国庆随笔

国庆随笔

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今天又是一年一度的国庆节，在此祝福“祖国繁荣强盛，国泰民安”！不知道为啥，很想提笔写的什么，写什么好呢？思来想去，还是写的自己觉得相对熟悉的领域--IT。不管怎么说，毕竟在这个行当里摸爬滚打差不多是十个年头了，算不上一个老手，但也不是一个新兵吧！当初因自己很喜欢这个行当，找尽机会进入！时光荏苒，不知不觉中九年的光阴从眼前流逝。IT，对我来说并非是科班出身！现在还清楚记得—当初，就连单片机中ROM和RAM分别是什么用途都不知道，是否觉得可笑？

时间回到2006年3月，我的第一个嵌入式项目MCU是Atmel AVRtiny13 (8 pins, 1KROM, 64Bytes EEPROM on chip)。当时，上司为了赶时间说：“先用C 语言来做，后续视情况而定—是否要改用汇编来做(因为毕竟只有1KROM)”。就这样，我进入了第一次实战嵌入式产品开发工作(之前都是在51单片机学习板上跑过流水灯之类的东东)。这就是我进入这个行当的“本钱”，这哪是什么“本钱”啊！说来也奇怪，就这点“本钱”居然还会把C代码改成汇编。为了完成这个项目的开发，我不断的学习(买参考书，向同事和同学请教，Google & Baidu)。期间学会了去各种电子论坛提问和高手们的技术回帖之类等等，确实学了一些知识。这个项目做完后，也开始明白了ROM & RAM 的用处了，后来也逐渐地了解stack, heap 之类的东东。第一个项目做下来，的确是很辛苦。但是，心里感到很欣慰（毕竟成功的迈出这一步）。

入门后的一到两年内，我是“饥饿式”学习相关的技术（没办法，底子太薄）。付出终有收获的，过了这段“饥饿”后，技术也有了一定的提升。不再满足“知其然”，也要“知其所以然”才行。2008年人生的第一本英文书K&R的《C程序设计语言》第二版，对于原本英文基础不好的我来说，刚开始看英文技术书籍确实有点吃力。记得高中英语老师曾说过：“要多阅读，培养英文语感，慢慢的就习惯了”。就这样，硬着头皮看完了第一章(速度是比较慢)，人生第一次这么“近距离聆听大师K&R娓娓道来”。英文书籍特别是大师的经典之作，跟同类的中文书籍(特别是那个时候的)区别还是很大的，两者最大的区别是：前者讲清楚来龙去脉—为什么是这样；后者则是填鸭式罗列一大堆，无主题，看后不知所云！利用3个月业余时间，看完了这本书，也做了一些课后习题收获确实不少（揭开了之前的一些谜团）。以下张贴当时的阅读笔记一小部分：我的英文名：Luke Dong.

看完了这本英文书后，我的书架上面也开始慢慢增加了英文书籍比如《The Design of the UNIX Operation System》,《ComputerOrganization and Design—The Hardware/Software Interface  3rd》, 《EmbeddedLinux Primer》等等.也开始了解这样的一批大师：Johnvon Neumann(冯依诺曼，x86架构奠定者)，Alan Turing(阿兰图灵，计算机中的图灵奖就是为了纪念他)，Brian W Kernighan和Dennis M Rithie(K&R C 两作者)，Knuth Donald(唐纳德，TAoCP系列巨著作者，计算机算法之父), John L.Hennessy 和David A. Patterson(计算机系统结构和计算机组成与设计，这两本书的作者)，Alfred V.Aho,Ravi Sethi, Jeffrey D.Ullman(编译原理“龙书”作者)，RafacelC.Gonzalez(冈萨雷斯，数字图像处理的第一作者)，KhalidSayood(数据压缩导论作者)等等，这些人的名字如雷贯耳。这些大师，我想只要是从事IT之人，应该或多或少了解其中几位大师。以下简图概要说明了大师们各自的成就，可以看出科学之母数学的重要性！

2009年做的一个停车场入口处“吐卡机”项目，现在回看那时代码觉得有很多地方值得改进，但其中一个地方的注解部分这么些年了，每每看到它就想起当时做事的态度—认真两字！如下：

2011年6月，开始从事车载DVR应用开发工作。开始接触数字图像处理方面的基础技术，因芯片原始方案提供商出于商业机密和IP考虑，这方面的知识几乎不提。其实，刚开始我也没怎么关注数字图像处理技术（之前这方面是空白），主要精力放在学习程序架构组织上（别人是如何分层和模块，以及层之间，模块之间的怎样交互--APIs）。抓住了这些主干，应用就好做了。这里就不细说程序架构的重要性了：总之，越是大型系统架构越重要。典型的系统架构看起来类似如下：

古往今来，机密的东西往往是重要的。这一点上，我们中国人深有体会：西方发达国家牢牢保密核心科技，从不外漏，其他非核心的部件则交给别人来做。这样我们始终处在产业链的下游（末端），这也意味着我们只能赚去微薄利润。这种现象是不愿看到的，我们必须奋勇直追。

         出于好奇心，开始对数字图像处理技术有兴趣。这个领域大家都知道：数学依赖程度比较高。例如这三个门槛：线性代数（各种坐标变换），傅里叶分析，小波处理。图像处理技术，现在还是门外汉。从简单入手，首先建立感性上的认识，有了这个基础后再借助OpenCV+Matlab等工具，才会有接下来一系列工作比如：增强，去噪，轮廓提取，特征参数确定，频域等。抱着玩的态度去学习，或许有意外的收获！