ker4.14 sys_mkdir
时间: 2023-10-14 19:02:54 浏览: 46
ker4.14 sys_mkdir是Linux内核4.14版本中的系统调用功能,主要用于在文件系统中创建一个新的目录。该系统调用函数的目的是创建一个新的目录,并为其指定一个路径和权限。
使用sys_mkdir系统调用函数需要传入两个参数:一个是要创建的目录的路径,另一个是新目录的权限。
路径参数可以是相对路径或绝对路径。相对路径是相对于当前工作目录的路径,而绝对路径是从根目录开始的完整路径。通过指定不同的路径,可以在不同的文件系统或目录中创建新目录。
权限参数是一个八进制数,用于指定新目录的访问权限。每个八进制位代表了一个具体的权限,包括读、写和执行权限。权限参数的具体数值可以根据需要进行调整,以便灵活地满足不同场景的权限需求。
sys_mkdir系统调用函数执行成功后,会在指定路径下创建一个新的目录,并根据权限参数设置新目录的访问权限。如果创建目录失败,系统将返回相应的错误码,以供程序进行错误处理。
总之,ker4.14 sys_mkdir是Linux内核4.14版本的一个系统调用函数,用于在文件系统中创建新目录。通过指定路径和权限参数,可以在不同路径上创建具有不同访问权限的新目录。
相关问题
def inv_fft_kernel_est(ker_f, ker_p): #print(ker_f.size()) #print(ker_p.size())#[64,1,106] print(ker_f[:, :, :, :, 0].size()) inv_denominator = ker_f[:, :, :, :, 0] * ker_f[:, :, :, :, 0] \ + ker_f[:, :, :, :, 1] * ker_f[:, :, :, :, 1] \ + ker_p[:, :, :, :, 0] * ker_p[:, :, :, :, 0] \ + ker_p[:, :, :, :, 1] * ker_p[:, :, :, :, 1] # pseudo inverse kernel in flourier domain. inv_ker_f = torch.zeros_like(ker_f) inv_ker_f[:, :, :, :, 0] = ker_f[:, :, :, :, 0] / inv_denominator inv_ker_f[:, :, :, :, 1] = -ker_f[:, :, :, :, 1] / inv_denominator return inv_ker_f
这段代码看起来是在计算一个逆傅里叶变换的核,其中涉及到对一个五维张量的索引操作。具体来说,第一行代码先打印了ker_f和ker_p的形状,然后对ker_f进行了一个索引操作,取出了它的第四个维度(即通道维度)的第一个元素,然后打印了这个张量的形状。第2-5行代码计算了一个分母,包含了ker_f和ker_p的一些复数运算。最后两行代码计算了一个伪逆傅里叶变换的核,其中对于每个通道,使用之前计算的分母来计算逆矩阵。最后返回一个与ker_f形状相同的张量inv_ker_f。
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regressor = svmtrain(mean_Xbase(:, j), Ker_base, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(cur_C) ' -n ' num2str(cur_nu) ' -m 10000']); mean_Xbase_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xbase(:, j), Ker_base, regressor); mean_Xhold_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xhold(:, j), Ker_hold, regressor); mean_Xval_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xval(:, j), Ker_val, regressor);
这段代码使用 svmtrain 函数训练一个支持向量机回归器 regressor,其中输入特征为 mean_Xbase(:, j),核矩阵为 Ker_base。训练过程中使用了参数 ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(cur_C) ' -n ' num2str(cur_nu) ' -m 10000'],其中 cur_C 和 cur_nu 分别是之前计算得到的 C 和 nu 的值。
接下来,使用 svmpredict 函数分别对 mean_Xbase(:, j)、mean_Xhold(:, j) 和 mean_Xval(:, j) 进行预测并将结果存储在 mean_Xbase_rec(:, j)、mean_Xhold_rec(:, j) 和 mean_Xval_rec(:, j) 中。这些预测结果是使用之前训练得到的 regressor 进行的。