内核包使用ELReo提供 1.准备ELRepo (1)检测ELRepo是否安装 yum --disablerepo="*" --enablerepo="elrepo-kernel" list available (2)安装ELRepo centos6 使用 rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org rpm -Uvh https://www.elrepo.org/elrepo-release-

原来是Python3+C# 查看列表jupyter kernelspec list 删除指定kernel:jupyter kernelspec remove icsharpkernel 删除成功:(刷新一下) 不同编程语言对应Kernel的下载地址:https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels 对于C#我推荐使用workbooks:https://github.com/Microsoft/workbooks https://doc

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

默认情况下,(Windows)vscode的安装路径为C:\Users\用户名\.vscode\extensions. 如果想要自定义扩展的安装路径,无法直接在vscode中修改.但是,在启动vscode的时候,可以指定扩展路径. cmd$ D:\VSCode\bin\code --help Usage: code.exe [options] [paths...] To read output from another program, append '-' (e.g. 'echo Hello

rancher说明为什么需要按照指定版本安装以及rancher和节点linux环境配置-docker指定版本安装 待办 https://blog.csdn.net/CSDN_duomaomao/article/details/75267156 有关环境配置 https://blog.csdn.net/wo18237095579/article/details/89638901#_9 rancher 官方配置要求 https://docs.rancher.cn/rancher2x/quick-st

1.查看系统内核 uname -r 2.查看已安装kernel-devel uname -a ; rpm -qa kernel\* | sort 3.下载对应的rpm wget xxx/kernel-devel-2.6.32-754.el6.x86_64.rpm 或者 $ sudo yum install "kernel-devel-uname-r == $(uname -r)" 4.卸载已安装的内核 yum remove kernel-devel-2.6.32-754.el6.x86

yum install "kernel-devel-uname-r == $(uname -r)"

作者 : 韩曙亮 转载请出名出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/38636827 一. Linux 内核简介 1. 内核功能简介 (1) 操作系统 和 内核 简介 操作系统 : -- 功能 : 完成基本功能 和 系统管理; -- 组成 : 内核(kernel), 设备驱动程序(driver), 启动引导程序(bootloader), 命令行(shell), 用户界面(UI), 文件系统(filesystem), 管理工具;

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

(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

以svn为例,64位centos yum install subversion --installroot=/usr/svn/后 执行svn命令,报错svn: error while loading shared libraries: libsvn_client-1.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory 这是由于指定了svn的安装目录,svn的lib库在/usr/svn/usr/lib和/usr/svn/u

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

本文转自:https://www.cnblogs.com/pyyu/p/9814062.html 网上的命令都是垃圾 yum -c /etc/yum.conf --installroot=/opt/all_venv/ --releasever=/ install nginx 该命令简单解释如下: -c /etc/yum.conf                  表示指定yum配置文件地址 --installroot=/usr/local        表示指定自定义的安装目录 努力成为一个开发

网上的命令都是垃圾 yum -c /etc/yum.conf --installroot=/opt/all_venv/ --releasever=/ install nginx 该命令简单解释如下: -c /etc/yum.conf                  表示指定yum配置文件地址 --installroot=/usr/local        表示指定自定义的安装目录

用pip安装库的有时候很慢都动不了 ,访问速度很慢,不稳定等缺陷 所以呢为了解决这个问题只能指定网址源下载的话速度就很快了 pip安装默认访问的是https://pypi.Python.org/simple/ 国内厂商提供的pip镜像目前可以用的有两个,一个是豆瓣http://pypi.douban.com/,另一个是中国科学技术大学http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 有两种方式可以使用我们自己指定的镜像源,第一种是手动指定: pip install