我在一个运行Linux(Debian和Ubuntu)的实验室工作.用户名和组名由NIS和yp处理.我们有一些普通用户,每个人都可以访问运行实验,然后我们每个人都拥有自己的用户,此外还有一个我们都是其成员的公共组.
如何使/home/用户/组对共享驱动器(NFS)上的所有文件和目录进行读/写(/可执行)？基本上我想要的是
chmod -R 664 /home
chgrp -R commongroup /home
或者等价的umask 0002.
但是运行上述命令只能修复文件夹中的当前文件,而umask仅适用于单个用户,并且必须在每次用户登录时运行,即.在.bashrc文件中(这将通过gnome用于更改模式吗？).是否有系统范围的命令或设置可用于确保我们的commongroup对公共文件具有写入权限？
我一直在scipy.optimize.leastsq用来拟合一些数据.我想在这些估计值上得到一些置信区间,所以我查看cov_x输出但是文档很清楚这是什么以及如何从中得到我的参数的协方差矩阵.
首先,它说它是一个雅可比行列式,但在笔记中它也说" cov_x是雅各比式的雅可比近似",所以它实际上不是雅可比,而是一个使用雅可比的近似的Hessian.以下哪些陈述是正确的？
其次这句话对我来说很困惑:
该矩阵必须乘以残差方差,以得到参数估计的协方差 - 见
curve_fit.
我确实去看看curve_fit它们所处的源代码:
s_sq = (func(popt, *args)**2).sum()/(len(ydata)-len(p0))
pcov = pcov * s_sq
这相当于乘cov_x用s_sq,但我无法找到任何参考这个公式.有人能解释为什么这个等式是正确的吗？我的直觉告诉我它应该是另一种方式,因为cov_x它应该是一个衍生物(雅可比或黑森),所以我在想:
我想要的东西cov_x * covariance(parameters) = sum of errors(residuals)在哪里sigma(parameters).
如何连接事物curve_fit正在做我所看到的例如.维基百科:http: //en.wikipedia.org/wiki/Propagation_of_uncertainty#Non-linear_combinations
我的一个朋友需要阅读大量令人烦恼的数据(大约18000个数据集).具体来说,数据应该是8列和~8000行数据,而是数据以7列的形式传递,最后一个条目溢出到下一行的第一列.
另外每行~30行只有4列.这是因为一些上游程序正在将一个200 x 280阵列重新整形为7x8120阵列.
我的问题是:我们如何将数据读入8x7000阵列.当列数不均匀时,我通常的np.loadtxt和np.genfromtxt库都会失败.
请记住,性能是一个因素,因为必须为~18000个数据文件完成.
以下是典型数据文件的链接:http: //users-phys.au.dk/hha07/hk_L1.ref
我知道,我的问题相当广泛,但很长一段时间我一直在想这个问题.
一点背景.我在物理实验室工作,所有实验室计算机都运行Debian(旧版本和Lenny的混合)或最近的Ubuntu 10.4 LTS.我们编写了许多自定义软件来与实验硬件和其他计算机连接.
我们有很多FPGA板可以控制实验的各个部分,它们通过USB连接到不同的计算机.在升级控制实验的计算机之后,我们开始看到运行所有激光器的计算机的崩溃/锁定.这曾经是完全稳定的.
我的问题是:如果整个计算机由于a)Python/GTK软件问题而锁定了b)b)USB设备驱动程序或c)实际设备可以归咎于Linux内核(或其他操作系统级别) ？
即使我在软件/硬件实现中出错,要求linux内核不要惊慌是不公平的.
我自己的猜测:任何用户级应用程序都不应该崩溃整个系统,因为他们应该只能访问自己的东西.
任何设备驱动程序都成为内核本身的一部分,因此可以使其崩溃.我的推理是否合理？
奖金问题:有没有办法以某种方式隔离设备和内核,这样无论硬件出现什么愚蠢的错误,Linux都会保持愉快的运行.这有两个原因非常有用:1)使用正在运行的系统调试更容易,2)为了实验的目的,我们确实需要很长的正常运行时间,并且只有一部分系统崩溃比崩溃的一部分要好得多.系统传播到其余部分.
有关此主题的任何链接和阅读材料将不胜感激.谢谢.
我从我的一位同事那里得到了一些用 Python 编写的适用于 Windows 的代码。他使用了几个模块，其中文件的扩展名为 mymodule.pyw 而不是 mymodule.py。这只是通过做
导入我的模块
即使没有名为 mymodule.py 的文件。但是，在 Linux（在我的情况下为 Ubuntu 13.04）中，这不起作用。我收到这种形式的错误消息：
回溯（最近一次调用最后一次）：导入 core.main_window 中的文件“main.pyw”，第 27 行
导入错误：没有名为 main_window 的模块
只需将模块文件重命名为 .py 即可解决问题，但这不是可取的，因为我想在 Windows 和 Linux 上使用相同的软件。
为什么在 Python 和 Windows 中的处理存在这种差异，以及可以采取哪些措施来修复它？
参考资料： 我似乎找到了为 windows 添加了 pyw 支持的原始补丁，但没有争论为什么它不应该也适用于 Linux。
我已经在我的 Windows 8 笔记本电脑（64 位）上安装了 Jupyter 和 R。
如何在运行 R 内核的 Jupyter 笔记本中运行魔术命令。
示例：我想运行例如
%%latex
\sqrt{2}
但它返回的不是格式化的数学：
Error in parse(text = x, srcfile = src): <text>:1:1: unexpected SPECIAL
1: %%
^
这些函数的文档有点稀少，其中很多都没有从 IPython 文档中更新。也许此功能不适用于 r 内核。
我正在使用Adam Machanic制作的漂亮的sp_whoisactive工具.
然而,文档有点稀疏.具体而言,我提供的列的含义和单位不清楚.
我应该如何理解"物理读数"？我可以将其转换为例如MB或者它不是1to1转换吗？tempdb_allocations和read是以相同的单位给出的吗？
对于CPU:"对于活动请求,当前查询占用的总CPU时间"
这是指以秒为单位的CPU时间,毫秒？并行化时它会计算两倍吗？
我正在运行此命令:
sp_whoisactive @filter_type='login', @filter='myusername', @get_plans=1
这一个用于帮助文本:
sp_whoisactive @help=1