1.SSD 分析（一）
2.Network Service Discovery - mDNS-SD
3.怎样写软件源码？
4.在 Linux 上检测 IDE/SATA SSD 硬盘的源码传输速度
5.BlueStore源码分析之Cache

SSD 分析（一）

       研究论文《SSD: Single Shot MultiBox Detector》深入解析了SSD网络的训练过程，主要涉及从源码weiliu/caffe出发。解读首先，源码通过命令行生成网络结构文件train.prototxt、解读test.prototxt以及solver.prototxt，源码执行名为VGG_VOC_SSD_X.sh的解读按部就班选股指标源码shell脚本启动训练。

       网络结构中，源码前半部分与VGG保持一致，解读随后是源码fc、conv6到conv9五个子卷积网络，解读它们与conv4网络一起构成6个特征映射，源码不同大小的解读特征图用于生成不同比例的先验框。每个特征映射对应一个子网络，源码生成的解读坐标和分类置信度信息通过concatenation整合，与初始输入数据一起输入到网络的源码最后一层。

       特别提到conv4_3层进行了normalization，而前向传播的重点在于处理mbox_loc、mbox_loc_perm、mbox_loc_flat等层，词典源码模板这些层分别负责调整数据维度、重排数据和数据展平，以适应网络计算需求。mbox_priorbox层生成基于输入尺寸的先验框，以及根据特征图尺寸调整的坐标和方差信息。

       Concat层将所有特征映射的预测数据连接起来，形成最终的输出。例如，conv4_3_norm层对输入进行归一化，AnnotatedData层从LMDB中获取训练数据，包括预处理过的和对应的标注。源码中，通过内部线程实现按批加载数据并进行预处理，如调整图像尺寸、添加噪声、生成Sample Box和处理GT box坐标。

       在MultiBoxLoss层，计算正负例的leetcode分析源码分类和坐标损失，利用softmax和SmoothL1Loss层来评估预测和真实标签的差异。最终的损失函数综合了所有样本的分类和坐标误差，为网络的训练提供反馈。

Network Service Discovery - mDNS-SD

        基于 AOSP master 分支，至少是 Android

        以 discoverService 为例，介绍 Network Service Discovery 调用流程

        frameworks/base/core/java/android/net/nsd/NsdManager.java

        frameworks/base/services/core/java/com/android/server/NsdService.java

        这里有两个重要方法：

        frameworks/base/services/core/java/com/android/server/NsdService.java

        要执行之，首先需要执行 的初始化

        // 初始化过程先不分析了，结论是作为 client 端连接一个 socket 到 server端（netd）

        与前文分析相同，以 “mdnssd” 为命令，以 “discover”、discoveryId、serviceType 作为参数列表

        system/netd/server/main.cpp

        system/core/libsysutils/src/SocketListener.cpp

        onDataAvailable() 方法的具体实现在 SocketListener 子类 FrameworkListener 中

        system/core/libsysutils/include/sysutils/FrameworkListener.h

        先确定 mCommand 集合里有什么，才能确定具体执行的 runCommand() 方法是什么

        system/netd/server/MDnsSdListener.cpp

        从以上源码可知，注册的命令是 “mdnssd”，与前文的客户端匹配

        具体命令的处理过程如下，前文提到了 discover 和 start-service 两个操作，这里仅分析 discover 命令

        external/mdnsresponder/mDNSShared/dnssd_clientstub.c

怎样写软件源码？

在软著申请中，关键的软件信息填写不容忽视。针对作品开发和运行环境的描述，你需要详细列出以下几点:

       首先，开发环境的描述应明确具体:

       处理器：例如，Intel Core i5或AMD Ryzen 5，强调其性能和效率。

       内存：确保足够的资源，如8GB或GB RAM，以支持软件流畅运行。

       存储：如GB或GB SSD，存储空间不可或缺。

       其他硬件：如用于开发的显示器、高效键盘和鼠标，它们可能影响开发效率。tx团队源码

       例如，Java开发的网页应用，你可能会写：“在装备有Intel Core i5处理器，8GB RAM，GB SSD的硬件环境中，配备专业显示器、键盘和鼠标进行开发。”

       然后，运行平台同样重要：

       处理器：如Intel Core i3或AMD Ryzen 3，适应目标用户群体的设备。

       内存：至少4GB或8GB RAM，保证基本的用户体验。

       存储：GB或GB SSD，确保快速加载。

       浏览器插件和操作系统：如Windows、macOS或Linux下的兼容性信息。

       对于网页应用，描述可能为：“在Intel Core i3处理器，gitlab源码地址4GB RAM，GB SSD的硬件上，兼容Windows、macOS或Linux操作系统，运行于浏览器环境中。”

       软件开发工具的选择同样重要：

       IDE：如Eclipse或IntelliJ IDEA，突出其高效和专业性。

       构建工具：如Maven或Gradle，确保代码质量和部署流程的标准化。

       示例为：“利用Eclipse作为主要开发环境，Maven或Gradle作为构建工具进行项目构建和管理。”

       至于运行支撑环境，需要考虑：

       Web服务器：如Apache或Nginx，强调其稳定性和性能。

       数据库：MySQL或Oracle，提供数据存储和管理的基础。

       比如：“该网页应用在Apache或Nginx服务器上部署，利用MySQL或Oracle数据库进行数据交互和存储。”

       最后，每个软著申请可能都有其特定的要求，以上内容仅供参考，确保根据实际项目需求进行详细且准确的填写，才能提升作品的认证通过率。

在 Linux 上检测 IDE/SATA SSD 硬盘的传输速度

       检测 Linux 上 IDE/SATA SSD 硬盘的传输速度

       在 Linux 环境下，我们可以通过 hdparm 和 dd 命令来评估硬盘性能。hdparm 是一个强大的工具，提供了对各种硬盘的 ioctls 的命令行接口，这些接口由 Linux 系统的 ATA/IDE/SATA 设备驱动程序子系统所支持。确保使用最新的内核版本，并且推荐使用最新内核源代码的包含头文件来编译 hdparm。

       使用 `hdparm` 命令检测硬盘速度的步骤如下：

       以 root 权限登录，运行以下命令：

       或者

       为了获取更准确的数据，重复此操作 2-3 次。这个操作测量了系统处理器、高速缓存和存储器的吞吐量指标。例如：

       要确定 SATA 硬盘的连接速度，请执行：

       输出将显示硬盘的速度，即 1.5Gb/s、3.0Gb/s 或 6.0Gb/s。请确保 BIOS/主板支持 SATA-II/III。

       使用 `dd` 命令同样可以获取速度信息：

       通过调整 `dd` 命令参数，可以进行更详细的性能测试。

       除了命令行工具外，您还可以使用“磁盘实用程序”GUI 工具。在最新版本的 Gnome 中，该工具简称为“磁盘”。要测试硬盘性能，请按照相应的指南进行操作。

       为了安全地测试硬盘性能，选择只读模式。此模式下不会损坏数据。若要测试读写性能并可能导致数据丢失，请确保谨慎操作。

       本文由 LCTT 原创编译，Linux中国荣誉推出。作者是 nixCraft 的创始人，系统管理员专家，也是 Linux 操作系统/Unix shell 脚本的培训师。他与多个行业领域合作，包括 IT、教育、国防、空间研究和非营利组织。

BlueStore源码分析之Cache

       BlueStore通过DIO和Libaio直接操作裸设备，放弃了PageCache，为优化读取性能，它自定义了Cache管理。核心内容包括元数据和数据的Cache，以及两种Cache策略，即LRU和2Q，2Q是默认选择。

       2Q算法在BlueStore中主要负责缓存元数据（Onode）和数据（Buffer），为提高性能，Cache被进一步划分为多个片，HDD默认5片，SSD则默认8片。

       BlueStore的元数据管理复杂，主要分为Collection和Onode两种类型。Collection存储在内存中，Onode则对应对象，便于对PG的操作。启动时，会初始化Collection，将其信息持久化到RocksDB，并为PG分配Cache。

       由于每个BlueStore承载的Collection数量有限（Ceph建议每个OSD为个PG），Collection结构设计为常驻内存，而海量的Onode则仅尽可能地缓存在内存中。

       对象的数据通过BufferSpace进行管理，写入和读取完成后，会根据特定标记决定是否缓存。同时，内存池机制监控和管理元数据和数据，一旦内存使用超出限制，会执行trim操作，丢弃部分缓存。

       深入了解BlueStore的Cache机制，可以参考以下资源：