据传输和网络编码领域中使用的错误纠正技术。它与传统的纠错码和编码方法有所不同，喷泉码被设计用于在不确定信道条件下的高效数据传输。</p>
 <p>传统的纠错码（如海明码、RS 码等）通常需要在发送方对数据进行编码，接收方则使用相同的编码进行解码和纠错。这些方法一般具有固定的码率（Code Rate），即针对一定长度的原始数据，编码后的长度是固定的，这些方法在面对不稳定的信道或严重的信道丢失时可能效果不佳。相比之下，喷泉码通过在发送方生成随机的冗余数据，然后将其注入到原始数据中，以创造出一个“喷泉”流——相应的码率也也就不固定了。接收方可以从这个流中采样任意数量的数据包，并将它们合并以恢复原始数据。</p>
 <p>喷泉码的一种常见应用是在无线传感器网络中，其中网络节点之间的通信可能受到弱信号、干扰和多径传播等因素的影响。通过使用喷泉码，节点可以在较差的通信条件下实现可靠的数据传输。</p>
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 <p>上述所说的局限性是受到信息论的约束的，无法进一步降低。那么我们有没有办法实现一种方式来降低计算资源的消耗呢？比如我们如果不需要恢复出全部的原始数据呢？受到这个思路的启发 Raptor 算法应运而生。</p>
 <h2 id="raptor-算法">Raptor 算法</h2>
 <p>Raptor 本质上是一类混合编码方式，结合 LT 编码和 LDPC 编码，同时获取了两种编码的好处。如下图所示：</p>
-<p><img src="${p}" alt="图片"></p>
-<p>Raptor 编码首先通过 LDPC 编码进行一次固定码率编码，形成一个中间编码层，然后再对该编码层进行 LT 编码，生成最终的编码数据块。当然 Raptor 编码也会有其他变种，不过原理大同小异，例如下图所示：</p>
 <p><img src="${o}" alt="图片"></p>
+<p>Raptor 编码首先通过 LDPC 编码进行一次固定码率编码，形成一个中间编码层，然后再对该编码层进行 LT 编码，生成最终的编码数据块。当然 Raptor 编码也会有其他变种，不过原理大同小异，例如下图所示：</p>
+<p><img src="${p}" alt="图片"></p>
 <p>该编码具有<strong>三层结构</strong>，中间编码结果经过了两层固定码率编码，分别是 <strong>Hamming 编码</strong>和 <strong>LDPC 编码</strong>，然后再进行 <strong>LT 编码</strong>生成最终的编码块。</p>
 <p>针对 Raptor 编码的解码方式一般有两种。第一种和编码方式完全相反，首先利用 LT 编码的解码方式恢复出部分的中间编码块，然后利用固定编码的解码方式恢复出原始的数据块。第二种方式则是将上述所有的多层编码方式都变成一种矩阵运算，针对收到数据后利用矩阵的高斯消元方法解出原始的数据块。</p>
 <p>现有为人所熟知的 Raptor 编码主要有 RFC 5053 和 RFC 6330 RaptorQ 编码。两者的实现细节有诸多区别，但是内在的思路和上述的方法是类似的，有兴趣的读者可以进一步进行阅读和学习。</p>
 <h2 id="总结">总结</h2>
-<p>喷泉码是一种无固定码率的编码方式，其中比较著名的有 LT 编码和 Raptor 编码。LT 编码算法简单，实现也简单，但是算法效率不高。Raptor 算法结合了 LT 编码和一些固定码率编码，利用混合编码的方式实现了高效的喷泉码。</p>`;export{t as assetURLs,i as default,l as metadata,a as toc};
+<p>喷泉码是一种无固定码率的编码方式，其中比较著名的有 LT 编码和 Raptor 编码。LT 编码算法简单，实现也简单，但是算法效率不高。Raptor 算法结合了 LT 编码和一些固定码率编码，利用混合编码的方式实现了高效的喷泉码。</p>`;export{t as assetURLs,r as default,l as metadata,a as toc};

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 <p>2022 年 8 月 5 日-6 日，**一年一度的中国开源基础设施活动日（OpenInfra Days China）**即将在线上举行。本次会议没有限定一个统一的主题，主要聚焦云计算基础设施、云原生技术与应用实践、开源治理、5G、算力网络与边缘计算五大主题方向。</p>
 <p><strong>云计算基础设施分论坛</strong>主要聚焦云计算基础设施领域的前沿技术和优秀实践，围绕多硬件架构和多操作系统支持、人工智能技术应用、网络与存储，数据处理 DPU 及其他加速硬件、硬件自动化和智能运维等方面展开技术分享和探讨。达坦科技联合创始人施继成将在这一分论坛做题为<strong>当 RDMA 遇到 Rust</strong> 的专题分享。</p>
 <p><img src="${t}" alt="图片"></p>
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 <h4>参会方式</h4>
 <p>想要了解更多达坦科技为什么选择 Rust 做 RDMA 库，以及开发设计背后的理念、逻辑、和实践经验，欢迎扫描海报二维码，免费注册报名。</p>
 <p>有意加入 <strong>Rust 前沿交流讨论群</strong>，请添加小助手微信：</p>
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+<p><img src="${n}" alt="图片"></p>`;export{o as assetURLs,e as default,p as metadata,r as toc};