EmbeddedSystem
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Resume el conocimiento básico de los sistemas integrados, los lenguajes de programación, las herramientas eficientes y otros contenidos.
Recientemente escuché a un amigo decir algo muy bueno:
iPhone es un brazo incrustado que se ejecuta en el sistema operativo, y Cuda también puede entenderse como un incrustado heterogéneo.
Desde esta perspectiva, ¿cómo puede convertirse en un excelente ingeniero integrado separando la informática de las tecnologías integradas y solo llamando a tecnologías como microcontroladores, brazos, FPGA, etc., y solo aprendiendo campos técnicos estrechos?
Documentación técnica y registros de estudio:
Basos básicos del sistema incrustado:
Aprendizaje automático:
lenguaje de programación:
Construcción y herramientas del medio ambiente:
Base teórica:
Este almacén actualizará el conocimiento relacionado con el campo integrado durante mucho tiempo. Al resumir y refinar el conocimiento que tiene, puede aprender constantemente más habilidades útiles.
Recientemente tengo una nueva vista sobre el posicionamiento de los ingenieros integrados.
Los graduados de las especialidades electrónicas comienzan a aprender desde el nivel de la máquina, como los microcontroladores y los principios de microcomputadores, y luego van al nivel del idioma, como el lenguaje C y la pitón, y luego aprenden estructuras y algoritmos de datos. Esta ruta se ve bastante bien y es adecuada para comenzar, pero hay serios problemas en esta ruta.
Los problemas encontrados en el trabajo integrado a menudo son integrales, lo que significa que comenzar desde el nivel del idioma o el nivel de algoritmo a menudo no pueden resolver el problema, y a veces necesita profundizar en el nivel de la máquina. Entonces, la pregunta es, ¿qué niveles hay para todo el sistema integrado o qué niveles hay para todo el sistema informático? Para comprender todo el marco del sistema de conocimiento y su posición, debe tener una comprensión más profunda de los principios de composición de la computadora.
El libro que recomiendo aquí es la tercera edición de "Entendimiento en profundidad de los sistemas informáticos" escrito por Randal E. Bryant y David R. O'Hallaron. El curso correspondiente que se puede encontrar es el curso "Conceptos básicos de los sistemas informáticos" impartido por el profesor Yuan Chunfeng en la plataforma MOOC, que nos ayuda a establecer una comprensión de toda la capa de abstracción del sistema informático y mejorar nuestra capacidad integral para resolver problemas integrados.
Los ingenieros integrados deben tener suficiente profundidad en su acumulación técnica.
Después de varios años de desarrollo de ingeniería, he entrado en contacto con varios procesadores y he diseñado e implementado una CPU simple de 16 bits por mí mismo. Poco a poco me di cuenta de que el uso de ciertas CPU no es el conocimiento más importante, pero el contenido más importante son los principios de la composición informática y la arquitectura informática (X86 ARM RISC-V). Una comprensión profunda del conocimiento básico de la computadora puede permitirnos comprender el mismo tamaño al aprender un nuevo hardware informático, y no nos resultará demasiado difícil aprender algunas nuevas tecnologías de computación heterogéneas, como GPU, TPU y NPU.
Varios lenguajes de programación son herramientas esenciales para los ingenieros. Pero creo que lo más importante no es el lenguaje de programación en sí, sino la idea de diseño del lenguaje y sus escenarios aplicables. Se vuelve muy fácil entender qué hay detrás de un lenguaje de programación y aprender y usar un nuevo idioma.
El problema con el sistema de posicionamiento rápido es una capacidad necesaria para cada ingeniero integrado, entonces, ¿cómo depurarlo de manera efectiva? Una vez discutí este problema con un verdadero colega experto, y él dijo: ¿Puedo decir que principalmente confío en pensar? Obviamente, esta respuesta es demasiado breve, pero tenemos que admitir que la depuración se basa en el pensamiento.
Recientemente, leí un libro llamado "Cómo resolverlo" que me inspiró y me hizo darme cuenta de que este es un problema de pensar.
Si los ingenieros quieren mejorar las capacidades de depuración, a menudo deben pensar en este problema: esta solución parece factible y parece ser correcta, pero ¿cómo pueden pensar en tal solución? Este experimento parece ser factible, lo que parece ser un hecho, pero ¿cómo se descubrió este hecho? ¿Y cómo puedo pensar en ellos o descubrirlos yo mismo? En el trabajo, no solo debe hacer todo lo posible para comprender las soluciones de varios errores, sino también comprender las motivaciones y los pasos de esta solución, y hacer todo lo posible para explicar estas motivaciones y pasos a los demás.
