1.PulseAudio音量模型
2.linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
3.c语言编程题打印出所有的“水仙花数”所谓“水仙花数”是指一个三位数其各位数字立方和等于该数本身

PulseAudio音量模型

       对于任何一个跟声音相关的软件/硬件，音量无疑都是非常重要的东西。太小听不见，太大有损听力。对数字音频来说大音量时还可能有失真。对车机来说，星球重启源码大全大音量机器功率也相应增大，增加电力消耗。所以了解一些音量相关的知识还是很有必要的。

       参考文献：

       简单说来，人耳对音量的感知是反直觉的。如左下图所示，声音振幅随音量滑块线性变化，此时，人耳对音量的感觉如右下图所示。小音量时，滑块等距变化，听上去音量变化很大；大音量时，滑块等距变化，Android查看dalvik源码听上去音量变化反而没那么大。

       当声音振幅随音量滑块呈现左下图那样的非线性变化时，人耳对音量的感觉如右下图所示，呈线性变化，比较符合人的直觉。关于声音振幅随音量滑块的非线性变化，PulseAudio采用了一种立方映射模型(cubic mapping)。

       PulseAudio里有四种音量，这四种音量是等价的，可以使用volume.h中的api进行相互换算。

       volume是PulseAudio里基本的音量表示，属于pa_volume_t类型，相关定义见下面的代码段。

       就是2.1中的volume与PA_VOLUME_NORM的百分比。

       linear是PulseAudio立方音量模型的体现，linear与volume之间的关系如下：

       其中， 为linear， 为volume，股票源码delphi 为PA_VOLUME_NORM。

       可以理解为通常声学意义上的分贝(dB)。

       其中， 为decibel， 为linear， 为volume， 为PA_VOLUME_NORM。

       一段PCM格式的数字音频，如果要将音量调大(小)，只要把这段音频里的每个数据都调大(小)。实操的话，只要乘以相应的系数就可以了。这个系数就是前文提到的PulseAudio四种音量里的linear。

       对于一段音频 ，调整音量后得到 ，则

       其中， 为linear， 为volume，密集指标公式源码 为PA_VOLUME_NORM，画成框图的话：

       如果一段音频 ，先调整了音量 ，又调整了 ，则最终的 ：

       用框图表示：

       这样子处理当然没有什么问题，但对于同一段音频，经过一个音量调整块需要做 次运算(跟音频格式、时长等有关)，经过两个音量调整块的话就需要 次运算。这种情况是可以优化的，只要运用乘法结合律改变一下运算顺序就可以了。这样无论这段音频经过几个音量调块，算法的时间复杂度都是不变的。

       可能是出于编码实践方面的考量，对于一段音频先后经过几个音量调整块的情况，PulseAudio里采用了一种等效音量的做法，其目的也是在降低多次音量调整的时间复杂度。

       对于一段音频 ，春耕肥料种子源码先调整了音量 ，又调整了音量 ，得到了最终的 。那么，完全可以想象有一个等效音量 ，使得同样的 ，调整音量 后得到同样的 。

       由此可以得出，

       进一步，

       反映到代码上，

       PulseAudio的音量模型到此介绍完毕，关于不同通道、不同位深、有符号/无符号、整型/浮点型、大端/小端等不同音频格式的细致处理，可以去看源码。

       最后再说一个mute on的事。从笔者对应DSP驱动的经验来看，mute和volume设定的是同一个寄存器，mute on就是把volume调到最小。但PulseAudio的实现不是这样的。上面讲过，调volume就是对音频数据做乘法。mute on如果也这样实现的话，有点浪费算力了。因为对于给定的音频格式，不用做乘法也知道mute on时对应的数据是啥，直接调用memset()就可以了。但不要想当然的以为是memset(void *s, 0, size_t n)，不同格式下对应mute on时的音频数据并不都是0。具体见下面代码段里silent_byte()的实现。

linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法

       从网络诞生至十年前，TCP拥塞控制采用的经典算法如reno、new-reno、bic、cubic等，在低带宽有线网络中运行了几十年。然而，随着网络带宽的增加以及无线网络通信的普及，这些传统算法开始难以适应新的环境。

       根本原因是，传统拥塞控制算法将丢包/错包等同于网络拥塞。这一认知上的缺陷导致了算法在面对新环境时的不适应性。BBR算法的出现，旨在解决这一问题。BBR通过以下方式控制拥塞：

       1. 确保源端发送数据的速率不超过瓶颈链路的带宽，避免长时间排队造成拥塞。

       2. 设定BDP（往返延迟带宽积）的上限，即源端发送的待确认在途数据包（inflight）不超过BDP，换句话说，双向链路中数据包总和不超过RTT（往返延迟）与BtlBW（瓶颈带宽）的乘积。

       BBR算法需要两个关键变量：RTT（RTprop：往返传播延迟时间）和BtlBW（瓶颈带宽），并需要精确测量这两个变量的值。

       1. RTT的定义为源端从发送数据到收到ACK的耗时，即数据包一来一回的时间总和。在应用受限阶段测量是最合适的。

       2. BtlBW的测量则在带宽受限阶段进行，通过多次测量交付速率，将近期的最大交付速率作为BtlBW。测量的时间窗口通常在6-个RTT之间，确保测量结果的准确性。

       在上述概念基础上，BBR算法实现了从初始启动、排水、探测带宽到探测RTT的四个阶段，以实现更高效、更稳定的网络通信。

       通信双方在节点中，通过发送和接收数据进行交互。BBR算法通过接收ACK包时更新RTT、部分包更新BtlBW，以及发送数据包时判断inflight数据量是否超过BDP，通过一系列动作实现数据的有效传输。

       在具体的实现上，BBR算法的源码位于net\ipv4\tcp_bbr.c文件中（以Linux 4.9源码为例）。关键函数包括估算带宽的bbr_update_bw、设置pacing_rate来控制发送速度的bbr_set_pacing_rate以及更新最小的RTT的bbr_update_min_rtt等。

       总的来说，BBR算法不再依赖丢包判断，也不采用传统的AIMD线性增乘性减策略维护拥塞窗口。而是通过采样估计网络链路拓扑情况，极大带宽和极小延时，以及使用发送窗口来优化数据传输效率。同时，引入Pacing Rate限制数据发送速率，与cwnd配合使用，有效降低数据冲击。

c语言编程题打印出所有的“水仙花数”所谓“水仙花数”是指一个三位数其各位数字立方和等于该数本身

       打印出所有的“水仙花数”，所谓“水仙花数”是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数

        本身。例如：是一个“水仙花数”，因为=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。

       1.程序分析：利用for循环控制-个数，每个数分解出个位，十位，百位。

       2.程序源代码：

       main()

       {

       int i,j,k,n;

       printf("'water flower'number is:");

        for(n=;n<;n++)

        {

        i=n/;/*分解出百位*/

        j=n/%;/*分解出十位*/

        k=n%;/*分解出个位*/

        if(i*+j*+k==i*i*i+j*j*j+k*k*k)

        {

        printf("%-5d",n);

        }

        }

       printf("\n");

       }