Hanerson 的学术车辙

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GPU发展的三个时代

  • 图形加速时代（1963-2006）：核心目标为3D图形渲染加速，硬件采用固定管线设计，缺乏灵活性。
  • 通用计算时代（2006-2017）：NVIDIA发布GeForce 8800及CUDA，引入统一着色器架构，GPU转变为可编程并行处理器。
  • AI工厂时代（2018至今）：大模型参数量级爆发，GPU从单卡计算转向集群互联，数据中心演变为7x24小时的Token生产工厂。
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发表于 更新于 分类于 本文字数： 764 阅读时长 ≈ 3 分钟

RAID

基本概念

  • 定义：将多个独立磁盘组合成一个逻辑磁盘，通过并行存取提高性能，通过冗余校验提高可靠性。
  • 设计目标：解决CPU性能增长与磁盘I/O性能增长不平衡的问题。
  • 关键术语：
    • Striping (条带化)：将数据分块，交叉存放到多个磁盘，提高并行I/O。
    • Redundancy (冗余)：通过校验码或镜像来保证数据在部分磁盘损坏时不丢失。

常见RAID级别对比

级别 数据分布方式 冗余方式 空间利用率 读性能 写性能 容错能力 (可坏盘数) 适用场景
RAID 0 条带化 (Striping) 无 100% (N块盘 → N倍) 高 (N倍) 高 (N倍) 0 追求速度，不要求安全（如临时缓存、游戏）
RAID 1 镜像 (Mirroring) 完全复制 50% (N/2) 高 (N倍) 最慢的磁盘 N-1 高安全性（如操作系统、关键数据）
RAID 2 位级条带化 海明码 (n)/(n+k) 较高 低 (受校验盘限制) 1 顺序数据访问，成本高，现已罕见
RAID 3 字节/位级条带化 单块奇偶校验盘 (N-1)/N N-1倍 低 (校验盘瓶颈) 1 大容量顺序数据（如视频流、科学计算）
RAID 4 块级条带化 单块奇偶校验盘 (N-1)/N 高 (N-1倍) 低 (校验盘瓶颈) 1 随机读多、写少的数据
RAID 5 块级条带化 分布式奇偶校验 (N-1)/N 高 (N倍) 中等 (写惩罚) 1 综合性能最佳（如文件服务器、数据库）
RAID 6 块级条带化 双重分布式奇偶校验 (N-2)/N 高 (N倍) 较低 (写惩罚更大) 2 高安全性需求（如金融、档案存储）
RAID 10 先镜像(RAID1)，再条带(RAID0) 镜像 50% 高 高 N-1 既追求速度又要求安全（如高性能数据库）

关键RAID级别特性补充

  • RAID 0 vs. RAID 5：RAID 0 写性能略好于 RAID 5，但无容错能力。
  • RAID 3 vs. RAID 4：RAID 3 适合大块顺序数据（如视频），RAID 4 适合小块随机数据（如文件）。
  • RAID 5 vs. RAID 6：RAID 6 提供双重校验，可容忍两块盘同时损坏，安全性更高，但写性能略低，空间利用率稍低。
  • RAID 10 (RAID 1+0)：结合了RAID 1的高可靠性和RAID 0的高性能，既快又安全，但成本高（利用率50%）。

其他补充内容

  • Disk Cache (磁盘缓存)：利用主存中开辟的缓冲区缓存磁盘扇区数据，减少实际磁盘I/O。
  • SSD (固态硬盘)：当前主流趋势，无机械部件，速度远超机械硬盘（顺序读速可达7000MB/s以上，如NVMe SSD）。

核心公式与计算技巧

RAID容量与空间利用率

  • RAID 0：总容量 = N × 单盘容量
  • RAID 1：总容量 = (N/2) × 单盘容量
  • RAID 3/4/5：总容量 = (N-1) × 单盘容量
  • RAID 6：总容量 = (N-2) × 单盘容量
  • RAID 10：总容量 = (N/2) × 单盘容量 (N为偶数)

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Chapter 19

需要掌握白盒测试和黑盒测试的常见方法，并进行优缺点比较 能解释并区别白盒测试三种不同的方法：语句覆盖、分支覆盖和路径覆盖

基于规格的技术——黑盒测试方法

把测试对象看做一个黑盒子，完全基于输入和输出数据来判定测试对象的正确性

  1. 等价类划分
  2. 边界值分析
  3. 决策表
  4. 状态转换

基于代码的技术——白盒测试方法

将测试对象看做是透明的，不关心测试对象的规格，而是按照测试对象内部的程序结构来设计测试用例进行测试工作

  1. 语句覆盖（对简单情况）
    • 确保被测试对象的每一行程序代码都至少执行一次
  2. 分支覆盖（对复杂代码）
    • 确保程序中每个判断的每个结果都至少满足一次
  3. 路径覆盖（对关键、复杂的代码）
    • 确保程序中每条独立的执行路径都至少执行一次
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Chapter 12

详细设计的出发点以及实现目标

  • 出发
    • 以需求开发的结果（需求规格说明书和需求分析模型）和软件体系结构的结果（软件体系结构设计方案与原型）为出发点。
  • 设计目的
    • 在详细设计中一般进行中层设计和低层设计，详细设计的目的是实现所有功能性需求和非功能性需求
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Chapter 1 & 2

什么叫做软件工程

简单地理解，软件工程就是生产软件的工程学

现在应用较为广泛的软件工程定义为：

  • 应用系统的、规范的、可量化的方法来开发、运行和维护软件，即将工程应用到软件。
  • 对中各种方法的研究
  • 事实上，软件工程是一个包含复杂内容的计算机学子学科，其特性不是通过一个或几个有限定义所能概括的。
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算法复杂度

  • 最坏复杂度：算法在任何输入实例上运行时间的最坏情况，记为 $ T_{\text{worst}}(n) $。

    • 举例：快速排序最坏情况 $ O(n^2) $（数组已有序且主元选择不当）。

  • 平均复杂度：算法在所有可能输入实例上运行时间的期望，记为 $ T_{\text{avg}}(n) $。

    • 举例：快速排序平均情况 $ O(n \log n) $。

  • 最优复杂度：算法在“最优”输入实例上的最低运行时间。

    • 举例：冒泡排序在已有序数组上为 $ O(n) $。
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2026年6月4日，距离大二下的期末考试还有大约三周。这次考试对我来说意义比较重大——如果能拿到非常好的分数，我或许会重新考虑是否读研。虽然我一直倾向于本科毕业后直接就业，但总想试一试，觉得读研究生也是一个不错的选择。

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Finite Understanding Protocol（FUP）

作者：Hanerson

摘要

在学习算法、数学等封闭性问题时，“先完全理解，再进行实现”往往是一种高效且可靠的学习路径然而，当学习对象转变为大型工程、复杂框架或持续演化的软件系统（如 React、Spring、libGDX 等）时，这一策略常常导致严重的认知消耗、学习停滞，甚至行动能力下降

有限理解协议（Finite Understanding Protocol，简称 FUP）正是为解决这一结构性矛盾而提出的一套个人学习方法论 FUP 并非降低学习深度，而是通过阶段化管理理解程度，将“深度理解”从入口阶段延迟至回看阶段，从而在有限时间窗口内实现可持续、高效率的学习与实践

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本文围绕提供的 Java 排序算法代码，按「基础排序算法」「进阶排序算法」「快速排序算法」三大类，深入剖析每种算法的核心思想、代码逻辑细节、关键设计亮点、时间复杂度、空间复杂度及适用场景。所有讲解均紧密结合代码实现，让理论与实践深度融合。

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