1. 查看当前内核版本 [root@192.168.118.11 ~]#cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) [root@192.168.118.11 ~]#uname -r 3.10.0-1062.el7.x86_64 2. 升级内核版本 (1)配置国内yum镜像 备份系统默认配置源 #mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Ba

先看一眼PCA与KPCA的可视化区别: 在PCA算法是怎么跟协方差矩阵/特征值/特征向量勾搭起来的?里已经推导过PCA算法的小半部分原理. 本文假设你已经知道了PCA算法的基本原理和步骤. 从原始输入空间到特征空间 普通PCA算法的输入: 训练数据集\(D={x_1, \dots, x_m}\), \(x_i \in R^n\). 目标降维维度: \(d\) 新的测试数据\(x\) Kernel PCA则需要在输入中加入一个指定的 kernel function \(\kappa\). 我们已经

几个重要的问题 现在已经知道了kernel function的定义, 以及使用kernel后可以将非线性问题转换成一个线性问题. 在使用kernel 方法时, 如果稍微思考一下的话, 就会遇到以下几个问题: 可以略过特征映射函数\(\Phi\), 只使用kernel function \(\kappa\)吗? 上一节的例子已经给出了答案, YES. 什么样的函数才能被当做kernel function来使用, 总不能只要可以将两个原始输入映射到一个实数上\(\chi^2 \to R\), 就能用

(本文假设你已经知道了hard margin SVM的基本知识.) 如果要为Kernel methods找一个最好搭档, 那肯定是SVM. SVM从90年代开始流行, 直至2012年被deep learning打败. 但这个打败也仅仅是在Computer Vision 领域. 可以说对现在的AI研究来说, 第一火的算法当属deep learning. 第二火的仍是SVM. 单纯的SVM是一个线性分类器, 能解决的问题不多. 是kernel methods为SVM插上了一双隐形的翅膀, 让它能翱翔

Linear Regression 线性回归应该算得上是最简单的一种机器学习算法了吧. 它的问题定义为: 给定训练数据集\(D\), 由\(m\)个二元组\(x_i, y_i\)组成, 其中: \(x_i\)是\(n\)维列向量 \(y_i\)的值服从正态分布\(N(f(x_i), \sigma_i^2)\), \(f(x_i)\)是关于\(x_i\)的线性函数: \(f(x_i) = w^Tx_i + b\). 为方便起见, 令\(x_i \gets [x_{i0} = 1, x_{i1},

目录 . sys_call_table:系统调用表 . 内核符号导出表:Kernel-Symbol-Table . Linux 32bit.64bit环境下系统调用入口的异同 . Linux 32bit.64bit环境下sys_call_table replace hook 1. sys_call_table:系统调用表 0x1: sys_call_table简介 sys_call_table在Linux内核中是在Linux内核中的一段连续内存的数组,数组中的每个元素保存着对应的系统调用处理函数

转载:https://www.linux.com/learn/linux-career-center/44184-the-kernel-newbie-corner-kernel-debugging-with-proc-qsequenceq-files-part-3 Finally, after two installments of the basics of debugging with sequence files, we're going to finish off by demonstr

转载:https://www.linux.com/learn/linux-career-center/39972-kernel-debugging-with-proc-qsequenceq-files-part-2-of-3 This week, we'll pick up where we left off last week and continue discussing simple kernel and module debugging using seq_file-based proc

转载:https://www.linux.com/learn/linux-career-center/37985-the-kernel-newbie-corner-kernel-debugging-using-proc-qsequenceq-files-part-1 Over this column and the next one (and possibly the one after that, depending on how detailed we get), we're going t

Kernel典型相关分析 (一)KCCA 同样,我们可以引入Kernel函数,通过非线性的坐标变换达到之前CCA所寻求的目标.首先,假设映射$\Phi_X: x\rightarrow \Phi_X(x), \Phi_Y: y\rightarrow \Phi_Y(y)$,记$\mathbf{\Phi_X}=(\Phi_X(x_1),\Phi_X(x_2),\cdots,\Phi_X(x_p))^\prime, \mathbf{\Phi_Y}=(\Phi_Y(y_1),\Phi_Y(y_2),\cd

转自:http://www.cnblogs.com/LittleHann/p/4127096.html 目录 1. sys_call_table:系统调用表 2. 内核符号导出表:Kernel-Symbol-Table 3. Linux 32bit.64bit环境下系统调用入口的异同 4. Linux 32bit.64bit环境下sys_call_table replace hook 1. sys_call_table:系统调用表 0x1: sys_call_table简介 sys_call_t

内容转载自我的博客 目录 说明 1. 创建虚拟环境jupyter 2. 安装nodejs(用于jupyterlab安装扩展) 3. 安装pip包 4. 使用jupyterlab 5. 配置jupyterlab 6. 开机自启jupyter 6. 开机自启和nohup运行 7. 添加其他python环境的kernel 8. 添加matlab的kernel 9. 使用frp内网穿透 10. VSCode连接jupyter 11. ssh连接jupyter在本地打开 12. matplotlib安装

Probabilistic PCA 在之前的文章PCA与LDA介绍中介绍了PCA的基本原理,这一部分主要在此基础上进行扩展,在PCA中引入概率的元素,具体思路是对每个数据$\vec{x}_i$,假设$\vec{x}_{i} \sim N\left(W{\vec{z}_{i}}, \sigma^{2} I\right)$,其中$\vec{z}_{i}$是一个低维向量,它的先验分布满足$\vec{z}_{i} \sim N(0, I)$,$W$以及所有的$\vec{z}_i$均是要计算的量.$\si

1.查看当前kernel版本 uname -r 2.查看已安装版本 rpm -q kernel 3.查看可升级kernel版本 yum list kernel 4.升级kernel版本 yum update kernel 5.删除旧的内核 方法一:安装yum-utls: yum install -y yum-utils 设置你想要保留多少旧的内核,比如我想保留两个: sudo package-cleanup --oldkernels --count= 方法二:直接删除对应版本 rpm -e ke

什么是RabbitHub? RabbitHub 是专门针对 .NET 平台所设计.研发的一套相对完整的插件开发框架,它是由一个内核两大框架多个组件及一系列的开发时支持而构成. RabbitHub 架构图: 它为了解决什么? 一般公司内部的产品肯定是多元化的,而拥有的开发团队也不止一支,这样以来各个开发团队内部所使用的框架多多少少有一些不一致,从而导致技术无法共享.各个团队之间无法进行技术交流的僵局,各个团队还有可能对相差无几的功能重复开发,甚至导致服务器部署环境的不一致,浪费宝贵的资源与时间.

In recent years, Kernel methods have received major attention, particularly due to the increased popularity of the Support Vector Machines. Kernel functions can be used in many applications as they provide a simple bridge from linearity to non-linear

每个程序猿都有一个框架梦,曾经在2013年8月15日写过一篇"Koala Framework是什么?我为什么要写这个框架?"的文章,在开放框架路上迈出了第一步,之后作者如愿找到了一份相对满意的工作,此时 Koala Framework 改名为 RabbitHub,并在该公司内部使用了一年多的时间之后的今天"RabbitHub(兔窝)" 家族中的老大哥 "Rabbit Kernel(兔子内核)" 正式与大家见面了. 什么是RabbitHub? Ra

Kernel Methods理论的几个要点: 隐藏的特征映射函数\(\Phi\) 核函数\(\kappa\): 条件: 对称, 正半定; 合法的每个kernel function都能找到对应的\(\Phi\) kernel matrix 以KPCA, KSVM, KLR为例, 理解如何利用kernel将线性算法转换成非线性的过程和思想, 具体的推导过程倒不是那么重要 表现定理: 最优解\(f\in RKHS \text{ of } \kappa\) 笔记列表: (1) 从简单的例子开始 (2)

catalog . 程序功能概述 . 感染文件 . 前置知识 . 获取ROOT权限: Linux Kernel <= - Local Privilege Escalation 1. 程序功能概述 . 得到root权限 . 感染文件 . 进行破坏 Relevant Link: https://github.com/karottc/linux-virus 2. 感染文件 该病毒采取感染.C源代码文件的方式进行传播感染,即在每个被感染的源代码的主函数中插入恶意函数的调用,以及在文件的其他位置插入恶意逻

ABSTRACT There are two main methods for building the kernel. You can build locally on a Raspberry Pi which will take a long time; or you can cross-compile, which is much quicker.There is an introduction about cross-compilation as follows. You need ub

From: http://hi.baidu.com/flashgive/item/eaef6326b5eb73d3a417b662 archlinux中传统方法编译内核 1)下载内核以及补丁并解压: $ wgethttp://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/kernel.org/linux/kernel/v3.x/linux-3.3.tar.xz $ wgethttp://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/kernel.org/linux/kernel/v3