在前一小节中介绍了点亮第一个LED灯，这里我们准备进阶尝试下，输出第一段PWM波形。（PWM也就是脉宽调制，一种可调占空比的技术，得到的效果就是：如果用示波器测量引脚会发现有方波输出，而且高电平、低电平的时间是可调的。）
10年积累的网站设计、成都网站制作经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程，更有眉山免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。
这里爪爪熊准备写成一个golang的库，并开源到github上，后续更新将直接更新到github中，如果你有兴趣可以和我联系。 github.com/dpawsbear/bear_rpi_go
我在很多的教程中都看到说树莓派的PWM（硬件）只有一个GPIO能够输出，就是 GPIO1 。这可是不小的打击，因为我想使用至少四个 PWM ，还是不死心，想通过硬件手册上找寻蛛丝马迹，看看究竟怎么回事。
手册上找寻东西稍等下讲述，这里先提供一种方法测试 树莓派3B 的 PWM 方法：用指令控制硬件PWM。
这里通过指令的方式掌握了基本的pwm设置技巧，决定去翻一下手册看看到底PWM怎么回事，这里因为没有 BCM2837 的手册，根据之前文章引用官网所说， BCM2835 和 BCM2837 应该是一样的。这里我们直接翻阅 BCM2835 的手册，直接找到 PWM 章节。找到了如下图：
图中可以看到在博通的命名规则中 GPIO 12、13、18、19、40、41、45、52、53 均可以作为PWM输出。但是只有两路PWM0 PWM1。根据我之前所学知识，不出意外应该是PWM0 和 PWM1可以输出不一样的占空比，但是频率应该是一样的。因为没有示波器，暂时不好测试。先找到下面对应图：
根据以上两个图对比可以发现如下规律：
对照上面的表可以看出从 BCM2837 中印出来的能够使用在PWM上的就这几个了。
为了验证个人猜想是否正确，这里先直接使用指令的模式，模拟配置下是否能够正常输出。
通过上面一系列指令模拟发现，（GPIO1、GPIO26）、（GPIO23、GPIO24）是绑定在一起的，调节任意一个，另外一个也会发生变化。也即是PWM0、PWM1虽然输出了两路，可以理解成两路其实都是连在一个输出口上。这里由于没有示波器或者逻辑分析仪这类设备（仅有一个LED灯），所以测试很简陋，下一步是使用示波器这类东西对频率以及信号稳定性进行下测试。
小节：树莓派具有四路硬件输出PWM能力，但是四路中只能输出两个独立（占空比独立）的PWM，同时四路输出的频率均是恒定的。
上面大概了解清楚了树莓派3B的PWM结构，接下来就是探究如何使用Go语言进行设置。
因为拿到了手册，这里我想直接操作寄存器的方式进行设置，也是顺便学习下Go语言处理寄存器的过程。首先需要拿到pwm 系列寄存器的基地址，但是翻了一圈手册，发现只有偏移，没有找到基地址。
经过了一段时间的努力后，决定写一个 树莓派3B golang包开源放在github上，只需要写相关程序进行调用就可以了，以下是相关demo（pwm）（在GPIO.12 上输出PWM波，放上LED灯会有呼吸灯的效果，具体多少频率还没有进行测试）
以下是demo(pwm) 源码
单片机不像一些应用软件，和硬件结合十分紧密，必须要求“高效”，所以汇编语言是最好选择，其次就是C语言了。其他语言编译效率都太低，满足不了要求。
创建 PayPal 的目的是使金融服务民主化，并使个人和企业能够加入并在全球经济中蓬勃发展。这项工作的核心是 PayPal 的支付平台，该平台使用专有技术和第三方技术的组合来高效、安全地促进全球数百万商家和消费者之间的交易。随着支付平台变得越来越大、越来越复杂，PayPal 寻求对其系统进行现代化改造并缩短新应用程序的上市时间。
Go 在生成干净、高效的代码方面的有着极高的价值。这些代码可以随着软件部署的扩展而轻松扩展，这使得该语言非常适合支持 PayPal 的目标。
支付处理平台的核心是 PayPal 用 C++ 开发的专有 NoSQL 数据库。然而，代码的复杂性大大降低了开发人员发展平台的能力。Go 的简单代码布局、goroutine（轻量级执行线程）和通道（用作连接并发 goroutine 的管道）使 Go 成为 NoSQL 开发团队简化和现代化平台的自然选择。
作为概念验证，一个开发团队花了六个月的时间学习 Go 并在 Go 中从头开始重新实现 NoSQL 系统，在此期间，他们还提供了有关如何在 PayPal 更广泛地实施 Go 的见解。截至今天，已迁移 30% 的集群以使用新的 NoSQL 数据库。
随着 PayPal 的平台变得越来越复杂，Go 提供了一种轻松简化大规模创建和运行软件的复杂性的方法。该语言为 PayPal 提供了出色的库和快速工具，以及并发、垃圾收集和类型安全。
借助 Go，PayPal 使其开发人员能够将更多时间从 C++ 和 Java 开发的噪音中解放出来，从而能够花更多时间查看代码和进行战略性思考。
在这个新改写的 NoSQL 系统取得成功后，PayPal 内更多的平台和内容团队开始采用 Go。Natarajan 目前的团队负责 PayPal 的构建、测试和发布管道——所有这些都是在 Go 中构建的。该公司拥有一个大型构建和测试农场，它使用 Go 基础设施进行完全管理，以支持整个公司的开发人员的构建即服务（和测试即服务）。
凭借 PayPal 所需的分布式计算能力，Go 是刷新系统的正确语言。PayPal 需要并发和并行的编程，为高性能和高度可移植性而编译，并为开发人员带来模块化、可组合的开源架构的好处——Go 已经提供了所有这些以及更多帮助 PayPal 对其系统进行现代化改造。
安全性和可支持性是 PayPal 的关键问题，该公司的运营管道越来越多地由 Go 主导，因为该语言的简洁性和模块化帮助他们实现了这些目标。PayPal 对 Go 的部署为开发人员提供了一个创意平台，使他们能够为 PayPal 的全球市场大规模生产简单、高效和可靠的软件。
随着 PayPal 继续使用 Go 对其软件定义网络 (SDN) 基础设施进行现代化改造，除了更易于维护的代码外，他们还看到了性能优势。例如，Go 现在为路由器、负载平衡和越来越多的生产系统提供动力。
作为一家全球性企业，PayPal 需要其开发团队有效管理两种规模：生产规模，尤其是与许多其他服务器（如云服务）交互的并发系统；和开发规模，尤其是由许多程序员协同开发的大型代码库（如开源开发）
PayPal 利用 Go 来解决这些规模问题。该公司的开发人员受益于 Go 将解释型动态类型语言的编程易用性与静态类型编译语言的效率和安全性相结合的能力。随着 PayPal 对其系统进行现代化改造，对网络和多核计算的支持至关重要。Go 不仅提供了这种支持，而且提供的速度很快——在单台计算机上编译一个大型可执行文件最多需要几秒钟。
PayPal 目前有 100 多名 Go 开发人员，未来选择采用 Go 的开发人员将更容易获得该语言的批准，这要归功于公司已经在生产中的许多成功实现。
最重要的是，PayPal 开发人员使用 Go 提高了他们的生产力。Go 的并发机制使得编写充分利用 PayPal 的多核和联网机器的程序变得很容易。使用 Go 的开发人员还受益于它可以快速编译为机器代码的事实，并且他们的应用程序获得了垃圾收集的便利和运行时反射的强大功能。
今天 PayPal 的第一类语言是 Java 和 Node，Go 主要用作基础设施语言。虽然 Go 可能永远不会在某些应用程序中取代 Node.js，但 Natarajan 正在推动让 Go 成为 PayPal 的第一类语言。
通过他的努力，PayPal 还在评估迁移到 Google Kubernetes Engine (GKE) 以加快其新产品的上市时间。GKE 是一个用于部署容器化应用程序的托管、生产就绪环境，并带来了 Google 在开发人员生产力、自动化操作和开源灵活性方面的最新创新。
对于 PayPal 而言，部署到 GKE 将使 PayPal 更容易部署、更新和管理其应用程序和服务，从而实现快速开发和迭代。此外，PayPal 会发现更容易运行机器学习、通用 GPU、高性能计算和其他受益于 GKE 支持的专用硬件加速器的工作负载。
对 PayPal 来说最重要的是，Go 开发和 GKE 的结合使公司能够轻松扩展以满足需求，因为 Kubernetes 自动扩展将使 PayPal 能够处理用户对服务不断增长的需求——在最重要的时候保持它们可用，然后在安静的时间来省钱。
C++适合本地程序的开发。Go语言适合网络程序和本地程序的开发。Go的优点:垃圾回收，语意明确，格式统一。 Go的缺点:效率目前没有C++高，但对于桌面程序而言，效率问题不大，因为硬件已经很快了。c++过于复杂了，加入很多炫技的内容。这些内容脱离了事情的本质。
最明显的就是所谓的面向对象。基于面向对象的工程如果足够大的情况下，会带来很大的耦合度，如果再加上内存管理，多线程等等。项目后期基本上没办法维护和增加功能。
关于c++的语言复杂性，你可以问知乎上的任何一位高手。没一个敢说自己精通c++。你也可以去看一下所有的c++编绎器，没有任何一个敢说自己完全实现了c++的标准。不同的编绎器之间实现细节又不同。所以功能再强大没有实用性，就失去了意义，只会制造更多的问题。
应用程序发生异常 未知的软件异常
1.病毒木马造成的，在当今互联网时代，病毒坐着为了获得更多的牟利，常用病毒绑架应用程序和系统文件，然后某些安全杀毒软件把被病毒木马感染的应用程序和系统文件当病毒杀了导致的。
2.应用程序组件丢失，应用程序完整的运行需要一些系统文件或者某些ll文件支持的，如果应用程序组件不完整也会导致的。
3.系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。
4.操作系统自身的问题，操作系统本身也会有bug 。
5.硬件问题，例如内存条坏了或者存在质量问题，或者内存条的金手指的灰尘特别多。
应用程序发生异常怎么办
1.检查电脑是否存在病毒，请使用百度卫士进行木马查杀。
2.系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。建议：使用完整版或正版系统。
3.安装的软件与系统或其它软件发生冲突，找到发生冲突的软件，卸载它。如果更新下载补丁不是该软件的错误补丁，也会引起软件异常，解决办法：卸载该软件，重新下载重新安装试试。顺便检查开机启动项，把没必要启动的启动项禁止开机启动。
4.如果检查上面的都没问题，可以试试下面的方法。
打开开始菜单→运行→输入cmd→回车，在命令提示符下输入下面命令 for %1 in (%windir%\system32\*.dll) do regsvr32.exe /s %1回车。
完成后，在输入下面
for %i in (%windir%\system32\*.ocx) do regsvr32.exe /s %i 回车。
如果怕输入错误，可以复制这两条指令，然后在命令提示符后击鼠标右键，打“粘贴”，回车，耐心等待，直到屏幕滚动停止为止。（重启电脑）。
在开始之前，希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢？
输出结果：
这么一算， Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的，看上去也没什么毛病
真实情况是怎么样的呢？我们实际调用看看，如下：
输出结果：
最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢？
在这里要提到 “内存对齐” 这一概念，才能够用正确的姿势去计算，接下来我们详细的讲讲它是什么
有的小伙伴可能会认为内存读取，就是一个简单的字节数组摆放
上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的，块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图：
在样例中，假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势
另外作为一个工程师，你也很有必要学习这块知识点哦 :)
在上图中，假设从 Index 1 开始读取，将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下：
从上述流程可得出，不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作
而假设做了内存对齐，从 Index 0 开始读取 4 个字节，只需要读取一次，也不需要额外的运算。这显然高效很多，是标准的 空间换时间 做法
在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”，可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更，n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲，我们常用的平台的系数如下：
另外要注意，不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的，调试的时候需按本机的实际情况考虑
输出结果：
在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果，可得知基本都是 2^n ，最大也不会超过 8。这是因为我手提（64 位）编译器默认对齐系数是 8，因此最大值不会超过这个数
在上小节中，提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体，也是需要做字节对齐的
接下来我们一起分析一下，“它” 到底经历了些什么，影响了 “预期” 结果
在每个成员变量进行对齐后，根据规则 2，整个结构体本身也要进行字节对齐，因为可发现它可能并不是 2^n ，不是偶数倍。显然不符合对齐的规则
根据规则 2，可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25，不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐
Part1 内存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx
通过本节的分析，可得知先前的 “推算” 为什么错误？
是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间（效率）的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况
在上一小节，可得知根据成员变量的类型不同，其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同，会不会有什么变化呢？我们一起来试试吧 :-)
输出结果：
通过结果可以惊喜的发现，只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变，就改变了结构体占用大小
接下来我们一起剖析一下 Part2 ，看看它的内部到底和上一位之间有什么区别，才导致了这样的结果？
符合规则 2，不需要额外对齐
Part2 内存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd
通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局，你会发现两者有很大的不同。如下：
仔细一看， Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间，那么 Padding 是怎么出现的呢？
通过本文的介绍，可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐，以此保证内存的访问边界
那么也不难理解，为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了，是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮
