私たちはポータブルコード（win + macOs）を作成しており、コードが頻繁にクラッシュするため、コードをより堅牢にする方法を検討しています...（通常はオーバーフローまたは初期化の誤り）:-(

私は、Google Chromeがすべてのタブにプロセスを使用することを読んでいたので、何か問題が発生した場合、プログラムは完全にクラッシュせず、そのタブのみがクラッシュします。それはかなりいいと思うので、やってみるかもしれません！

だから私は誰かが私がより堅牢なc++コードを構築するのを助けることができるいくつかのヒント、ヘルプ、読書リスト、コメント、または何かを持っているかどうか疑問に思いました（ポータブルは常により良いです）。

同じトピックで、プロセス用のポータブルライブラリ（ブーストなど）があるかどうかも疑問に思っていましたか？

どうもありがとう。

次の HttpHandler があります。ブラウザーがポーリングする必要なく、更新をブラウザー (jQuery と GrowlUI が実装されている場所) にプッシュするために使用しています。私が達成したのは、ポーリングループをサーバーに移動したことだけだと思います。

このクラスをより堅牢でスケーラブルにする方法を誰か教えてもらえますか?

これがコードです。

I'm a hobbyist programmer (only in TI-Basic before now), and after much, much, much debating with myself, I've decided to learn Python. I don't have a ton of free time to teach myself a hundred languages and all programming I do will be for personal use or for distributing to people who need them, so I decided that I needed one good, strong language to be good at. My questions:

1. Is python powerful enough to handle most things that a typical programmer might do in his off-time? I have in mind things like complex stat generators based on user input for tabletop games, making small games, automate install processes, and build interactive websites, but probably a hundred things along those lines

2. Does python handle networking tasks fairly well?

3. Can python source be obfuscated, or is it going to be open-source by nature? The reason I ask this is because if I make something cool and distribute it, I don't want some idiot script kiddie to edit his own name in and say he wrote it

4. And how popular is python, compared to other languages. Ideally, my language would be good and useful with help found online without extreme difficulty, but not so common that every idiot with computer knows python. I like the idea of knowing a slightly obscure language.

Thanks a ton for any help you can provide.

プロダクション システムにバグがあり、共有メモリ ミューテックスを保持している間にプロセスのセグメンテーション違反が発生します。死ぬときにロックを解除してほしい。私たちは sem_wait()/sem_post() を使用していますが、宿題をやってみると、この API ではそのような動作が許可されていないことがわかりました。

http://www.usenetmessages.com/view.php?c=computer&g=1074&id=78029&p=0

この記事によると、答えは堅牢な pthreads API を使用することです。このトピックに関する次の記事を見つけました。

http://www.embedded-linux.co.uk/tutorial/mutex_mutandis

しかし、次のコードを実装すると、信頼できない動作が発生します。たとえば、プロセス 3 に segfault を指示しても、コードは問題なく動作します。他のプロセスはウェイクアップし、ミューテックスを保持している間にプロセスが停止したことを認識し、回復します。ただし、プロセス 0 に停止するように指示するか、63 行目のスリープ コールを削除する必要があります。失敗したプロセスが自分自身を強制終了すると、他のプロセスは起動しません。私は何か間違ったことをしていますか？

ところで：CentOS 5、64ビットでコンパイルしています：

(申し訳ありませんが、コードの文章とコメ​​ントは、私の母国語であるポルトガル語です。)

問題は次のとおりです。サイズが A、B、C、D の 4 つの生徒グループと、合計 k 人の付き添い人がいる場合、生徒にほぼ等しい割合で付き添い人を割り当てるアルゴリズムを考案します。

シャペロンの数は正の整数でなければならないため、グループに k*A/N、k*B/N、k*C/N、k*D/N シャペロンを与えることはできません。適切な数のシャペロンを取得できない可能性があるため、丸めることはできません。したがって、私の考えでは、小数部分を捨て、整数部分を各グループに与え、整数除算も行います。その後、シャペロンがいくらか余るかもしれませんが、多くても 3 人なので、残りが最も多いグループに割り当てます。

すると、インタビュアーは、これには問題があると指摘しました。別のシャペロンを追加する場合、k を k+1 に増やすと、グループの 1 つが実際にこの方法でシャペロンを失う可能性があります。彼女は私に例を挙げましたが、覚えていません。

この問題を回避するアルゴリズムを思い付くことができる人はいますか?

Javaの概念についていくつか疑問があります。

1. Javaでのコードの再利用は、Cなどの他のプログラミング言語で定義されている関数の使用と似ていますか？

2. Javaは本質的に堅牢ですか、それとも堅牢なコードを作成する方法を提供しますか？

誰でも上記の2つを説明できますか？私は数冊の本を読みましたが、はっきりとした画像が得られませんでした

ロバストな視覚追跡の研究をしている学生です。そして最近、私は自分の研究で問題に遭遇しました。先生は研究に関する matlab コードのプロジェクトをくれました。このコードを実行しようとすると、プログラム エラーは次のようになります。

プログラム追跡に行くと、mexLasso 関数が存在しないことがわかりました。空の mexLasso.m ファイルと mexLasso.mexw32 ファイルのみを取得します。私のOSバージョンはWindows 7 64ビットで、matlabはmatlab 7.12.0 r2011aです

ここにいる誰かが私の問題の原因を知っていますか?

もう、バイナリ ファイル mexLasso.mexw32 のソース コードを持っている人を知っている人がいるのだろうかと思います。ファイル mexLasso.mexw32 のソース コードを入手できれば、その 64 ビット バージョンを自分でコンパイルできると思ったからです。私のOSが.mexw32ファイルを認識できなかったのではないかと疑っています.)

私はあなたが私を助けに来てくれるのに十分明確であることを願っています、どうもありがとう！

すべての関数を try と catch でラップすることは良い習慣ですか?

サーバーをより堅牢にし、クラッシュから保護する方法の 1 つは、サーバー内のすべての関数を try&catch ステートメントでラップすることであるかどうかを理解しようとしています。

これは合理的なことですか??

私の問題はこれです：NAロバストな標準誤差の計算でいくつかの値を取得する必要がある場所を取得します。

クラスターロバストな標準誤差を使用して、固定効果パネル回帰を実行しようとしています。このために、私はp。3はStock/Watson（2006）に続く（後でEconometricaで公開され、アクセスできる人向け）。(M/(M-1)*(N-1)/(N-K) クラスターの数が有限でデータが不均衡であるため、下向きのバイアスに対抗して自由度を修正したいと思います。

同様の問題がStackOverflowの[1、2]の前に投稿され、 CrossValidatedの関連する問題[ 3 ]が投稿されています。

Arai（および最初のリンクの回答）は、関数に次のコードを使用します（以下にデータを追加してコメントを付けます）。

、ここでgcenter、平均からの偏差を計算します（固定効果）。次に、クラスター変数として回帰を続行しDS_CODEます（データに「データ」という名前を付けました）。

計算したい

ただし、分散のuj（clx上記の式を参照）を計算する場合、最初にリグレッサーのいくつかの値を取得し、次に多くのゼロを取得します。この入力ujが分散に使用される場合、NAs結果のみになります。

私のデータ

私のデータは特殊な構造である可能性があり、問題を理解できないため、Hotmailからのリンクとしてすべてを投稿します。その理由は、他のデータ（新井（2011）から取得）では問題が発生しないためです。ご迷惑をおかけして申し訳ございませんが、ご覧いただければ幸いです。このファイルは、純粋にデータを含む5MBの.txtファイルです。

背景: glmultiを使用したマルチモデル推論

glmultiは、従属変数と一連の予測子を指定してすべての可能な一般線形モデルを構築し、従来のglm関数を介してそれらを適合させ、マルチモデル推論 (たとえば、 AICc、BIC から導出されたモデルの重みを使用)。glmultiは、理論的には、係数、モデルの対数尤度、および自由パラメーターの数 (およびおそらく他の情報?) をglmと同じ形式で返す他の関数でも機能します。

私の目標: 堅牢なエラーを伴うマルチモデル推論

外れ値の影響を防ぐために、量的従属変数のエラーの堅牢なモデリングでglmultiを使用したいと思います。

たとえば、線形モデルの誤差は、正規分布ではなくt 分布として分布していると仮定できます。尖度パラメーターを使用すると、t 分布の裾が大きくなる可能性があるため、(正規分布と比較して) 外れ値に対してよりロバストになります。

ただし、私は t 分布アプローチを使用することにコミットしていません。対数尤度を返すため、 glmultiのマルチモデル アプローチで機能するアプローチに満足しています。しかし、残念ながら、R でよく知られているロバストな線形モデル (たとえば、robustのlmRobやrobustbaseのlmrob ) は使用できません。これは、対数尤度フレームワークで動作しないため、glmultiでは機能しないためです。

問題: glmultiで動作する堅牢な回帰関数が見つかりません

対数尤度フレームワークで動作する RI の唯一の堅牢な線形回帰関数は、heavyLm ( heavyパッケージから) です。分布でエラーをモデル化します。残念ながら、heavyLmはglmultiでは動作しません(少なくともすぐに使用できるものではありません)。これにはloglik (およびおそらく他のもの) 用の S3 メソッドがないためです。

説明する：

データセットスタックロスの使用

通常のガウス線形モデル:

glmのデフォルトのガウスリンク関数を使用したglmultiによるマルチモデル推論

t 分布誤差を持つ線形モデル (デフォルトは df=4)

フィッティング関数としてHeavyLmを呼び出すglmultiを使用したマルチモデル推論

次のエラーが発生します。

次の関数を定義すると、

glmulti は対数尤度を取得できますが、次のエラーが発生します。

問題: ロバストな線形回帰のどの関数/パッケージが glmulti で動作しますか (つまり、glm のように動作します)?

HeavyLm をglmultiで動作させるための関数をさらに定義する方法はおそらくあると思いますが、この旅に出る前に誰か尋ねたいと思いました。

• （a）対数尤度フレームワークの下で動作し、（b）glmのように動作する（したがって、すぐに使えるglmultiで動作する）堅牢な線形回帰関数を知っています。
• HeavyLm はすでに glmulti で動作しています。

どんな助けでも大歓迎です！