摘要

最近要把AI 整体自底向上的梳理一遍，同时把自己的知识面好好扩充一下，因此需要整体的看看，主要有哪些东西，并且这些东西，应该从哪些地方去补充知识；

坦白说，这部分跟我自己以往的工作经历差别有点大，从通用服务器芯片的全栈，要转移到AI专用芯片的全栈，这个里面涵盖的知识面可能相对通用服务器要求的更高，所以这里可能近一年需要花比较多的功夫；

雄关漫道真如铁，而今迈步从头越

背景

最近在看卷积神经网络，其中卷积这个词听过很多次，那究竟什么是卷积呢？

卷积的公式：
$$(f * g)g(x) = \int_{-\infty }^{\infty } f(t)g(x-t)dt $$

这里 $(f * g)g(x)$ 是什么意思？ $\int_{-\infty }^{\infty } f(t)g(x-t)$ 又是什么意思？dt 指带什么呢？

Summary

上周发生的事情并不多，总结起来可以分为几件事情吧：

• 项目上的事情，没有足够跟进
• 干部团建
• 锻炼及学习不足

Summary and Plan

上周似乎平平无奇，但是，但是，整体计划的完成率不到30%~~~

• backtrader的存储机制没有写完
• 乌合之众，没有看完，不过这么书准备放弃了，完全硬翻译过来的，看起来太痛苦了，换到《大钱细思》， 把这本书看完吧
• 跟老板汇报了一次，但是这次汇报，感觉到了压力，未来的路要想一想；
• 健身去了2次， 没有达标；

背景

在驱动的开发过程中，一般来说会涉及两部分的内存：

• 描述符内存，数据量小，但是会比较频繁的跟CPU进行交互
• 数据内存，数据量大，跟CPU交互的一次较少；

在一般芯片架构设计以及软件设计上，对两者经常会有些特别不一样的处理，比如对于描述符的内存，是否需要IO去识别，并且主动推送到CPU cache中？ 又或者，对于数据内存，是否需要IO标记不冲刷系统SLC？等等，这里根据业务场景，行为模式的不同，会有一些区分；

同时，对于两块内存的申请，内核也会有特别的内存接口申请方式，一般来说，在内核驱动中，针对描述符内存，一般使用dma_alloc_coherent/dma_alloc_noncoherent接口，并且实际上，目前linux内核驱动，默认使用coherent接口，没有对描述符内存允许软件可配使用noncoherent接口；在处理数据内存的时候，一般使用dma_map_single/dma_pool的方式申请，并且可以选择由硬件维护一致性或者软件维护一致性；

《华为高绩效管理PBC：上下同欲、力出一孔》

这本书主要讲怎么通过PBC进行团队的管理，以达到团队的高绩效，其根本核心是打造一个上下同欲、力出一孔的文化价值观以及绩效导向；

Summary and Plan

总体来说，上周发生了比较多的事情，感觉到心累！！可是，日子还要过下去；
很多时候，工作事情容易处理，生活的事情却难以抉择，无论是面对即将汰换的老员工，还是斩断三千烦恼丝，都是一件让人前后纠结的事情；
清官难断家务事，或许便是如此；

上周解决了一个裁员的大难题，团队整体看，没有我想象的那么悲观，真的在沟通的那一刻，又好像水到渠成，一切似乎都那么平静，这个倒是了却了我的一大心结；

最近这一个月，工作以及生活上有些懈怠~~~
不想工作~
不想学习~
不想理财~
也不想游戏~
就是看看小说，刷刷抖音，似乎也过去了，还有偷偷打个麻将~

最近团队内给了一个高级别，并且是业务团队的小主管打了一个M-的绩效，按照公司要求，打了M- 的同学会被公司辞退；那么怎么样跟这个同学沟通，能够尽可能减小的对整个部门的影响，这是我这两周以来一直在思考的问题~

谈减肥谈了很多次了，包括在朋友圈晒目标，跟朋友下决心，等等，经历过很多次，但是最终都失败了，似乎一直处于”下决心，开始控制饮食+运动，然后中途放弃，最后又开始下决心“的怪圈，始终无法彻底走出来；

所以，我们需要仔细分析一下，这个项目应该要怎么做？