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作者：薛勤，互聯網從業者，編程愛好者。 本文首發自公眾號：代碼藝術（ID：onblog）未經許可，不可轉載

非常高興的告訴大家，我已經入職阿里巴巴一百天了。一百天，是一個非常有紀念性的日子，也許你已經忘記你的百天照咋拍的，但是你的女盆友一定會提醒你別忘了百天紀念日給她買禮物。

加入阿里一百天了，這段時間我做了啥呢？

其實說來，加入阿里一百天我就完成了一件事，那就是自己負責的項目經過開發、測試於4月3日正式上線了，當我寫下通告全組的上線郵件時，心情還是不免有些激動的！

剛加入阿里的前三周吧，我基本上是全身心投入到學習中，這個學習不是學習什麼書本知識，而是去學習我所在小組負責的項目和業務。然後，去參加答辯，讓同事們去檢驗你的學習成果，順便考察你的學習能力和業務理解能力。

有的同學看到這裏，可能會嗤之以鼻，覺得只有研究技術才是最高大上的，曾經，我也是這樣想的。但是，真的讓你去研究開發什麼技術，你用什麼去研究、去開發呢？你真的了解技術背後的設計原理與業務場景嗎？

技術是為業務服務的，相信大家對這句話也有些了解。只有當業務遇到發展瓶頸時，技術才能體現出它的價值。

舉個例子，為什麼會有消息中間件呢？讓你去做消息中間價的研發工作，你怎麼去做？你第一步不得是去找業務溝通實際需求場景嗎？

有需求才有供應。不然，憑空想象嘛？

理解需求是研發技術的第一步，你還需要具備非常深厚的專業知識和研發經驗。不然，你造出來的輪子千瘡百孔，你覺得會有人用嗎？而且，你自己恐怕也意識不到你的輪子究竟有哪些孔洞需要去補，沒有一定的積累，造輪子除了爽之外沒有多少技術提升。

你有沒有發現，造輪子就是一種知識變現。很多人光着急着去變現了，而忘記去積累。這些人，我送他們一句話：先沸騰、再折騰。

想去造火箭是好事，說明你有上進心，但是，首先你得擰好螺絲。

當你離開校園，走進更高層次的圈子，經過不同思想火花的碰撞，你就會發現你很多堅持的、認為的，是錯的。

我之前寫過很多所謂的技術產品，比如分佈式限流、Web服務器等等，現在看來，都是玩具，用來樂呵樂呵虎虎人不錯。

回到正題，在阿里僥倖過了答辯之後，我成功接手了一個項目的開發工作。師兄指定我自己去做，不懂得再去問。

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在師兄熱情的指導下，我順利理解了需求文檔，然後在數據庫新建表結構，接下來就是開發。

到這一步，我已經懂了要做什麼，但是怎麼去做，兩眼一抹黑。

公司項目不同於個人項目，最大的特點就是有自己的規範，用什麼記錄日誌，用什麼項目結構，用什麼必備的框架，都得安排上。

並不是直接用你的 IDE 創建個 Spring Boot 項目就完了，要是有這麼簡單那還是阿里嗎？這裡有一個小竅門，就是我們在課堂學習時的關鍵一步，看例題。

師兄給了我一句非常不錯的建議，先搭建系統的框架，寫一些接口，編寫整體邏輯，後面再慢慢去寫細節。事實證明，這個開發手段相當高明。

我寫代碼有個習慣，對一段自己沒有把握的代碼，先去寫單元測試，後來才知道這種方法很火，英文名叫 TDD，中文名叫測試驅動開發，是敏捷開發中的一項核心技術。

經過兩周時間，項目初步開發完成，我自己先對系統的一些接口進行模擬測試（自測），然後去打通我的上游，與上游一起進行流程測試（聯調），主流程沒有問題后，提交測試單（提測），測試人員會與我進行交接，開個會，拉個群。到了第二天，你會發現郵件爆滿，全是測試人員提交的缺陷單。

在這段溝通中，你須得有強大的心理素質和抗壓能力，以及較高的情商和交際能力，不然，頻繁的報錯會讓你懷疑自己的能力，心理素質不強者，甚至自暴自棄，覺得自己不適合這個行業。

很榮幸，我的缺陷單突破兩位數，可以說是慘不忍睹，原因就是沒有進行充分的自測，太過於依賴測試人員，實際上，這個想法完完全全就是錯的。這也是我第一次完成項目最大的經驗積累。

就在離項目上線還有一天的時間，突然爆出來個評估錯誤，需要對某一模塊進行重構。要知道，發現這個問題的存在已經耗費了很長時間。當意識到原來的設計方案已經走不通了，師兄立馬緊急研究新的方案，從開始研究到最後確定，只用了幾分鐘而已。

方案確定了，資源也正在申請，開發當然就由我來完成了。由於對新方案所涉及的技術一點不懂，但是明天一定要做完，只能晚上加班閱讀相關文檔了。

我先是去官網查看該技術的官方文檔，心裏有數之後再去 Github 看它的代碼，這裏不建議大家在 Github 網站在線查看，還是推薦 clone 到本地，看看 demo 就差不多搞明白了。第二天，如期完成開發和測試。

項目上線后，我心中依舊還是留有許多遺憾，比如一些功能由於後面的需求越來越多導致日誌記錄雜亂。

沒工作前我特別討厭說程序員就是只會拷貝和粘貼，沒想到自己也這麼幹了，其實我覺得拷貝沒有關係，有關係的是對拷貝的代碼壓根心裏沒數，當你對這段代碼進行修修補補時就很容易出問題。也許你已經懂了這段代碼的含義，但是拷貝的方案就是最好的方案嗎？這次我比較遺憾的就是沒有去重構我拷貝的這段代碼。

一百天的分享就告一段落，如果覺得文章不錯，可以訂閱我的個人公眾號“代碼藝術”（ID：onblog），你會收到我所創作的最新推送！

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北京奔馳-GLC指導價：39。60-57。90萬在國內市場，GLC實際上是之前以3。0L V6為主打的GLK的繼任者，但GLC主打的則是2。0T渦輪發動機，趕上了渦輪化的潮流。外觀上比GLK要圓滑了很多，更加接近熱銷競品Q5，但也不乏奔馳的自身特色，其C柱后的玻璃造型，就帶點獵裝車的感覺。

四十萬，對於這種級別的搬磚群眾來說確實是一個不小的数字，但俗話有雲，沒有夢想的人，跟鹹魚有什麼區別？對的，不是鹹魚，全家都不是鹹魚，所以在這個風和日麗的日子，我YY了一下，假如我有四十萬，我會買哪些SUV？

雷克薩斯-NX

指導價：31.8-59.9萬元

在最初推出LF-NX概念車的時候，很多人都認為這輛車的線條實在過於鋒利，表示不能接受。而量產的NX出來以後，造型上又的確收斂了不少，但是對比起Q5、XC60等競爭對手，NX的外觀依然是十分“鋒利”的。也認為這沒什麼不好，起碼放在云云車海中，NX絕對是最顯眼的一個。

而NX的內飾，與激進的外觀就截然不同，回歸到雷克薩斯一貫的豪華風格。順滑柔軟的真皮包裹以及可供選裝的木紋飾板和多種內飾配色，NX的豪華感並不落後於同級別對手。多媒體方面，Romote Touch控制系統操控靈活直觀，但駕駛中的操控便利度還是有待提高。

動力方面，NX有汽油版和混合動力版兩大版本，車型后帶“h”的就是混合動力版本的，在動力上，最欣賞的還是那種細膩、平順的動力輸出，即使在不同的動力間切換也沒有明顯的感覺。混動版NX在市區中低速行駛時的質感很好，但是一進入到高速，後段發力不足的缺點就會開始展現了。

操控方面，又是很喜歡的一個地方，NX轉向精準而平穩，即使連續的彎道也能應付自如。可惜的是該車的濾震和隔音效果確實有待改善，NX的懸挂處理大坑窪時的動作還是比較生硬，沒有那種我們預想中的高級感。

沃爾沃-XC60

指導價：31.80-59.90萬

在看來，瑞典這個國家有兩個點讓我印象比較深的，一個就是宜家，而另一個就是沃爾沃。沃爾沃的車外觀上有自己的特色，如家族式中網、簡潔的側面、以及“L”型的尾燈等等，XC60就很好繼承這些設計元素。

對於XC60的內飾，吐槽的人還是挺多的，實際上用料方面是足夠厚道的，被吐槽的主要是設計方面的老舊。複雜的物理按鍵、小面積的中控屏、觀感老舊的中控面板等等，雖說看車不能只看錶面，但沒有人希望每天開車都面對着老土的內飾。

而動力方面，17款的XC60搭載沃爾沃最新的2.0T L4發動機，配合愛信8AT手自一體變速箱，提供最大245ps的馬力。動力的強勁程度並不比老款的5缸機+6AT的組合要弱，但輸出卻更加細膩平順了，且8AT的變速箱很樂於配合駕駛者的意圖，換擋反應及時。總體來說，XC60的動力是底氣十足的。

該車的底盤屬於先緊后軟的質感，懸挂的前段支撐性較好，甚至有明顯的路感傳入到車廂，但不至於引起不適，而遇上大的坑窪路段時，偏軟的后懸挂又能保證車身能夠安穩通過。結合車廂優秀的隔音，

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XC60能兼顧運動與舒適，體現其優秀的机械素質。

北京奔馳-GLC

指導價：39.60-57.90萬

在國內市場，GLC實際上是之前以3.0L V6為主打的GLK的繼任者，但GLC主打的則是2.0T渦輪發動機，趕上了渦輪化的潮流。外觀上比GLK要圓滑了很多，更加接近熱銷競品Q5，但也不乏奔馳的自身特色，其C柱后的玻璃造型，就帶點獵裝車的感覺。

奔馳在內飾的豪華氛圍營造方面是老手了，GLC上的內飾幾乎是照搬了C級的，但這也沒啥不好，質感還是那麼的優秀。中控台的物理按鍵不多，很多操作已經集成到中控屏上， 也由於懷擋的使用，扶手箱前方的位置就會變得十分開揚。對於奔馳的內飾，從來沒有過多的擔心，對GLC也是。

GLC只搭載了2.0T的發動機，但有分不同的功率，變速箱則是大奔自家研發的9AT，平順性是比7AT要好，但是起步階段會有“粘滯”的現象，開過大眾較早期的雙離合的話，應該會比較了解這種感覺。

雖然動力系統不夠完美，但GLC有一個難得的優點，就是其底盤在提供了更好的濾震和舒適性的同時又沒有過度的削弱操控的信心，配合如絲般順滑的方向盤，駕駛者還是能夠很靈巧的操控這台中型SUV。

凱迪拉克-XT5

指導價：35.99-53.99萬元

凱迪拉克，來自底特律的美系豪華品牌，其在美國的地位就相當於中國的紅旗，當然，凱迪拉克還是比紅旗要更加接地氣的。年初上市的這台XT5，外觀造型無疑是足夠大氣的，偌大的鍍鉻中網，家族特色的鑽石切割，盡顯力量感和高貴氣息。

步入XT5的車廂，用料足夠豪華：Alcantara、實木等等，布局上也夠簡潔大氣，延伸性很好。但XT5這種豪華來得比較粗獷，不像奔馳、奧迪那種精緻的豪華，當然，這並沒有好壞之分的。

動力方面，XT5全系都配2.0T發動機，分高低功率版本，變速箱則是愛信的8AT。排量雖然小，但發動機的動力表現很順暢，響應輕快，當然，這也得益於良好的變速箱調校，8AT的變速箱擋位間的銜接很平順，只是急加速時，降擋的響應還是不夠乾脆，這對於日常駕駛影響不大。

底盤在高速時是有不錯的穩定性的，但面對顛簸時，低速和高速就會有兩種情況，低速時，面對不大的顛簸還是能處理得十分得體，體現了紮實的懸挂；而高速的情況下，路過顛簸時車身的反應就沒有那麼厚實，當然這跟車身結構等方面都有關。至於隔音，XT5是做得挺好的，車廂的靜謐性對得起豪華車的稱號。

當然，四十萬可以選擇的SUV有很多，像奧迪的Q5、林肯的MKC等等，但細選之後選擇會選擇文中的幾款車，你們更喜歡哪款？快去留言區跟說說你的YY對象吧。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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背景

在用ansible撰寫一個etcd恢復的playbook時，有一個操作是獲取etcd啟動時的”initial-cluster”啟動參數，該參數在etcd集群不同節點不一致，需要取出etcd節點啟動參數中最長的作為etcdctl snapshot restore的參數。

[root@tke-init ansible]# cat etcd.hosts 
[etcd]
10.0.32.79
10.0.32.41
10.0.32.97

[snapshot]
10.0.32.79 recoverySnapFile=/alauda/etcd_bak/snap-202005250843.db

[root@tke-init ansible]# cat c.yaml 
---
- name: etcd snapshot recovery
  gather_facts: false
  hosts: all
  tasks:
  - name: get the initial-cluster info
    shell: |+
      cat /etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml |grep "initial-cluster="|sed 's/.*initial-cluster=//'
    register: initialCluster

  - debug:
      msg: "{{initialCluster.stdout}}"

如下圖，需要取出圈出的最長的字符串。

實現

shell方式

[root@tke-init ansible]# cat c.yaml 
---
- name: etcd snapshot recovery
  gather_facts: false
  hosts: all
  tasks:
  - name: get the initial-cluster info
    shell: |+
      cat /etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml |grep "initial-cluster="|sed 's/.*initial-cluster=//'
    register: initialCluster

  - debug:
      msg: "{{initialCluster.stdout}}"
  
  - name: if the /tmp/a.txt exist,remove it 
    file:
      path: /tmp/a.txt
      state: absent
      force: yes
    run_once: true
    delegate_to: localhost 

  - name: echo the all initialCluster parameter to localhost
    shell: |+
      echo "{{item}}" >>/tmp/a.txt
    with_items:
      - "{{ initialCluster.stdout }}"
    delegate_to: localhost

  - name: get the longest initial-cluster paramaters
    shell:
      cat /tmp/a.txt  |awk '{print length($0),$0}'|sort -k1 -rn|head -1|awk '{print $2}'
    register: maxInitialCluster
    run_once: true
    delegate_to: localhost
  - debug:
      msg: "{{ maxInitialCluster.stdout }}"

執行測試如下

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ansible過濾器方式

[root@tke-init ansible]# cat bb.yaml 
---
- name: test
  gather_facts: false
  hosts: all
  tasks:
  - name: get the initial-cluster info
    shell: |+
      cat /etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml |grep "initial-cluster="|sed 's/.*initial-cluster=//'
    register: initialCluster

  - set_fact:
       combined_initialCluster: "{{ groups['etcd'] |map('extract',hostvars,['initialCluster','stdout']) |list |join(',')  }}"

  - set_fact:
      final_initialCluster: "{{ combined_initialCluster.split(',')|unique|join(',') }}"

  - debug:
      var: final_initialCluster

執行測試如下

總結

1. shell方式來說，雖然比較繞，但是更加通用；ansible過濾器方式，其中有一個unique的filter，只適用本次場景中正好有重複列表元素的情況，如果每個節點的register取回的字符串完全不一致，則無法適用。

2. 取回全部register的字符串組合成一個list后，原本計劃使用max過濾器取出列表中最長的字符串元素，發現max過濾器無法傳遞key參數，而python原生的max方法是支持傳遞key參數的。

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98萬鈴木-鋒馭指導價：10。98-16。48萬奧迪-A3指導價：18。49-28。10萬豐田-卡羅拉雙擎指導價：13。98-17。58萬總結這四台車裡面，能夠稱得上是最省油的，肯定就是卡羅拉雙擎了，最具有逼格的當然是奧迪A3了，鈴木鋒馭是一輛滿足一家需求的家用車，而寶駿310則是非常適合正在發汽車夢的年輕人，真是是第一輛車的好選擇。

汽車圈裡一直都流傳着這麼一句話：“買車容易養車難”。這句話說得很有道理，現在要買一輛汽車，真的不難，便宜的幾萬塊就有，十幾萬已經能買到很多好車，車雖不貴，但是買車之後的各種費用，才是“精髓”所在。

然而在諸多的用車費用裏面，佔據主導地位的就是油費，某些車主更是戲稱：不是在加油站就是在去加油站的路上。打個比方，

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如果你的座駕油耗是12L/100km，上班路程是50km來回，那麼一天上下班的油費大概就是40塊錢，上下班坐公交來回只需要4塊錢，這樣一對比……

如果要問怎樣的油耗水平才算省油，如果是傳統的燃油車，覺得百公里油耗7L以內就屬於很省油了，如果是混合動力車型，那麼門檻就是5L以內了，大家都想要省油對不對，接下來馬上推薦幾款省油利器。

寶駿-310

指導價：3.68-4.98萬

鈴木-鋒馭

指導價：10.98-16.48萬

奧迪-A3

指導價：18.49-28.10萬

豐田-卡羅拉雙擎

指導價：13.98-17.58萬

總結

這四台車裡面，能夠稱得上是最省油的，肯定就是卡羅拉雙擎了，最具有逼格的當然是奧迪A3了，鈴木鋒馭是一輛滿足一家需求的家用車，而寶駿310則是非常適合正在發汽車夢的年輕人，真是是第一輛車的好選擇。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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時尚百搭：衣櫃狀況的兩個極端

衣櫃爆滿因為在很會穿搭的人看來，市場上幾乎沒有自己不能穿的衣服，隨便看見一件符合自己審美和風格的衣服，都能想到至少三種搭配，想得到衣櫃里的哪些衣服可以跟它搭，哪個包，哪雙鞋子甚至那對耳墜哪天絲巾可以跟它搭，只要不差錢不差空間基本就拎回家了。  
衣櫃進入極簡狀態，幾乎膠囊衣櫥同樣是因為很會穿搭，但對於無止境地買衣服，每次出門翻找衣服，每天做選擇題煩了，覺得衣服成了自己的拖累了，於是極簡掉大部分衣服，只留下有質感又特別喜歡的經典款。  
因為會搭，才不會缺衣服穿？一個臨時買個10塊錢的亮黃色貝殼耳釘或者抽出一條波點絲巾就點亮一整套搭配。  
看似毫不用力，其實功力深厚，真到了特殊場合，休想艷壓她。答主切身體會，越來越知道怎麼穿搭以後真特別燒錢，很多原來不敢穿不敢買、認為自己穿上一定丑一定風格不對的衣服鞋子包包絲巾，隨着自己對自己體型、風格、適合的顏色以及對服裝面料的了解增加越來越敢買了。  
原來逛街两天也看不到一件自己能穿的衣服，

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並且覺得每件衣服都有些不理解的設計點，現在好了，站到店門口掃一眼就知道有沒有必要進這家店，進去以後一排衣服看過去直接就能抽出最適合自己的那一件，終於明白什麼叫“那件衣服上寫着我的名字”。  
然而這種能力的提升帶來了一些問題，其中最大的就是購物變得更快樂更享受更上癮，  
錢包變得更乾癟，整理清洗它們也分散個人精力，於是及時懸崖勒馬，  
提高現有衣服穿搭頻率，一衣多穿，盡量入一件就穿一件。每次都搭不同的衣服，可能是褲子不同，也可能是外套不同，還可能是髮型包包鞋子不同。買點小飾品了，兩三件貴的經典款外，時不時買個好看不基礎款的甚至出挑的來搭配衣服，三五十元，戴膩了就扔了，實惠實用、不佔空間、便攜、不耗精力。  
另外分享一點乾貨：穿衣服一定要根據自己的身材特徵揚長補短，腿粗就遮腿，腿短就提高腰線，哪裡不好看擋哪裡就對了。  
高腰拖地直筒褲要的要的不拖地的直筒也是要的高腰短褲要的尤其是有設計感的這種 要的高腰拖地割破的也要有一條的裙子方面盡量提高腰線提高腰線就對啦下面這個就是又擋小肚子又提高腰線的代表作！  
半裙還是要提高腰線的圍繞主題開展穿搭 怎麼都不會錯。網站內容來源http://www.online.jx.cn/

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主銷車型為1。8L車型，動力可以滿足家用。2。0L車型銷量不怎麼好，畢竟有這些錢為什麼不去買高一級別的K5呢。1。6T車型動力很強勁，但是就是雙離合偶爾會有頓挫，如果1。6T車型也是匹配6AT的話，那麼更值得推薦，銷量會更好的。

裸車11萬多，也就只能買朗逸、英朗這些標準的緊湊型轎車，但是市面上還有一些更加實惠的選擇，那就是A+級別甚至是中型車級別的轎車，價格不比他們貴多少，但是卻更大氣、舒適、有面子。

上汽通用別克-威朗

這個級別怎麼少得了喜歡湊熱鬧的通用呢，看到這個細分市場回報還挺樂觀，所以別克在去年推出了威朗。威朗定位英朗和君威之間，填補了這個價格區間的空白地帶。兩廂版車身尺寸分別為4370*1809*1461mm、4382*1809*1461mm，軸距為2662mm；三廂版車身尺寸為4718*1802*1466mm，軸距為2700mm。不過很遺憾，雖然威朗車長達到了4.718米，但是由於軸距不夠中型車的標準，被划為緊湊型轎車。

威朗的動力系統為1.5L 118馬力+6擋手動/6擋手自一體，1.5T 169馬力+7擋雙離合變速箱。定位高端緊湊型轎車，從價格上來看，確實是比較高端的緊湊型轎車，外觀大氣，內飾精緻，隔音較好，空間足夠大，但是現價段威朗甚至是有着兩萬元的優惠，所以一下子就變得更加親民了。

不過這款屬於跨級別競爭的选手，讓人不滿意的就是1.5L自動擋動力比較弱，手動擋表現還行。那如果追求動力上1.5T車型呢？動力絕對夠澎湃，但是雙離合變速箱絕對會拖你的後腿。不過鑒於威朗的優惠挺大，整車用料也很實在，所以性價比還是不錯的。

東風悅達起亞-起亞K4

K4的車身尺寸為4720*1815*1465mm，

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軸距為2770mm，如果按照軸距劃分來看，K4就是中型車，畢竟其軸距快接近2.8米了，再加上較長的車身長度，同時K4的外觀造型非常時尚大氣，開出去絕對夠面子了。

K4的動力系統為1.8L 143馬力+6擋手動/6擋手自一體，2.0L 155馬力+6擋手自一體，1.6T 175馬力+7擋雙離合。主銷車型為1.8L車型，動力可以滿足家用。2.0L車型銷量不怎麼好，畢竟有這些錢為什麼不去買高一級別的K5呢？1.6T車型動力很強勁，但是就是雙離合偶爾會有頓挫，如果1.6T車型也是匹配6AT的話，那麼更值得推薦，銷量會更好的。

有些消費者說韓系車質量沒有日系好，開幾年就很不好使了。確實承認，韓系車和日系車質量有差距，畢竟韓系車也是師從日系車么！開韓系車如果好好對它，按時保養，那麼質量還是非常可靠的。

東風標緻-標緻408

相比較威朗，標緻408的算是“更大一隻”的选手了，車身尺寸為4750*1820*1488mm，軸距為2730mm，雖然408的車長快接近它的大哥-中型車508的車長，但是也是因為軸距只有2730mm，所以也是無情的被划為了緊湊型轎車。不過這樣也好，最起碼外觀夠大氣，空間足夠大，但是價格卻實惠很多。

408的動力系統為1.2T 136馬力/1.8L 139馬力+5擋手動/6擋手自一體、1.6T 167馬力+6擋手自一體。其中1.8L發動機技術較老，沒什麼技術亮點，不過家用還是很合適的。1.2T發動機為pSA最新研發的3缸發動機，抖動肯定是有的，但是在可以忍受的範圍之內，不過油耗表現挺好。1.6T發動機肯定是最推薦的車型，在308、508、3008等很多車型都有搭載。如果資金充足，值得推薦。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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1. 引言

在所有通信中，信號都會通過一個介質（稱為信道），並且信號會失真，或者在信號通過信道時會向信號中添加各種噪聲。正確解碼接收到的信號而沒有太多錯誤的方法是從接收到的信號中消除信道施加的失真和噪聲。為此，第一步是弄清信號經過的信道的特性。表徵信道的技術/過程稱為信道估計（channel estimation）。此過程將說明如下。

信道估計有很多不同的方法，但是基本概念是相似的。該過程如下進行。

i）設置一個數學模型，以使用“信道”矩陣將“發射信號”和“接收信號”相關。

ii）發射已知信號（我們通常將其稱為“參考信號”或“導頻信號”）並檢測接收到的信號。

iii）通過比較發送信號和接收信號，我們可以找出信道矩陣的每個元素。

作為此過程的示例，這裏簡要介紹LTE中的此過程。當然，很多細節取決於實現（這意味着具體算法可能會因每個特定的芯片組實現而有所不同）。但是，總體概念將是相似的。

2. 通用算法

我們如何找出信道的屬性？即，我們如何估計信道？從高的角度來看，可以如下圖所示。此圖显示以下內容：

i）我們嵌入了一組預定義信號（這稱為參考信號）

ii）當這些參考信號通過信道時，它會與其他信號一起失真（衰減，相移，噪聲）

iii）我們在接收方檢測/解碼接收到的參考信號

iv）比較發送的參考信號和接收的參考信號，並找到它們之間的相關性。

3． SISO的信道估計

現在讓我們考慮LTE SISO的情況，看看如何估計信道屬性（信道係數和噪聲估計）。由於考慮的是SISO系統，因此參考信號僅嵌入到一個天線端口（端口0）中。資源圖中的垂直線表示頻域。因此，這裏用f1，f2，f3 … fn索引了每個參考信號。每個參考符號可以是一個複數（I / Q數據），可以如下所示進行繪製。左側（發送側）的每個複數（參考符號）被修改（失真）為右側的每個對應符號（接收的符號）。信道估計是在左側的複數數組與右側的複數數組之間找到相關性的過程。

估計的詳細方法可能非常取決於實現方式。這裏將描述的方法基於開源：srsLTE（請參閱[1]）

3.1 信道係數的估計

由於這裏只有一根天線，因此每個發射參考信號和接收參考信號的系統模型可以表示如下。y()表示接收到的參考信號的數組，x()表示發送的參考信號()的數組，h()表示信道係數的數組。f1，f2，…只是整數索引。

我們知道x()是什麼，因為給定了它，而y()也知道，因為它是從接收者處測量/檢測到的。有了這些，我們可以很容易地計算出係數陣列，如下所示。

現在我們有了參考信號所在位置的所有信道係數。但是我們需要在所有位置（包括那些沒有參考信號的點）處的信道效率。這意味着我們需要在沒有參考信號的情況下找出那些位置的信道係數。為此，最常見的方法是對測得的係數數組進行插值。在srsLTE的情況下，它首先進行平均，然後對平均信道係數進行插值。

3.2 噪聲的估計

下一步是估計噪聲特性。從理論上講，噪聲可以如下計算。

但是，我們需要的是噪聲的統計屬性，而不是確切的噪聲值。我們可以僅使用測得的信道係數和平均信道來估算噪聲，如下所示（實際上，準確的噪聲值沒有太大意義，因為噪聲值會不斷變化，使用那些特定的噪聲值沒有用）。在srsLTE中，作者使用了這種方法。

4. 2 x 2 MIMO的信道估計

假設我們有一個如下所示的通信系統。x(t)表示發送信號，y(t)表示接收信號。當x(t)傳輸到空中（信道）時，它會變形並獲得各種噪聲，並且可能會相互干擾。因此接收到的信號y(t)不能與發射信號x(t)相同。

發射信號，接收信號和信道矩陣之間的關係可以用數學形式建模，如下所示。

在此等式中，我們知道值x1，x2（已知的發射信號）和y1，y2（檢測/接收的信號）。我們不知道的部分是H矩陣和噪聲（n1，n2）。

為簡單起見，我們假設該信道中沒有噪聲，這意味着我們可以將n1，n2設置為0。（當然，在實際信道中總會存在噪聲，估計噪聲是信道估計中非常重要的一部分，但是我們在此示例中假設沒有噪音，只是為了使其簡單。稍後，當我有更好的知識以通俗的語言描述案件時，我將在案件中添加噪音）。

由於我們具有數學模型，因此下一步是傳輸已知信號（參考信號）並從參考信號中找出信道參數。

假設我們僅通過一個天線發送了幅度為1的已知信號，而另一個天線現在處於關閉狀態。由於信號通過空氣傳播，並且接收方的兩個天線都會檢測到該信號。現在，假設第一個天線接收幅度為0.8的參考信號，第二個天線接收幅度為0.2的參考信號。有了這個結果，我們可以得出如下所示的一行信道矩陣（H）。

假設我們僅通過另一個（第二個）天線發送了幅度為1的已知信號，並且第一個天線現在處於關閉狀態。由於信號通過空氣傳播，並且接收方的兩個天線都會檢測到該信號。現在，假設第一個天線接收到幅度為0.3的參考信號，第二個天線接收到幅度為0.7的參考信號。有了這個結果，我們可以得出如下所示的一行信道矩陣（H）。

夠簡單嗎？我認為理解這個基本概念沒有任何問題。但是，如果完全按照上述方法使用此方法，則可能會導致效率低下。根據上面解釋的概念，應該有一個時刻，僅發送參考信號而沒有實際數據，只是為了估計信道信息，這意味着由於信道估計過程，數據速率將降低。為了消除這種效率低下的問題，實際的通信系統會同時發送參考信號和數據。

現在的問題是“如何在同時傳輸參考信號和數據的同時實現上述概念？”。可以有幾種不同的方法來執行此操作，並且不同的通信系統將使用一些不同的方法。

以LTE為例，我們使用如下所示的方法。在LTE中為2 x 2 MIMO的情況下，每個子幀具有用於每個天線的參考信號的不同位置。天線0的子幀發送了分配給天線0的參考信號，不發送分配給天線1的參考信號的信號。天線1的子幀發送了分配給天線1的參考信號的信號，不發送給參考天線的任何信號。為天線0分配的信號。因此，如果在兩個接收器天線上解碼為天線0的參考信號分配的資源元素，則可以估計h11，h12。（在這裏，為了簡單起見，我們還假設沒有噪音）。如果在兩個接收器天線上解碼分配給天線1參考信號的資源元素，則可以估計h21，h22。

4.1 信道係數的估計

上面說明的過程是針對LTE OFDMA符號中的頻域中的一個特定點測量 \(H\) 矩陣。如果您在對符號的其他部分進行解碼的過程中照原樣應用測量的H值，則解碼的符號的準確性可能不盡人意，因為上一步中使用的測量數據會包含一定程度的噪聲。因此，在實際應用中，對通過上述方法測得的 \(H\) 值進行某種后處理，在此後處理過程中，我們可以找出噪聲的總體統計屬性(例如，噪聲的均值，方差和統計分佈))。要記住的一件事是，在此過程中獲得的特定噪聲值本身並沒有太多意義。從參考信號獲得的特定值將與用於解碼其他數據的噪聲值（非參考信號）不同，因為噪聲值是隨機變化的。然而，那些隨機噪聲的總體特性可以是重要的信息（例如，在SNR估計等中使用）。

在繼續之前，讓我們再次簡單地考慮一下數學模型。即使我們將系統方程式描述如下，其中包括噪聲項，但這並不意味着您可以直接測量噪聲。是不可能的。該方程式僅表明檢測到的信號（y）包含噪聲分量的某些部分。

因此，當我們測量信道係數時，我們使用了沒有噪聲項的設備，如下所示。

在LTE的特定應用中，我們在OFDM符號中有多個測量點（多個參考信號）。這些測量點在頻域上表示。因此，讓我們如下重寫信道矩陣以指示每個信道矩陣的測量點。

現在，假設您已經測量了整個OFDM符號上的H矩陣，那麼您將擁有多個 \(H\) 矩陣，如下所示，每個矩陣都以一個特定的頻率指示H矩陣。

現在你有了一個 \(H\) 矩陣數組。該陣列由四個不同的組組成，每個組用不同的顏色突出显示，如下所示。

當應用后處理算法時，該算法需要分別應用於這些組中的每一個。因此，為簡單起見，我將 \(H\) 矩陣的數組重新排列為多個獨立數組(在本例中為4個數組)，如下所示。

對於這些數組中的每一個，我將進行如下所示的相同處理。（每個芯片組製造商都可以應用稍微不同的方法，但是總體思路是相似的）。在下面說明的方法中，數據（每個頻點中的信道係數陣列）使用IFFT進行處理，這意味着將dta轉換為時域，從而生成標記為（2）的時域數據陣列。實際上，這是特定信道路徑的脈衝響應。然後，我們對該時域數據應用特定的過濾（或加窗）。在此示例中，將某個點的數據替換為零，並創建標記為（3）的結果。您可以應用更複雜的過濾器或窗口，而不是這種簡單的調零。然後，通過將濾波后的信道脈衝數據轉換回頻域，

通過對所有四個陣列執行相同的過程，您可以獲得“估計信道係數陣列”的四個陣列。從這四個陣列中，您可以按以下方式重建估計信道矩陣的陣列。

4.2 噪聲的估計

使用此估算的信道矩陣，您可以使用以下公式估算每個點的噪聲值。這與本頁開頭的原始系統方程式相同，除了將H矩陣替換為“估計的H”矩陣外，現在我們知道除噪聲值以外的所有值。因此，通過插入所有已知值，我們可以在每個測量點計算（估計）噪聲值。

如果將此方程式應用於所有測量點，則將獲得所有測量點的噪聲值，並從這些計算出的噪聲值中獲得噪聲的統計屬性。如上所述，此處計算出的每個單獨的噪聲值沒有太大意義，因為該值不能直接應用於解碼其他信號（非參考信號），但是這些噪聲的統計特性對於確定噪聲而言可能是非常有用的信息。渠道的性質。

注意：如果您對在實際應用中如何使用此算法感興趣，強烈建議閱讀/嘗試使用Ref [2]和[3]。

參考：

[1] srsLTE：\ srslte \ lib \ ch_estimation \ chest_dl.c-srslte_chest_dl_estimate_port（）

[2] 信道估計（Mathworks，LTE工具箱）

[3] NR同步程序

[4] http://www.sharetechnote.com/html/Communication_ChannelEstimation.html#General_Algorithm

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