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  • 下列各种措施中,哪些可以减少磁盘服务时间? 正确答案: A B C 你的答案: D (错误) 块高速缓存 磁盘驱动调度 目录项分解法 异步I/O技术 添加笔记 求解答(16) 收藏 纠错 ...

    设计文件系统时应尽量减少访问磁盘的次数,以提高文件系统的性能.下列各种措施中,哪些可以减少磁盘服务时间?

    正确答案: A B C   你的答案: D (错误)

    块高速缓存
    磁盘驱动调度
    目录项分解法
    异步I/O技术


    异步I/O只能提高CPU利用率,但访问磁盘的次数并不改变

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  • https://wenku.baidu.com/view/5288baf8534de518964bcf84b9d528ea81c72f3c.html
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  • 下列信息可能会对解决问题有所帮助: 下列软件包有未满足的依赖关系: gcc : 依赖: gcc-4.8 (>= 4.8.1-4~) 但是它将不会被安装 E: 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状,就是它们破坏了软件包间的依赖关...

     

    完成
    正在分析软件包的依赖关系树
    正在读取状态信息… 完成
    有一些软件包无法被安装。如果您用的是 unstable 发行版,这也许是
    因为系统无法达到您要求的状态造成的。该版本中可能会有一些您需要的软件
    包尚未被创建或是它们已被从新到(Incoming)目录移出。
    下列信息可能会对解决问题有所帮助:

    下列软件包有未满足的依赖关系:
    gcc : 依赖: gcc-4.8 (>= 4.8.1-4~) 但是它将不会被安装
    E: 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状,就是它们破坏了软件包间的依赖关系。

    或:

    sudo apt-get install build-essential
    正在读取软件包列表… 完成
    正在分析软件包的依赖关系树
    正在读取状态信息… 完成
    有一些软件包无法被安装。如果您用的是 unstable 发行版,这也许是
    因为系统无法达到您要求的状态造成的。该版本中可能会有一些您需要的软件
    包尚未被创建或是它们已被从新到(Incoming)目录移出。
    下列信息可能会对解决问题有所帮助:

    下列软件包有未满足的依赖关系:
    build-essential : 依赖: gcc (>= 4:4.4.3) 但是它将不会被安装
    依赖: g++ (>= 4:4.4.3) 但是它将不会被安装
    E: 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状,就是它们破坏了软件包间的依赖关系。

    遇到类似的依赖,可以用aptitude命令来解决,aptitude本来是debian的默认软件,但是最近几个版本的ubuntu里面好像没有这个工具了。那就自己安装一个吧。

    不管三七二十一,更新先:

    sudo apt-get update && sudo apt-get dist-upgrade

    然后安装今天的主角:

    sudo apt-get install aptitude

    然后用aptitude替代apt-get来安装软件。

    sudo aptitude install build-essential

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  • problem下列哪些方法可以用来对高维数据进行降维:A. LASSOB. 主成分分析法C. 聚类分析D. 小波分析法E. 线性判别法F. 拉普拉斯特征映射答案: A B C D E FanalysisLasso(Least absolute shrinkage and selecti...

    感想

    降维的方法有很多种,比如auto encoder,pca, LDA等,但是列举全还是不怎么行,看来还是要刷题。

    problem

    下列哪些方法可以用来对高维数据进行降维:

    A. LASSO
    B. 主成分分析法
    C. 聚类分析
    D. 小波分析法
    E. 线性判别法
    F. 拉普拉斯特征映射

    答案: A B C D E F

    analysis

    Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator, Tibshirani(1996)) 方法是一种压缩估计,它通过构造一个罚函数得到一个较为精炼的模型,使得它压缩一些系数,同时设定一些系数为零。因此保留了子集收缩的优点,是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。Lasso 的基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下,使残差平方和最小化,从而能够产生某些严格等于 0 的回归系数,得到可以解释的模型。lasso通过参数缩减达到降维的目的;

    主成分分析的方法即PCA,这是一个经典的数据降维方法,如果有不明白的,就自行搜索了。

    小波是定义在有限间隔而且其平均值为零的一种函数,小波具有有限的持续时间和突变的频率和振幅,波形可以是不规则的,也可以是不对称的,在整个时间范围里的幅度平均值为零。而正弦波和余弦波具有无限的持续时间,它可从负无穷扩展到正无穷,波形是平滑的,它的振幅和频率也是恒定的。

    信号分析一般是为了获得时间和频率域之间的相互关系。傅立叶变换提供了有关频率域的信息,但时间方面的局部化信息却基本丢失。与傅立叶变换不同,小波变换通过平移母小波(mother wavelet)可获得信号的时间信息,而通过缩放小波的宽度(或者叫做尺度)可获得信号的频率特性。对母小波的缩放和平移操作是为了计算小波的系数,这些系数代表小波和局部信号之间的相互关系。小波分析中常用的三个基本概念:连续小波变换、离散小波变换和小波重构,如果有兴趣的同学,可以自行了解。

    线性判别法,即LDA,LDA的全称是Linear Discriminant Analysis(线性判别分析),是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher’s Linear Discriminant,因为它被Ronald Fisher发明自1936年,Discriminant这次词我个人的理解是,一个模型,不需要去通过概率的方法来训练、预测数据,比如说各种贝叶斯方法,就需要获取数据的先验、后验概率等等。LDA是在目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法,据我所知,百度的商务搜索部里面就用了不少这方面的算法。

    LDA的原理是,将带上标签的数据(点),通过投影的方法,投影到维度更低的空间中,使得投影后的点,会形成按类别区分,一簇一簇的情况,相同类别的点,将会在投影后的空间中更接近。


    拉普拉斯特征映射:它的直观思想是希望相互间有关系的点(在图中相连的点)在降维后的空间中尽可能的靠近。Laplacian Eigenmaps可以反映出数据内在的流形结构。

    降维方法 __ 属性选择:过滤法;包装法;嵌入法; 

          |_ 映射方法 _线性映射方法:PCA、FDA等 
                |_非线性映射方法: 
                          |__核方法:KPCA、KFDA等 
                          |__二维化: 
                          |__流形学习:ISOMap、LLE、LPP等。 
                |__其他方法:神经网络和聚类 

    参考文献

    [1].牛客网.https://www.nowcoder.com/questionTerminal/90980952e1b747d3ace40c1356b64c5b

    [2].数据降维方法小结.http://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48223001

    [3].机器学习降维算法四:Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射.http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/8855796

    [4].机器学习中的数学(4):线性判别分析、主成分分析.http://blog.jobbole.com/88195/


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