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这里列举一下在基物实验数据处理中用到很多次的脚本,

使用的时候需要把每个函数单独保存在一个文件中

可以使用如下查询命令查看使用方法

help function_name

线性回归

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一、发展与历史

体系结构包括指令集,存储组织,I/O,总线结构。写到这里的时候真的觉得一切都值了。

1.1 操作系统迭代

一开始的操作系统是批处理式的。批处理的意思就是把一堆任务集中到一起,然后一起处理,这样的好处是实现了初步的流水线化。但是计算机要读取任务,要通过磁带,而磁带上的内容,要通过读卡器读取卡片(可能就是一堆打着孔的硬纸板吧)写到磁盘上,如果读一个任务写一个磁带,然后读一个磁带,处理一个任务,这就太慢了。所以就考虑可以先用读卡器将一堆任务的卡片都一起读到磁带上,然后一起把这些磁带上的任务处理了。这就是所谓的批处理。那么这个时候,操作系统的主要作用就是自动地一个任务一个任务的完成。

之后就变成了多道程序设计。尽管我们把写磁带这个功能给分割开来,让计算机可以安心处理磁带上的任务,但是计算机依然是需要读取磁盘上的内容的,这段 I/O 所占的时间 CPU 是不会工作的。为了把这段时间利用起来,我们可以考虑在内存中存放多个任务,这样当有一个任务在进行 I/O 的时候,CPU 可以去运算其他任务,这就是“多道程序设计”。所谓的“多道”,就是说在内存中存在多个任务。可以看作是在内存空间上实现了并行。

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一、Makefile

这个 Makefile 要比之前的文件夹中的 Makefile 更加复杂,是因为之前的文件夹都是对操作系统特定部分的一个编译指导,所以基本上是实现的功能就是“对应的 C 文件和汇编文件编译成目标文件”这一个功能,最后合成一个整体。但是 user 的 Makefile 指导的是多个用户程序的编译,最后生成的是多个用户目标文件,同时还需要给每个用户文件装备上库目标文件。

首先先补充一下 makefile 的一些知识

自动化变量

  • $@ 表示目标(target)文件,就是冒号前面的那个文件
  • $^ 表示所有的依赖文件,就是冒号后面的那一堆文件
  • $< 表示第一个依赖文件,就是紧挨着冒号后面的一个文件
  • $* 这个变量表示目标模式中 % 及其之前的部分。如果目标是 dir/a.foo.b,并且目标的模式是 a.%.b,那么,$* 的值就是 dir/a.foo
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一、总论

1.1 直观感受

这一章虽然名义上很简单,但是我个人觉得真的很难,其难度是要远超于 lab3 和 lab4 的。对于 lab3 和 lab4,其难度主要集中于复杂的函数调用关系上,如果理清了函数调用关系,会发现难度就很容易弄清了,而理清函数关系只要通过认认真真的看代码,整理就可以办到。而 lab5 的难度在于理解操作系统的设计,这种理解不是代码层次的“一个函数是调用了哪些函数,传了哪些参数?”这一类的问题,而是 MOS 是怎样设计的,为什么要这样设计的问题。这些问题在 lab4 中也出现了,比如异常处理的微内核设计。

1.2 文件系统微内核

这一章的微内核与 lab4 的异常处理的微内核是两个东西,这是最重要的一点。微内核设计都强调将原本属于操作系统的一部分功能分配出来(比如说异常处理,文件系统),分配给用户进程完成。在 lab4 中,微内核设计是把异常处理的功能分出来,让每个进程都具有异常处理的功能(以库函数的形式)。但是在 lab5 中,微内核设计确实将文件系统的实现分了出来,但是并不是配置到了每一个用户进程上,让每一个进程都有文件系统的能力,而是专门开设了一个用户进程专门提供文件系统的服务(这也是这个用户进程的大部分实现文件都被放置在了 fs 文件夹下,而不是 user 文件夹下的原因),而其他进程想要获得文件系统的服务,就要与这个特殊的用户进程进行通信,就好像之前与操作系统进行通信一样。

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一、总论

第三个单元作为从第二个单元的心态考验中解放的一个单元,很容易让人先入为主的松了一口气。这个单元干的事情确实要之前两个单元要少,这是因为其实我觉得 OO 最体现思维的“架构设计” 部分被 JML 剥夺了(这么说并不严谨,之后分析)。导致确实这个单元的任务重心并不在完成作业本身,这是大部分人呈现的情况。

但是人的精力总是一定的,没有被写 OO 本身浪费掉,就会被其他事情浪费掉。而这个单元恰恰有两件浪费精神的事情。一件是去优化算法的复杂度,,一件是去做测评。

关于算法时间复杂度的优化,我个人感觉是一种“被动卷”。这种卷带来的不好受并不是像前两个单元,因为简化一个表达式,或者改一种电梯策略的“主动卷”。而是一个必须参与的“默认卷”,一个很死板的东西。从三个方面分析:

  • 代价过大,比如说如果没有进行算法优化,不是没有性能分,而是直接被人 hack 掉,虽然分数确实不多,但是太令人恶心了。
  • 毫无美感,所谓的优化就是内部维护一个中间变量,不涉及算法(当然图算法也算用到了,但是最恶心的是其他的维护变量)
  • JML 无关,哪怕是图算法或者并查集,很精妙,但是跟 JML 没有关系,JML 是用于规范代码的行为的,算法是用来改善代码行为的。类似于一个是法律,一个是经济,要研究法律(JML),探讨的应该是“张三与 20 个老婆结婚但是都不领结婚证,算不算重婚?”这一类明显需要细细甄别的问题,而不应该探讨“如何让张三与 20 个老婆结婚但不领结婚证”这个问题(这是一个经济问题(算法))。
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总论

当我们去说元编程的时候,我觉得我们其实有很多方面,大致有如下几个:

  • 可以自动生成代码
  • 可以执行字符串源码
  • 在运行时可以修改源码

总之每一个都是对于“源码只读”这个规矩的挑战。对于 C 而言,可以用来生成代码,而对于 C++ 而言,可以用 template 来代替宏。而对于其他元编程能力,C++ 显得有些为难。

总之,需要明确,C++ template 有着和 C 的 define 相同的设计思路,可以看作是宏的强化。它提供了一种类型安全,方便调试的宏。这种思路在强调 template 和宏一样,本质上都是在产生源码。

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