ntp 服务：Server dropped: Strata too high

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本文介绍了一种解决ntpdate同步过程中出现的'Serverdropped:Stratatoohigh'错误的方法。通过修改ntpd服务端配置文件/etc/ntp.conf，并添加特定的server及stratum配置，可以有效解决此问题。

1.通过ntpdate -d 服务端IP，显示Server dropped: Strata too high

vi /etc/ntp.conf

在ntpd服务端的配置中添加

server 127.127.1.0 fudge

127.127.1.0 stratum 8 

重启ntpd服务就可以了

service ntpd restart

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error in model for stratum 10: treatvar dropped due to collinearity
04-28
### 解决共线性导致变量被丢弃的问题 在统计建模过程中，当自变量之间存在高度共线性时，可能导致某些变量无法提供额外的信息量而被模型自动排除。这种现象通常发生在回归分析中，尤其是多元线性回归模型。以下是针对此问题的一些解决方案： #### 1. **特征选择** 通过减少具有高相关性的变量数量来降低共线性的影响。可以计算每一对变量之间的皮尔逊相关系数，并移除那些与其他变量高度相关的冗余变量[^3]。 ```python import pandas as pd from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold def remove_collinear_features(df, threshold=0.8): corr_matrix = df.corr().abs() upper_triangle = corr_matrix.where(pd.np.triu(corr_matrix, k=1).astype(bool)) to_drop = [column for column in upper_triangle.columns if any(upper_triangle[column] > threshold)] return df.drop(columns=to_drop) data = pd.DataFrame(...) # 假设这是输入数据框 cleaned_data = remove_collinear_features(data) ``` #### 2. **正则化方法** 引入Lasso（L1正则化）或Ridge（L2正则化），它们能够有效应对多重共线性的情况。特别是Lasso可以通过将不重要变量的系数缩减至零从而实现内置的特征选择功能[^4]。 ```python from sklearn.linear_model import Lasso lasso = Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X_train, y_train) print("Selected features:", X_train.columns[lasso.coef_ != 0]) ``` #### 3. **主成分分析 (PCA)** 利用降维技术如主成分分析转换原始空间中的变量到一组新的无关联维度上表示的数据集。这种方法虽然解决了共线性问题，但也可能损失部分解释能力[^5]。 ```python from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components='mle', svd_solver='full') X_reduced = pca.fit_transform(X_scaled) explained_variance_ratio = sum(pca.explained_variance_ratio_) ``` 尽管上述引用主要涉及区块链领域内的 Stratum 协议相关内容[^1][^2]，但其并未直接提及如何处理机器学习或者统计学里的共线性问题。因此以上建议基于一般性原则给出了解法。
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