读书时间 05/28/2011 Linux编程技术详解

随机子空间集成方法原理与scikit-learn实践 集成学习通过组合多个基学习器的预测结果来提升模型性能,是机器学习中的核心方法之一。随机子空间方法作为集成学习的重要变体,其核心原理是通过对特征空间进行随机子采样来增加模型多样性。这种方法特别适合处理高维数据,能有效缓解维度灾难问题,常与决策树、K近邻等对特征选择敏感的基学习器配合使用。在scikit-learn中,可以通过BaggingClassifier和BaggingRegressor实现随机子空间集成,关键参数包括max_features和n_estimators。实际应用中,该方法在金融风控、医疗诊 阅读详情

《Linux编程技术详解》杜华

 

1. 杂问

Q:GC/InfoServer在Win平台下似乎有很多日志在console输出,是否会成为潜在性能瓶颈? 2011/12/19

 

2.文件系统

 

* FHS and VFS

FHS:File Hirachy System

VFS:Virtual File System

 

* inode结构

分层指针结构:小于12个数据块的文件将有较高访问速度

 

3. 重定向dup?

 

#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/stat.h>
#include <fcntl.h>

int main(int argc, char **argv) {
        int fd1, fd2;
        if((fd1=open(argv[1], O_CREAT | O_RDWR, 0777)) == -1) {
                perror("Cannot Create the file!");
                return 1;
        }

        //close(STDOUT_FILENO);

        if((fd2=dup(fd1))==-1) {
                perror("Cannot reserve the std out fd!");
                return 1;
        }

        printf("Write the file /n");

        close(fd1);

        return 0;
}

 

4. 虚拟内存系统

[root@localhost ~]# vmstat
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 0  0    104   8572  64972 193908    0    0    12     7   90  183  1  4 95  0  0

 

buff:磁盘缓冲空间大小

cache:缓存空间大小

Q:不同的!

 

cs:Context Switch per second,到底是神马东东?

 

5. 进程内存结构

* 用户空间:低位3G,内核空间:高位1G

* 代码段,数据段,堆/栈段

 

6. 用户ID

UID

EUID ?

setuid()

 

[root@localhost ch07]# cat p7.3.setuid.c
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>

int main() {
        printf("UID: %ld/t EUID:%ld/n", getuid(), geteuid());
        return 0;
}

 

7. 多进程 fork()/vfork()

 

[root@localhost ch07]# cat p7.7.vfork.c
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>

int g_var = 0;

int main() {
        pid_t pid;
        int var=1;

        printf("Process id: %ld/n", getpid());
        printf("Before fork() call, g_var=%d/, var=%d/n", g_var, var);

        //if((pid=fork())<0) {
        if((pid=vfork())<0) {
                perror("Cannot create child process!");
                return 1;
        } else if(pid==0) {
                g_var++;
                var++;
                printf("pid=%ld, g_var=%d/, var=%d/n", getpid(), g_var, var);
                _exit(0);
        } else {
                printf("pid=%ld, g_var=%d/, var=%d/n",getpid(), g_var, var);
                return 0;
        }
}

 

[root@localhost ch07]# ./vfork
Process id: 32107
Before fork() call, g_var=0, var=1
pid=32108, g_var=1, var=2
pid=32107, g_var=0, var=1

 

注1:此程序改为vfork()后,可以发现子进程中的变量修改将影响父进程

注2:使用vfork()将阻塞父进程,直至子进程调用_exit()或exec(...)

注3:子进程不能使用return或exit

 

使用return,如下错误:

[root@localhost ch07]# ./vfork
Process id: 32192
Before fork() call, g_var=0, var=1
pid=32193, g_var=1, var=2
pid=32192, g_var=1, var=2227077
总线错误

 

使用exit,没有发现报错!

 

注4:fork()目前使用”写操作复制 COW Copy-On-Write),使vfork()用途不那么大了。

 

8. exec(...)

 

* 功能:使用新的进程image代替当前image,但process id不变

* 一个函数簇,主要区别在于“参数”与“路径”

 

l:参数列表出来

v:参数使用数组

p:程序若无path,将使用PATH环境变量

 

9. kill()

 

[root@localhost ch07]# cat p7.14.exit.c
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>

int main(int argc, char **argv) {
        pid_t pid;
        int exit_code;

        pid=getpid();

        srand((unsigned)pid);

        exit_code=(int)(rand()%256);

        sleep(10);

        if(atoi(*(argv+1))%2) {
                printf("Child process id: %d receive signal SIGKILL/n", pid);
                kill(pid, 9);
        } else {
                printf("Child process id: %d normally exit, exit_code is %0x/n", pid, exit_code);
                exit(exit_code);
        }
}

 

[root@localhost ch07]# cat p7.15.kill.c
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/wait.h>

int main(int argc, char **argv) {
        pid_t pid, wait_pid;
        int status;
        int i;

        for(i=1;i<4;i++) {
                if((pid=fork())==0) {
                        execl("./exit", "exit", argv[i], NULL);
                } else {
                        printf("create the child process id: %d/n", pid);
                }
        }

        while((wait_pid=wait(&status)) && wait_pid!=-1) {
                printf("process id:%d exit, exit code is %0x/n", wait_pid, status);
        }

        return 0;
}

Q:why没有kill的东东出来?

A:可能是因为随机数的选择参数不对

 

10. daemon

 

[root@localhost ch08]# cat p8.1.daemon.c
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <fcntl.h>

int daemon(int nochdir, int noclose) {
        pid_t pid;
        pid=fork();

        if(pid<0) {
                perror("fork.");
                return -1;
        }

        if(pid!=0) {
                exit(0);
        }

        pid=setsid();

        if(pid<-1) {
                perror("setsid");
                return -1;
        }

        if(!nochdir) {
                chdir("/");
        }

        if(!noclose) {
                int fd;
                fd=open("/dev/null", O_RDWR, 0);
                if(fd!=-1) {
                        dup2(fd, STDIN_FILENO);
                        dup2(fd, STDOUT_FILENO);
                        dup2(fd, STDERR_FILENO);
                }
        }

        umask(0027);

        return 0;
}

int main() {
        daemon(0,0);
        sleep(1000);
        return 0;
}

 

 

 

 

 

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Rabbit_Nick的专栏 680

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331224501 于 2015-03-30 12:31:46发表:linux 里面,要学的东西太多了,期待楼主多多分享mj5742356 于 2014-06-27 15:30:31发表:知识的价值在于分享,谢谢诶霓裳冷 于 2014-04-01 14:38:50发表:顶…wushensi 于 2014-03-25 14:43:00发表:支持214679 于 2013-11-03 08:...

weixin_29368571的博客 100

《鸟哥的linux私房菜---文件及目录权限》-----读书笔记

1. 权限的四种身份 一个文件或者目录可以被这四种身份拥有,每个身份代表的权限都是可以不同的。   包括user,group,others,root   user:代表用户自己   group:代表群组   others:其他的非此群组中的用户   root:上帝,系统中的所有文件对他来说都是可知的。 2. 查看权限   输入“ls -al”命令能够列出当前目录的所有文件和目录的...

weixin_30326741的博客 135

(转) 一个工作3~4年程序员的年度学习计划 2011-05-18 14:23:09

分类: LINUX 今年是我工作的第四年,也是程序员成长的一个重要阶段。通过今年的学习,希望可以获得一个质的提高。要充分利用工作,工作间隙,晚上,周末的时间进行学习。 要同时关注广度和深度两个方面进行学习。 具体的点: 驱动开发,嵌入式开发:主要是和硬件结合比较紧密的领域,现在这是我广度上的一个盲区。这个完成后,基本上在近几年内,广度上应该达到目标了。后面就是要在深度上进行钻研了。

一个为生活而拼搏的女人 1054

Android源码内核设计思想读书笔记

【读书笔记】 第一篇 Android编译篇读书笔记 第一篇 Android编译篇 第一章 Android系统简介 1Android各版本代号及发布时间 2 Android系统的特点 3 Android系统框架 第二章 Android源码下载 第三章 Android编译系统第一章 Android系统简介1.1Android各版本代号及发布时间: Code Name Version Api

在路上 805

91.91p13.space .php,编程知识大杂烩

以下资料完全是随手记录,没有任何顺序或关联,需要用直接^F找就行了。1. ps aux指令详解http://blog.youkuaiyun.com/hanner_cheung/article/details/60814402. Linux下配置Apache phphttp://lelong.iteye.com/blog/9041253. shell定义变量http://see.xidian.edu.cn/cp...

weixin_39819327的博客 2886

分享我的书架:一个五年程序员的学习观[转]

<br /><br />本文转自:http://blog.youkuaiyun.com/chgaowei/archive/2011/04/05/6303597.aspx<br /> <br />去年写了一篇文章《一个工作3~4年程序员的年度学习计划》,里面列出了一些计划阅读的书目。一年过去了,进度很一般。不过也许这个计划本身就有问题。<br />今天看了李开复发的一篇微博,很有感慨:<br />“天下古今之庸人,皆以一惰字致败。天下古今之才人,皆以一傲字致败。 -- 曾国藩”<br />我是一个庸人,去年浪费了很多的时

menglongfc的专栏 816

谈谈如何学习Linux内核

学习内核的好处很多,在学习过程中不仅可以夯实大量理论基础,还可以学习到很多编码惯用法,提升学习能力和分析能力。 但是如果问其如何学习Linux内核,不同的人会给出不同的答案,有的人会告诉你先去看看0.11的内核源码,有的人则是推荐先看《Linux内核设计与实现》这样的书,有的人则会说先把内存寻址学懂,然后再开始考虑网络协议栈和文件系统之类的内容。 Linux内核设计与实现 第二版下载地

fubrty的博客 346

Linux下Sed命令的用法 - Linux - 红黑联盟

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fangletian1981的专栏 1207

linux权威指南讲的什么,《Linux程序设计权威指南》强力推荐一本好书

erick 于 2014-05-30 23:51:59发表:手边一本《c语言与unix系统编程》一本《C程序设计与项目实践》感觉目前足够。下上阶段再看推荐的书。小虫虫 于 2014-05-13 16:34:35发表:要回复20次才能下载,好蛋疼要回复20次才能下载,好蛋疼要回复20次才能下载,好蛋疼要回复20次才能下载,好蛋疼实尾岛 于 2013-05-07 13:38:57发表:好东东,谢...

weixin_29094539的博客 159
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printf1998
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