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WSL2 即将普遍可用,Linux 内核提供方式改变

微软博客宣布,WSL2 将在 Windows 10 2004 版本中正式进入普遍可用(GA,Generally Available)状态。 WSL 2 是去年微软在Build 2019 上宣布推出的,相比第一代,新的 WSL 重新设计了架构,使用真正的 Linux 内核,可以在 Windows 上运行 ELF64 Linux 二进制文件。 Linux 二进制文件使用系统调用来执行许多功能,例如访问文件、请求内存与创建进程等。WSL 1 创建了一个转换层,对这些系统调用进行翻译,以允许它们在 Windows NT 内核上工作。但是,实现所有这些系统调用很有挑战性,导致某些应用程序无法在 WSL 1 中运行。现在 WSL 2 包含自己的 Linux 内核,它具有完整的系统调用兼容性,这引入了一组可以在 WSL 中运行的全新应用程序,比如 Linux 版本的 Docker。 博客中同时说明了,目前对 WSL2 所依赖的 Linux 内核的提供方式进行了一些改进,已经从 Windows OS 镜像中删除了 Linux 内核,将会通过 Windows Update 方式分发给用户计算机。也就是L...

KTV 歌曲推荐-PCA 降维+逻辑回归-性别预测及过拟合处理

前言 上一篇使用逻辑回归预测了用户性别,由于矩阵比较稀疏所以会影响训练速度。所以考虑降维,降维方案有很多,本次只考虑PCA和SVD。 PCA和SVD原理 有兴趣的可以自己去研究一下 https://medium.com/@jonathan_hui/machine-learning-singular-value-decomposition-svd-principal-component-analysis-pca-1d45e885e491 我简述一下: PCA是将高维数据映射到低维坐标系中,让数据尽量稀疏 SVD就是非方阵的PCA 实际使用中SVD和PCA并无太大区别 如果特征大于数据记录数,并不能有好的效果,具体原因自己可以去看。 代码 数据获取和处理 以前文章写过很多次,这里略过 原数据shape为:2000*1900 PCA和矩阵转换 查看最佳维度数 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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