1.MapBox源码解读 01 - style 的驱动加载逻辑
2.MTD是什么意思
3.Apache Calcite系列（五）：数据库驱动实现
4.Linux USB 驱动开发实例（一）——USB摄像头驱动实现源码分析
5.无人驾驶技术入门（十一）| 无人驾驶中的CAN消息解析
6.Framework层的Binder（源码分析篇）
MapBox源码解读 01 - style 的加载逻辑
本文主要聚焦于MapBox实例化过程中style的加载和渲染流程。这个过程涉及多个步骤：首先，层源从数据源发起请求获取style数据，码驱然后通过解析将数据转化为可操作的动层代码结构。数据进一步根据属性进行赋值，驱动接着进行着色器的层源jsp实战源码下载计算，最终在屏幕上呈现图层。码驱为了更直观地理解，动层代码这里有一个定制化线侧渲染的驱动demo示例。
style的层源加载和渲染过程可以分解为：数据获取-解析-属性赋值-着色器执行。如果你对这个过程还感到困惑，码驱可参考相关附件获取详细信息。动层代码
通过上述步骤，驱动创建mapbox对象时，层源源代码中添加source和layer的码驱代码其实遵循这样的逻辑：数据驱动图层展现。现在，让我们通过一个简单的线单侧绘制的案例，实际演示这个过程。
今天的讲解就到这里，额外提一个小贴士：在WebGL的web端调试中，Spector.js是一个非常实用的工具，适用于Firefox和Chrome，你可以自行下载并进行探索使用。
MTD是什么意思
MTD代表"Microwave Traffic Detector"，是一种先进的交通检测设备。该技术利用雷达系统区分运动车辆和其他干扰信号，主要依据是它们在速度上的差异。运动目标由于速度原因，其回波信号的多普勒频率与静止物体不同，MTD能够通过这种频率差异来区分运动车辆和背景杂波。这种技术不仅能够有效滤除干扰信号，app源码分为几个部分还能根据不同的运动速度将目标区分开来，显著提升了雷达在复杂环境下的目标检测能力，优化了雷达系统的性能。
关于MTD的进一步说明如下：
1. MTD的Flash硬件驱动层：这一层在系统启动时初始化Flash硬件，确保其正常工作。Linux系统中的NOR Flash芯片驱动遵循CFI（Common Flash Interface）标准，相应的驱动代码位于内核源码的drivers/mtd/chips目录下。而NAND Flash的驱动则位于drivers/mtd/nand目录下。
2. MTD原始设备层：这一层由通用MTD原始设备代码和特定Flash芯片数据组成，例如存储分区的数据。
3. MTD设备层：在MTD原始设备基础上，Linux系统可以定义MTD块设备（主设备号）和字符设备（设备号）。MTD字符设备的实现位于mtdchar.c文件中，通过注册标准的文件操作函数（如lseek、open、close、read、write）来使用这些设备。MTD块设备则定义了一个与mtd_table中的mtd_info一一对应的mtdblk_dev结构，并通过mtdblks指针数组进行管理。
4. 设备节点：通过mknod命令在/dev目录下创建MTD字符设备和块设备节点（主设备号分别为和），用户可以通过访问这些节点来使用MTD字符设备和块设备。
5. 根文件系统：在Bootloader阶段，将JFFS（或JFFS2）文件系统映像（如jffs.image或jffs2.img）烧录到Flash的指定分区中。在系统启动时，内核中的相应代码（如arch/arm/mach-your/arch.c文件中的your_fixup函数）会将这个分区设置为根文件系统并挂载。
以上内容来源于百度百科的MTD相关条目。
Apache Calcite系列（五）：数据库驱动实现
Avatica，作为Apache Calcite的子项目，提供了实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的网站免费开源系统源码能力。通过这个项目，开发者可以构建自定义数据库的Java驱动，或代理非JDBC、ODBC标准的数据库，而无需修改上层服务代码。本文将探讨Avatica的实现原理。
在探讨Avatica实现细节之前，需要了解其架构。Avatica采用典型的RPC架构，分为客户端和服务端两个部分。客户端将JDBC相关操作如建立连接、执行请求等通过RPC协议发送给服务端，服务端执行这些操作并返回结果。Avatica的核心概念有三个：连接、Statement和查询执行。
接下来，我们将通过一个DEMO展示Avatica的使用方法。DEMO中，我们将使用Avatica框架访问MySQL数据库。代码包括客户端测试代码和服务器端代码。客户端首先建立连接，创建Statement，然后执行查询，最后打印结果。
在建立连接的过程中，代码调用Driver的connect方法，实际上由AvaticaFactory创建连接，Avatica的Driver通过此方法创建AvaticaConnection。连接创建时，指定连接驱动、玩物志小程序源码URL、元数据等信息。元数据使用RemoteMeta，它连接实际数据库并代理数据。
客户端发送建立连接请求后，服务端处理逻辑通过Jetty网络服务实现。Jetty收到请求后，将请求交给AbstractAvaticaHandler处理。Handler内部处理流程包括：调用LocalService，LocalService再调用Meta处理连接请求，Meta根据请求内容选择合适的数据库驱动建立连接。
创建Statement的过程与建立连接类似，通过远程请求实现。服务端创建Statement后，返回Statement ID给客户端，客户端通过ID执行后续操作。创建StatementHandle的过程也是远程请求，服务端创建Statement并返回。
执行查询的过程与创建Statement类似，服务端根据Statement ID查找Statement，执行查询并返回结果。
源码解读方面，主要关注几个关键目录：org.apache.calcite.avatica根目录下的JDBC框架代码，包括Connection、Statement、ResultSet等实现；org.apache.calcite.avatica.remote包下的Service定义、请求处理Handler以及RemoteMeta；Server端的org.apache.calcite.avatica.jdbc目录定义代理其他数据源的类，如JdbcMeta和JdbcResultSet；org.apache.calcite.avatica.server目录定义服务端Handler和启动服务。
核心类包括消息类Handler、Service接口、游戏变速器源码Meta接口和Driver类。Handler负责处理网络请求，Service接口处理请求和响应，Meta接口处理JDBC规范操作请求，Driver类提供了实现Avatica框架的Driver。
总结来说，Avatica通过构建RPC架构，实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的自定义和代理，简化了数据库访问过程。通过理解和使用Avatica框架，开发者可以灵活地构建和管理数据库驱动，满足不同场景的需求。
Linux USB 驱动开发实例（一）——USB摄像头驱动实现源码分析
Linux下的USB摄像头驱动实现源码分析，主要通过四个部分完成：设备模块的初始化与卸载、上层软件接口模块、数据传输模块以及USB CORE的支持。
一、初始化设备模块
模块初始化和卸载通过调用`module_init`和`module_exit`函数实现，关键数据结构为USB驱动结构，支持即插即用功能，通过`spca5xx_probe`和`spca5xx_disconnect`函数。
二、上层软件接口模块
基于V4L协议规范，通过`file_operations`数据结构实现设备关键系统调用，功能包括：Open打开初始化、Close关闭、Read读取数据、Mmap内存映射、Ioctl获取文件信息等。Open功能初始化解码器模块，Read功能主要将数据从内核空间传至进程用户空间。
三、数据传输模块
采用tasklet实现同步快速数据传递，通过软件解码模块在`spcadecode.c`上解压缩图形数据流，如yyuyv、yuvy、jpeg、jpeg至RGB格式。解码算法依赖于硬件压缩算法，最终需DSP芯片实现。
四、USB CORE的支持
使用系统实现的USB CORE层提供函数接口，如`usb_control_msg`、`usb_sndctrlpipe`等，实现对USB端点寄存器的读写操作。
总结，本Linux USB摄像头驱动源码分析覆盖了驱动的初始化、上层接口实现、数据传输及USB CORE支持，涉及C/C++、Linux、Nginx等技术点。学习资料包括视频教程、技术路线图、文档等，通过私信获取。课程包含C/C++、Linux、Nginx等后端服务器架构开发技术，为学习者提供全面指导。
无人驾驶技术入门（十一）| 无人驾驶中的CAN消息解析
前言
本文聚焦于无人驾驶技术中至关重要的CAN总线机制。在无人驾驶系统中，CAN总线扮演着不可或缺的角色，不仅用于传输VCU信号，还涉及雷达、Mobileye等传感器的数据交换。
实现一个完整的无人驾驶系统需涉及感知、融合、规划与控制等多个层级。在这篇分享中，重点探讨了“驱动层”相关的CAN总线内容。
正文
作为高效可靠的通信机制，CAN总线在汽车电子领域广泛应用。本文着重于解释在无人驾驶系统接收到CAN消息后，如何利用CAN协议解析出所需数据，解析传感器信息是自动驾驶工程师的核心技能。
认识CAN消息
以Apollo开源代码为例，剖析CAN消息结构，包括ID号、长度、数据和时间戳。ID号用于确认节点间通信，扩展帧和普通帧的区分依据于此。长度表示数据量，最多8个无符号整数或8*8个bool类型数据。数据部分是消息的核心，通过8*8方格可视化，解析变得直观。时间戳记录接收时刻，用于判断通信状态。
认识CAN协议
业界使用后缀为dbc的文件存储CAN协议，Vector公司的CANdb++ Editor软件专门用于解析dbc文件。Mobileye的车道线信息通过dbc文件格式传递，以ID号0x的LKA_Left_Lane_A为例，解析信号包括类型、质量、曲率等物理量。通过软件界面直接关联彩色图与data，解析过程变得清晰。
解析CAN信号
解析过程基于彩色图与data的一一对应关系，通过叠加图表，揭示数据结构。对于Factor为1的物理量，解析直接。Factor为小数的物理量则需运用位移运算。以Apollo源码为例，通过移位和位运算解析出完整物理量。
与CAN类似的通信协议
虽然传感器采用不同通信方式，如雷达、激光雷达、GPS和惯导，但解析方法保持一致。解析的关键在于理解信号的类型、值和单位。
结语
本篇分享全面解析了CAN总线消息的解析过程，涵盖了无人驾驶系统驱动层的基本理论。解析ID不同的CAN消息结构要求高度细致，避免后续处理中的意外错误。如有疑问，欢迎在评论区互动。赞赏与关注是对文章价值的直接体现。
获取相关软件和文件的方法，请关注公众号：自动驾驶干货铺，后台回复“CAN”获取。更多Mobileye资料和技术支持，值乎平台提问。
Framework层的Binder（源码分析篇）
本文以android-.0.0_r的AOSP分支为基础，解析framework层的Binder工作原理。
从ServiceManager的getService方法入手，其核心代码是通过getIServiceManager().getService(name)获取服务。首先，ServiceManager的实现与进程中的ProcessState密切相关，ProcessState是单例，负责打开和映射Binder驱动。构造函数中，它会初始化驱动、验证版本并设置线程数，接着进行binder映射。
在ProcessState的getContextObject方法中，调用native函数android_util_Binder.cpp中的getContextObject()。这个函数通过handle 0（ServiceManager的handle）获取BpBinder对象，然后通过javaObjectForIBinder函数将其转换为Java中的类型。
进一步分析，BpBinder与java层的Binder之间存在对应关系，通过BinderProxy NativeData创建单例的BinderProxy。然后，每个服务的BinderProxy实例化和计数处理都在这个过程中完成。ServiceManagerNative.asInterface方法简化了getIServiceManager的调用，通过调用asInterface实例化ServiceManagerProxy。
IServiceManager接口通过AIDL生成，其代理类ServiceManagerProxy实际上是不必要的。aidl文件在编译时生成对应java代码，用于binder通信。通过aidl文件，我们可以看到如queryLocalInterface等方法的实现细节。
在Parcel的协助下，客户端与服务端进行数据传递，通过序列化和反序列化进行交互。在transact函数中，对Parcel大小进行检查，避免数据传输过大导致的问题。最后，客户端与binder驱动的通信过程涉及了Transaction数据的写入、等待响应、数据处理和内存回收等步骤。
总的来说，framework层的Binder工作涉及服务管理、数据转换、通信协议和内存管理等环节，理解这些有助于深入掌握Binder的工作机制。
