（1）和合二仙

framebuffer驱动全篇（一）（转载）

在后续的几篇里面会详细介绍如何编写一个显卡的驱动程序。

framebuffer device在内核里面作为显卡驱动模型，许多函数和数据结构都是特定，正是这些特定的东西为我们的编程提供了方便。

要开发frame buffer device驱动，你应该阅读Source\Source\Documentation\fb下面的说明文件，三个重要文件00-INDEX， framebuffer.txt，internals.txt，其他文件都是针对具体显卡芯片的说明了。

文件00-INDEX译文

文档/documentation/fb的索引文件。如果你对frame buffer设备有什么想法，mail：Geert Uytterhoeven

00-index 这个文件

framebuffer.txt--- frame buffer 设备介绍

internals.txt----frame buffer设备内部快速浏览

modedb.txt----关于视频模式的资料

aty128fb.txt----关于ATI Rage128显卡的frame buffer设备

clgenfb.txt-----关于Cirrus Logic的显卡

matroxfb.txt----关于Matrox的显卡

pvr2fb.txt----关于PowerVR 2的显卡

tgafb.txt----关于TGA（DECChip 21030）显卡

vesafb.txt----关于VESA显卡

帧缓冲设备(framebuffer.txt译文)

维护： Geert Uytterhoeven

最后校正： May 10, 2001

翻译：**********************0.介绍

帧缓冲设备提供了显卡的抽象描述。他同时代表了显卡上的显存，应用程序通过定义好的接口可以访问显卡，而不需要知道底层的任何操作。

内存池的实现（⼀）

引⾔C/C++下内存管理是让⼏乎每⼀个程序员头疼的问题，分配⾜够的内存、追踪内存的分配、在不需要的时候释放内存——这个任务相当复杂。⽽直接使⽤系统调⽤malloc/free、new/delete进⾏内存分配和释放，有以下弊端：1. 调⽤malloc/new,系统需要根据“最先匹配”、“最优匹配”或其他算法在内存空闲块表中查找⼀块空闲内存，调⽤free/delete,系统可能需要合并空闲内存块，这些会产⽣额外开销2. 频繁使⽤时会产⽣⼤量内存碎⽚，从⽽降低程序运⾏效率3. 容易造成内存泄漏

内存池（memory pool)是代替直接调⽤malloc/free、new/delete进⾏内存管理的常⽤⽅法，当我们申请内存空间时，⾸先到我们的内存池中查找合适的内存块，⽽不是直接向操作系统申请，优势在于：1. ⽐malloc/free进⾏内存申请/释放的⽅式快2. 不会产⽣或很少产⽣堆碎⽚3. 可避免内存泄漏

内存池设计

看到内存池好处这么多，是不是恨不能马上抛弃malloc/free，投奔内存池的怀抱呢？且慢，在我们⾃⼰动⼿实现内存池之前还需要明确以下⼏个问题：1. 内存池的空间如何获得？是程序启动时分配⼀⼤块空间还是程序运⾏中按需求分配？2. 内存池对到来的内存申请，有没有⼤⼩的限制？如果有，最⼩可申请的内存块为多⼤，最⼤的呢？3. 如何合理设计内存块结构，⽅便我们进⾏内存的申请、追踪和释放呢？4. 内存池占⽤越多空间，相对应其他程序能使⽤的内存就越少，是否要设定内存池空间的上限？设定为多少合适呢？

带着以上问题，我们来看以下⼀种内存池设计⽅案。

内存池实现⽅案⼀

从下载该内存池实现的源码。⾸先给出该⽅案的整体架构，如下：

图1.内存池架构图

结构中主要包含block、list 和pool这三个结构体，block结构包含指向实际内存空间的指针，前向和后向指针让block能够组成双向链表；list结构中free指针指向空闲 内存块组成的链表，used指针指向程序使⽤中的内存块组成的链表，size值为内存块的⼤⼩，list之间组成单向链表；pool结构记录list链表的头和尾。

一文解决基本科研绘图需求（可视化神器ggstatsplot）（1）（概述）

ggstatsplot介绍

ggstatsplot是ggplot2包的扩展，主要用于创建美观的图片同时自动输出统计学分析结果，其统计学分析结果包含统计分析的详细信息，该包对于经常需要做统计分析的科研工作者来说非常有用。

一般情况下，数据可视化和统计建模是两个不同的阶段。而ggstatsplot的核心思想很简单：将这两个阶段合并为输出具有统计细节的图片，使数据探索更简单，更快捷。

ggstatsplot在统计学分析方面：目前它支持最常见的统计测试类型：t-test / anova，非参数，相关性分析，列联表分析和回归分析。而在图片输出方面：（1）小提琴图（用于不同组之间连续数据的异同分析）；（2）饼图（用于分类数据的分布检验）；（3）条形图（用于分类数据的分布检验）；（4）散点图（用于两个变量之间的相关性分析）；（5）相关矩阵（用于多个变量之间的相关性分析）；（6）直方图和点图/图表（关于分布的假设检验）；（7）点须图（用于回归模型）。

ggstatsplot包的常用函数

ggbetweenstats函数

此函数可创建小提琴图，箱形图或两者的混合，主要用于组间或条件之间的连续数据的比较， 最简单的函数调用看起来像这样

# loading needed libraries

library(ggstatsplot)

# for reproducibility

set.seed(123)

# plot

ggstatsplot::ggbetweenstats(

data = iris,

x = Species,

y = Sepal.Length,

messages = FALSE

) + # further modification outside of ggstatsplot

ggplot2::coord_cartesian(ylim = c(3, 8)) + ggplot2::scale_y_continuous(breaks = seq(3, 8, by = 1)) 从该图我们可以看出不同种类的iris在 Sepal.Length上有显著差异。但是其实我们可以修改参数，让该图看起来更加富有信息。

太极⼋卦（⼀）

同道读书⼆群关于太极⼋卦的讨论

志⼼笃⾏19:00

本周六⼤群交流内容。

华夏⽂化⼀体同源，道为宇宙第⼀因，产⽣万物，⽣化万物。道儒法⼀道各⽤，遵循着道⽣⼀，⼀⽣⼆，⼆⽣三，三⽣万物，宇宙运化规律。同时也有：太极⽣两仪，两仪⽣四象，四象⽣⼋卦的理论体系，在阐释天地⽣万物，合于阴阳数术。问题出来了，我们怎么去思考？

1、“道⽣⼀，⼀⽣⼆，⼆⽣三，三⽣万物”与“太极⽣两仪，两仪⽣四象，四象⽣⼋卦”之间的内在关系是什么？怎么看，怎么运⽤？

2、观天授时，所产⽣的先天⼋卦和后天⼋卦，有什么内在的意义？怎么去应⽤？

3、太极图是怎么把阴阳数理和天⽂历法联系在⼀起的？

4、阴阳数理和天⽂历法之间的关系是什么？

请各位同道根据，以上所提⽰的内容，各抒⼰见，积极发⾔。

易简19:14

个⼈浅见，抛砖引⽟：

1、“道⽣⼀，⼀⽣⼆，⼆⽣三，三⽣万物”是道创⽣化育万物的⽅式，道统御万物，⾃然道化育万物的⽅式可以作为⼀种这种思维模式，运⽤到⼈类⽣活中，“太极⽣两仪，两仪⽣四象，四象⽣⼋卦”就是圣⼈学习道，在道的化育万物这种思维模式的指导下，利⽤象数模型对天⽂历法进⾏的描述。太极是指⼈类已丧失通灵能⼒，却还没总结出历法，⽆法分明四季的混沌状态，两仪就是⽤太阴太阳表⽰冬⾄和夏⾄，四象是在两仪的基础上加上少阳、少阴即春分、秋分，⼋卦是在四象的基础上加上⽴春、⽴夏、⽴秋、⽴冬。两者⼀脉相成，道为体，⼋卦为⽤。

2、先天⼋卦是对天⽂历法的描述，其顺序和⽅位是根据地球和太阳的关系来定的。后天⼋卦是⽂王根据每个卦象对⼈类世俗世界的启发，对卦的顺序进⾏了调整，新的顺序对应的是世俗世界事物的发⽣、壮⼤、衰弱、死亡，反复循环。先天⼋卦是基础，是对⾃然观测的总结，后天⼋卦是由先天⼋卦发展⽽来，是⼋卦在世俗世界的运⽤。

3、太极图是伏羲通过观测圭表，把太阳对地球的影响进⾏记录和描述，⽽形成的图象。图中蕴含的阴阳数理是对阴阳⼆⽓⽣发变化的描述，阴阳⼆⽓的变化和太阳与地球的关系有密切的联系。因此可以把阴阳数理理解为描述天⽂历法的象数语⾔。六四卦便是⽤阴阳数理完整描述苍龙七宿的运⾏周期，以明历法指导农耕。