Linux之父不仅暴脾气,“吃狗粮”也是最积极!

Linux 6.10 内核目前处于候选开发阶段,在一个关于 DRM 图形驱动程序更新补丁的邮件列表中,Linus Torvalds 称自己是 "dogfooding" 的忠实信徒

"dogfooding" 是英语俚语 ——"Eating your own dog food" 的略称(直译为 “吃你自家的狗粮”),常用于描述公司(尤指软件公司)使用自己生产的产品这一情况。

在软件开发过程中,dogfooding 使开发者能够在现实的场景中测试自家公司的产品,这样就能在产品发布前让项目管理者对产品将被如何使用有更好的认知。

dogfooding 的方式多种多样,如建立构建分支、建立个人构建版本与直接进行个人测试,这些方法都能帮助开发者在将修改集成进每日构建版本前进行可行性测试,因而可以使构建版本更加稳定,并且能避免可能的不一致问题与依赖关系问题,尤其是在许多开发者(或者是开发团队)参与同一个产品的开发的时候。

对 Linus 来说,“吃内核狗粮” 无疑有助于他亲自体验用户可能遇到的问题,及时调查 bug 报告,并确保通过的代码按预期工作。此外也有助于发现代码中的意外问题,提升内核的稳定性和质量。

Linus 一直在坚持 "dogfooding",即使在忙碌的合并窗口期间仍会构建他自己使用的内核 —— 然后在 AMD 开发机器上运行最新的 Linux 内核代码。

当然他不是每次拉取新代码都会重启机器,通常是每天重启。

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要知道在合并窗口期间会引入大量新代码(和 bug),所以老爷子的工作量可想而知有多大。但为了全面测试内核变更情况,Linus 并没有因此而松懈,实乃我辈程序员楷模!

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根据 Linus 本人几年前公开的信息,他目前主要使用两台电脑:一台 PC + 一台笔记本。PC 是他编译和构建内核的主力开发机器。

笔记本则是搭载 M2 处理器的 MacBook Air,不过 Linus 在上面安装了 Fedora 发行版。

Linus Torvalds 使用的 PC 主要参数如下:

  • CPU — AMD RyzenThreadripper 3970X

  • 主板 — 技嘉 Aorus TRX40 Master

  • 风扇 — Noctua NF-A14 PWM,高级静音风扇

  • CPU 散热片 — Noctua NH-U14S 和 Noctua NF-A15

  • 机箱 — Be Quiet Dark Base 700

  • Extra Fan — Silent Wings 3

  • 电源设备 — Seasonic Focus GX-850

  • 硬盘 — 1TB SamsungEVO 970

  • 内存 — 4x16GB DDR4-2666

### 关于暴搜加优化剪枝算法解决奶酪问题 在处理像“奶酪”这样的问题时,暴力搜索(Brute Force Search)是一种直观的方法,但往往由于其巨大的时间复杂度而不适合大规模输入。为了提高效率,在暴力搜索的基础上引入剪枝技术是非常必要的。 #### 暴力搜索与剪枝策略 暴力搜索意味着尝试所有可能的情况直到找到解为止。然而,对于某些特定条件下的分支路径可以直接排除掉,这就是所谓的剪枝操作[^1]。具体到“奶酪”的场景下: - **距离评估**:计算当前节点到达目标位置的距离作为启发函数的一部分,当发现剩余可走步数不足以覆盖该距离,则提前终止此路线探索。 - **重复状态检测**:记录已经访问过的坐标点及其对应的状态信息;一旦遇到相同情况立即停止深入以免陷入循环或冗余运算之中。 ```python from collections import deque def bfs_with_pruning(start, end, grid): queue = deque([(start, 0)]) visited = set([start]) while queue: (x, y), dist = queue.popleft() # Prune based on distance estimation if abs(x - end[0]) + abs(y - end[1]) > remaining_steps: continue if (x, y) == end: return True directions = [(0,-1),(0,1),(-1,0),(1,0)] for dx, dy in directions: nx, ny = x + dx, y + dy if not is_valid(nx, ny, grid): continue next_state = (nx, ny) # Avoid revisiting states if next_state not in visited: visited.add(next_state) queue.append(((nx,ny),dist+1)) return False def is_valid(x,y,grid): rows, cols = len(grid),len(grid[0]) return 0<=x<rows and 0<=y<cols and grid[x][y]!='#' ``` 上述代码展示了如何利用广度优先搜索配合简单的剪枝逻辑来解决问题框架。实际应用中还需要考虑更多细节以及更复杂的约束条件来进行进一步优化[^2]。
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