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尝试在Kaggle R内核上运行立方函数时出错

在Kaggle R内核上运行立方函数时出错可能是由于以下原因之一：

语法错误：请确保立方函数的语法正确。在R中，可以使用^运算符或者使用函数pow(x, 3)来计算立方。
变量未定义：如果立方函数中使用了未定义的变量，会导致错误。请确保在使用变量之前先进行定义或赋值。
数据类型错误：立方函数可能只能接受特定类型的数据作为输入。请确保传递给立方函数的参数是正确的数据类型，例如数值型数据。
内存不足：如果数据量过大，可能会导致内存不足的错误。可以尝试减少数据量或者优化代码以减少内存使用。
依赖包缺失：如果立方函数依赖于某个特定的R包，而该包未安装或未加载，会导致错误。请确保所需的包已正确安装并加载。

如果以上解决方法无效，建议查看Kaggle R内核的错误日志或者向Kaggle社区寻求帮助，以获取更具体的错误信息和解决方案。

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linux多线程pthread

早在LINUX2.2内核中。并不存在真正意义上的线程，当时Linux中常用的线程pthread实际上是通过进程来模拟的，也就是同过fork来创建“轻”进程，并且这种轻进程的线程也有个数的限制：最多只能有4096和此类线程同时运行。 2.4内核消除了个数上的限制，并且允许在系统运行中动态的调整进程数的上限，当时采用的是Linux Thread 线程库，它对应的线程模型是“一对一”，而线程的管理是在内核为的函数库中实现，这种线程得到了广泛的应用。但是它不与POSIX兼容。另外还有许多诸如信号处理，进程ID等方面的问题没有完全解决。相似新的2.6内核中，进程调度通过重新的编写，删除了以前版本中的效率不高的算法，内核框架页也被重新编写。开始使用NPTL(Native POSIX Thread Library)线程库，这个线程库有以下几个目标： POSIX兼容，都处理结果和应用，底启动开销，低链接开销，与Linux Thread应用的二进制兼容，软硬件的可扩展能力，与C++集成等。这一切是2.6的内核多线程机制更加完备。

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Linux运维面试收藏

mount.cifs //IP地址/server /mnt/server -o user=administrator,password=123456 linux 下的server需要自己手动建一个后面的user与pass 是windows主机的账号和密码注意空格和逗号。

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【技巧】应赛技巧，教你如何在Kaggle比赛中排在前1%

网友Akira Sosa最近参加了Kaggle比赛，并在medium上分享了他的参赛经验，以下是全文。最近，我参加了Kaggle比赛。虽然这是我第一次参赛，但我的成绩相当不错。我想和大家分享我的方法

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strace详解及实战

-c 统计每一系统调用的所执行的时间,次数和出错的次数等. -d 输出strace关于标准错误的调试信息. -f 跟踪由fork调用所产生的子进程. -ff 如果提供-o filename,则所有进程的跟踪结果输出到相应的filename.pid中,pid是各进程的进程号. -F 尝试跟踪vfork调用.在-f时,vfork不被跟踪. -h 输出简要的帮助信息. -i 输出系统调用的入口指针. -q 禁止输出关于脱离的消息. -r 打印出相对时间关于,,每一个系统调用. -t 在输出中的每一行前加上时间信息. -tt 在输出中的每一行前加上时间信息,微秒级. -ttt 微秒级输出,以秒了表示时间. -T 显示每一调用所耗的时间. -v 输出所有的系统调用.一些调用关于环境变量,状态,输入输出等调用由于使用频繁,默认不输出. -V 输出strace的版本信息. -x 以十六进制形式输出非标准字符串 -xx 所有字符串以十六进制形式输出. -a column 设置返回值的输出位置.默认为40. -e expr 指定一个表达式,用来控制如何跟踪.格式如下: [qualifier=][!]value1[,value2]... qualifier只能是 trace,abbrev,verbose,raw,signal,read,write其中之一.value是用来限定的符号或数字.默认的 qualifier是 trace.感叹号是否定符号.例如: -eopen等价于 -e trace=open,表示只跟踪open调用.而-etrace!=open表示跟踪除了open以外的其他调用.有两个特殊的符号 all 和 none. 注意有些shell使用!来执行历史记录里的命令,所以要使用\\. -e trace=set 只跟踪指定的系统调用.例如:-e trace=open,close,rean,write表示只跟踪这四个系统调用.默认的为set=all. -e trace=file 只跟踪有关文件操作的系统调用. -e trace=process 只跟踪有关进程控制的系统调用. -e trace=network 跟踪与网络有关的所有系统调用. -e strace=signal 跟踪所有与系统信号有关的系统调用 -e trace=ipc 跟踪所有与进程通讯有关的系统调用 -e abbrev=set 设定 strace输出的系统调用的结果集.-v 等与 abbrev=none.默认为abbrev=all. -e raw=set 将指定的系统调用的参数以十六进制显示. -e signal=set 指定跟踪的系统信号.默认为all.如 signal=!SIGIO(或者signal=!io),表示不跟踪SIGIO信号. -e read=set 输出从指定文件中读出的数据.例如: -e read=3,5 -e write=set 输出写入到指定文件中的数据. -o filename 将strace的输出写入文件filename -p pid 跟踪指定的进程pid. -s strsize 指定输出的字符串的最大长度.默认为32.文件名一直全部输出. -u username 以username 的UID和GID执行被跟踪的命令

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之前有专门教程介绍谷歌资源，需要科学上网。但最近知乎上又有一套国产GPU资源的薅羊毛分享，价值上亿的高性能算力，对科研学习者完全免费。

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CTR预估中GBDT与LR融合方案

1背景 CTR预估，广告点击率（Click-Through Rate Prediction）是互联网计算广告中的关键环节，预估准确性直接影响公司广告收入。CTR预估中用的最多的模型是LR（Logistic Regression） [1]，LR是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2]，映射后的函数值就是CTR的预估值。 LR，逻辑回归模型，这种线性模型很容易并行化，处理上亿条训练样本不是问题，但线性模型学习能力有限，需要大量特征工程预先分析出有效的特征、特

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提问都说了是命令，大家回答那么多函数干什么... 我来给一个超级大杀器在命令行敲入 dbstop if error

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免费GPU哪家强？谷歌Kaggle vs. Colab

作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）

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36.Linux驱动调试-根据oops定位错误代码行

摘要总结：本文介绍了从驱动程序加载到内核的流程和原理，并通过实例详细阐述了驱动程序加载的具体过程、驱动程序与内核的交互以及驱动程序加载失败的原因和解决方法。

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fast.ai 机器学习笔记（四）

这个想法是我们有一些数据（x），然后我们对这些数据做一些操作，例如，我们用一个权重矩阵乘以它（f(x)）。然后我们对这个结果做一些操作，例如，我们通过 softmax 或 sigmoid 函数处理它（g(f(x))）。然后我们对这个结果做一些操作，比如计算交叉熵损失或均方根误差损失（h(g(f(x)))）。这将给我们一些标量。这里没有隐藏层。这有一个线性层，一个非线性激活函数是 softmax，一个损失函数是均方根误差或交叉熵。然后我们有我们的输入数据。

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心理负荷量显著影响特定任务中的人员绩效。适当的心理负荷量可以提高工作效率。但是，沉重的脑力劳动会降低人类的记忆力，反应能力和操作能力。由于某些职业的脑力劳动量很大，例如飞行员，士兵，机组人员和外科医生，沉重的脑力劳动会导致严重的后果。因此，心理负荷量评估仍然是一个重要的课题。近年来，基于脑电图的脑力负荷评估取得了重要成就。但是，出色的结果通常集中于在同一天完成单一心理任务的单个被试。这些方法在实验室外的效果不佳。要达到好的效果，必须克服三个问题，即跨被试，跨日期和跨任务问题。所谓的跨任务问题就是算法可以在不同的实验范式中评估心理负荷量。跨任务的心理负荷量评估，难点在于找到可以推广到各种心理任务的高鲁棒性的EEG特征。特征集通常使用两种方法生成：手工设计特征和通过深度学习提取特征。最常用的手工设计特征是从5个频段（δ[1-3 Hz]，θ[5-8 Hz]，α[9-12 Hz]，β[14-31 Hz]和γ[33-42 Hz]）和2个扩展频带（γ1 [33-57 Hz]和γ2 [63-99 Hz]）中提取的功率谱密度（PSD）特征。事件相关电位（ERP）和事件相关同步/去同步（ERS/ ERD）也广泛用于对EEG信号进行分类。但是，这些手工设计的特征对于跨任务问题未取得可使用的结果。原因除了设计的特征不适合之外，各种任务下的心理负荷量级别的定义也可能导致误导分类结果，心理负荷量状况的标签可能被主观地和错误地定义。近期，来自清华大学精密仪器系精密测量技术与仪器国家重点实验室的研究团队在IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING杂志发表题目为《Learning Spatial–Spectral–Temporal EEG Features With Recurrent 3D Convolutional Neural Networks for Cross-Task Mental Workload Assessment》研究论文，其设计了两种不同类型的心理负荷量实验，通过行为数据验证了实验的有效性，并提出了一个基于深度循环神经网络（RNN）和3D卷积神经网络的级联网络结构（R3DCNN），以在没有先验知识的情况下学习跨任务的脑电特征。

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