Android12删除/system/etc/init/bootstat.rc后，为什么init进程还能解析bootstat.rc

Android 12 中，/system/etc/init/bootstat.rc 文件被删除后，init 进程应该无法解析该文件。

可能的原因有以下几个：

1. 文件被误删后，没有重启设备，init 进程仍然在运行，从而继续解析之前读取的 bootstat.rc 文件。

2. 在删除文件之前，该文件已经被加载到内存中，init 进程仍然可以从内存中读取该文件的内容。

3. 在某些情况下，Android 12 系统可能会在其他位置备份 bootstat.rc 文件，在该备份文件中 init 进程仍然可以找到并解析该文件。

总的来说，如果确保已删除了 /system/etc/init/bootstat.rc 文件，并重启了设备，init 进程应该无法解析该文件。如果仍然存在问题，可能需要对系统进行进一步的调试和分析。

相关问题

能帮我写一段用改进bootstrap法抽样的matlab程序吗，随便举个实例。

当然可以。改进bootstrap法是一种统计学中用于估计统计量的方法，其目的是通过有放回的抽样来估计样本的分布。以下是一个简单的 MATLAB 程序的示例：

假设我们有一个矩阵 `data`，其中包含了我们想要进行抽样的数据。我们可以使用以下 Matlab 代码来实现改进bootstrap方法的抽样：

% 定义样本大小
n = numel(data);

% 初始化一个空的向量用于保存抽样结果
boot_samples = zeros(n, 1);

% 进行抽样
for i = 1:n
    
    % 从 data 中随机选择一个样本
    sample_index = randi(n);
    sample = data(sample_index);
    
    % 计算 k-次重复改进bootstrap（k=10）中样品的平均值
    B = 10;
    bootstat = bootstrp(B, @(x) mean(x), sample);
    
    % 将平均值添加到样本中
    boot_samples(i) = mean(bootstat);
    
end

% 输出样本分布
histogram(boot_samples);

在这个示例中，我们将数据 `data` 进行抽样，并使用改进bootstrap方法来估计样本的平均值。我们使用 `randi` 函数来从 `data` 中随机选择一个样本，并使用 `bootstrp` 函数进行k-次重复改进bootstrap，然后根据样本平均值将其添加到我们的样本中。最后，我们使用 `histogram` 函数来可视化样本分布。

希望这个示例对您有所帮助！

改进的bootstrap参数估计matlab代码

以下是一段MATLAB代码，用于改进的Bootstrap参数估计：

% 设定样本数据和统计量
data = randn(100,1); % 样本数据
stat = mean(data); % 统计量为样本均值

% 设定Bootstrap参数
B = 1000; % Bootstrap重抽样次数

% 进行Bootstrap重抽样
bootstat = zeros(B,1); % 初始化Bootstrap统计量
for i = 1:B
    bootdata = randsample(data,length(data),true); % 有放回抽样
    bootstat(i) = mean(bootdata); % 计算Bootstrap统计量
end

% 计算Bootstrap参数估计
bootmean = mean(bootstat); % Bootstrap均值
bootstd = std(bootstat); % Bootstrap标准差
bootci = prctile(bootstat,[2.5 97.5]); % Bootstrap置信区间

% 输出结果
fprintf('样本均值为%.4f\n', stat);
fprintf('Bootstrap均值为%.4f，标准差为%.4f，95%%置信区间为[%.4f, %.4f]\n', bootmean, bootstd, bootci(1), bootci(2));

在这个代码中，我们首先设定了样本数据和统计量（这里选择的是样本均值）。接着，我们设定了Bootstrap参数，其中`B`表示Bootstrap重抽样的次数。在进行Bootstrap重抽样时，我们使用了MATLAB自带的`randsample`函数，该函数可以进行有放回的抽样，返回一个与原始数据大小相同的样本。在每次Bootstrap重抽样后，我们计算了Bootstrap统计量，并将其存储在`bootstat`数组中。最后，我们使用`mean`函数和`std`函数计算了Bootstrap均值和标准差，并使用`prctile`函数计算了95%的Bootstrap置信区间。最终输出了样本均值和Bootstrap参数估计的结果。

需要注意的是，Bootstrap方法的应用需要满足一定的条件，例如样本数据应该是独立同分布的。此外，Bootstrap方法可能会受到样本数据量的影响，在样本数据较少的情况下可能会出现估计不准的情况。因此，在应用Bootstrap方法时需要仔细考虑样本数据的特点和限制。