ker-ce.repo [SSL certificate problem: EE certificate key too weak]

这个错误是由于你的系统不信任该镜像源的 SSL 证书，可能是该证书使用的加密算法被视为不安全而被系统拒绝。你可以尝试使用以下方法解决该问题：

1. 更新系统的 CA 证书。你可以使用以下命令更新 CentOS 系统的 CA 证书：

   sudo yum update -y ca-certificates

2. 临时禁用 SSL 验证。你可以在 `docker pull` 命令中使用 `--insecure-skip-tls-verify` 参数来禁用 SSL 验证，但这不是一个安全的方式，因为它会使你容易受到中间人攻击。

   docker pull --insecure-skip-tls-verify <image>

3. 更换镜像源。如果以上方法无法解决问题，你可以尝试更换一个可信的镜像源来下载 Docker 镜像。你可以在 Docker 官方网站上查找合适的镜像源，或者使用其他第三方的镜像源。

相关问题

ker[:, :, (centre-1):, (centre-1):] = psf[:, :, :centre, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, (centre-1):, :(centre-1)] = psf[:, :, :centre, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), (centre-1):] = psf[:, :, -(centre-1):, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), :(centre-1)] = psf[:, :, -(centre-1):, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True)这段代码，psf是complex张量，可以进行运算吗

这段代码是将psf张量的四个角上的部分分别复制到ker张量对应的位置，因为涉及到复制操作，所以需要保持psf和ker张量的数据类型一致。如果psf是一个complex张量，那么在复制过程中也会保持其数据类型不变，因此可以进行运算。但需要注意的是，如果需要对psf进行数学运算，需要使用适合complex数据类型的运算符。

Ker_base = [(1 : length(unique(Ybase)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_hold = [(1 : length(unique(Yhold)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_val = [(1 : length(unique(Yval)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)];

在这段代码中，分别计算了基础数据集（`Ker_base`）、保留样本集（`Ker_hold`）和验证样本集（`Ker_val`）之间的核矩阵。

具体来说，代码中进行了以下操作：

- 对于基础数据集（`Ker_base`）：
- `(1 : length(unique(Ybase)))'`：创建一个列向量，其中每个元素表示基础数据集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase)`：计算基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)`：对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算，得到核矩阵。

- 对于保留样本集（`Ker_hold`）：
- `(1 : length(unique(Yhold)))'`：创建一个列向量，其中每个元素表示保留样本集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase)`：计算保留样本集类别特征签名与基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase) .^ 2)`：对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算，得到核矩阵。

- 对于验证样本集（`Ker_val`）：
- `(1 : length(unique(Yval)))'`：创建一个列向量，其中每个元素表示验证样本集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase)`：计算验证样本集类别特征签名与基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)`：对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算，得到核矩阵。

这些操作使用了 `pdist2_fast` 函数计算欧氏距离，并在其基础上通过指数计算得到核矩阵。这些核矩阵将用于后续的模型训练和评估过程。