我们正在制作一个可移植的代码（win+macOs），并且我们正在研究如何使代码更加健壮，因为它经常崩溃......（通常是溢出或错误的初始化）:-(

我读到谷歌浏览器对每个标签都使用一个进程，所以如果出现问题，程序不会完全崩溃，只有那个标签。我认为这很整洁，所以我可以试一试！

所以我想知道是否有人有一些提示、帮助、阅读列表、评论或可以帮助我构建更多 rubust c++ 代码的东西（便携总是更好）。

在同一主题中，我还想知道是否有一个可移植的进程库（如 boost）？

非常感谢。

我有以下 HttpHandler；我正在使用它来将更新推送到浏览器（其中实现了 jQuery 和 GrowlUI），而无需浏览器进行轮询。我认为我所做的只是将轮询循环移至服务器。

谁能告诉我如何使这个类更健壮和可扩展？

这是代码。

我是一个业余程序员（之前只在 TI-Basic 中），经过与自己的很多、很多、很多辩论后，我决定学习 Python。我没有大量的空闲时间来自学一百种语言，而且我所做的所有编程都是供个人使用或分发给需要它们的人，所以我决定我需要一门好的、强大的语言来擅长. 我的问题：

1. python 是否强大到足以处理典型程序员在业余时间可能会做的大多数事情？我想到了诸如基于桌面游戏用户输入的复杂统计生成器、制作小游戏、自动化安装过程和构建交互式网站之类的东西，但可能有一百种类似的东西

2. python 能很好地处理网络任务吗？

3. python 源代码可以被混淆，还是本质上是开源的？我问这个的原因是因为如果我制作一些很酷的东西并分发它，我不希望某个白痴脚本小子编辑他自己的名字并说他写的

4. 与其他语言相比，python 有多受欢迎。理想情况下，我的语言会很好而且有用，可以在网上找到帮助，而且不会非常困难，但不会那么普遍，以至于每个有电脑的白痴都知道 python。我喜欢知道一种稍微晦涩的语言的想法。

非常感谢您提供的任何帮助。

We have a bug in a production system, where a process segfaults while holding a shared memory mutex. We'd like it to release the lock when dying. We use sem_wait()/sem_post(), but doing my homework, I've found that this API does not allow for such a behavior:

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

The answer, the article says, is using the robust pthreads API. I've found the following article about this topic:

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

But, having implemented the following code, I'm having an unreliable behavior, that is, should I tell process 3, for instance, to segfault, the code works just fine. The other processes wake up, recognize that a process died while holding the mutex, and recover. However, should I tell process 0 to die, or should I remove the sleep call on line 63, the other processes do not wake up once the failling process kills itself. Am I doing something wrong?

BTW: I'm compiling on CentOS 5, 64 bits:

(Sorry, the sentences and comments on the code are in portuguese, my native language.)

问题是：给定 4 组大小为 A、B、C 和 D 的学生，以及总共 k 个伴侣，设计一种算法，以几乎相等的比例将伴侣分配给学生。

您不能只给组 k*A/N、k*B/N、k*C/N、k*D/N 伴侣，因为伴侣的数量必须是正整数。而且你不能只是四舍五入，因为那样你可能得不到正确数量的伴侣。所以我的想法是你把小数部分扔掉，把整数部分给每个组，整数除法也是如此。那么你可能有一些剩余的伴侣，但最多3个，所以把它们分配给剩余最多的组。

然后，面试官指出这个有问题。如果您添加另一个伴侣，因此将 k 增加到 k+1，那么其中一个组实际上可能会以这种方式失去一个伴侣。她给了我一个例子，但我不记得了。

谁能想出一个避免这个问题的算法？

我对java概念有一些疑问：

1. java中的代码重用是否类似于使用其他编程语言（如C）中定义的函数？

2. Java 本质上是健壮的还是提供了编写健壮代码的方法？

谁能解释一下以上两个。看了几本书没看清楚

我是一名学生，正在参与一项关于鲁棒视觉跟踪的研究。这些天，我在学习中遇到了一个问题。老师给了我一个关于研究的matlab代码项目，当我尝试运行这段代码时，程序报错如下：

去程序跟踪的时候发现mexLasso函数不存在，只得到一个空的mexLasso.m文件和一个mexLasso.mexw32文件。我的操作系统版本是 Windows 7 64bit，matlab 是 matlab 7.12.0 r2011a

这里有人知道我的问题的原因吗？

另外，我想知道是否有人知道二进制文件mexLasso.mexw32的源代码。因为我想如果我能得到文件mexLasso.mexw32的源代码，那么我可以自己编译它的64位版本。（我怀疑我的操作系统无法识别 .mexw32 文件。）

我希望我的表达足够清楚，让你来帮助我，非常感谢！

这是用 try 和 catch 包装每个函数的好习惯吗？

我正在用 c# 构建一个服务器，并且我试图了解使其更健壮并防止崩溃的方法之一是使用 try&catch 语句将每个函数包装在其中。

这是合理的做法吗？？

我的问题是：NA在计算稳健标准误差时，我得到了应该得到一些值的地方。

我正在尝试使用集群稳健的标准错误进行固定效应面板回归。为此，我关注Arai (2011)，他在第 1 页。3 紧随Stock/Watson (2006)（后来发表在Econometrica上，供有访问权限的人使用）。我想通过反对向下偏差来纠正自由度，(M/(M-1)*(N-1)/(N-K) 因为我的集群数量是有限的并且我有不平衡的数据。

在 StackOverflow 上的 [ 1 , 2 ] 和CrossValidated 上的相关问题 [ 3 ]之前已经发布了类似的问题。

Arai（以及第一个链接中的答案）使用以下函数代码（我在下面提供了我的数据以及一些进一步的评论）：

，其中gcenter计算与平均值的偏差（固定效应）。然后我继续并DS_CODE作为我的集群变量进行回归（我已将我的数据命名为“数据”）。

并想计算

但是，当我想计算方差的uj（见上面的公式clx）时，我只在开始时得到一些回归量的值，然后是很多零。如果此输入uj用于方差，则只有NAs结果。

我的数据

由于我的数据可能具有特殊结构并且我无法找出问题所在，因此我将整个内容作为来自 Hotmail的链接发布。原因是使用其他数据（取自 Arai (2011)）我的问题不会发生。提前为混乱感到抱歉，但如果您能看一下，我将不胜感激。该文件是一个包含纯数据的 5mb .txt 文件。

背景：使用glmulti进行多模型推理

glmulti是一个 R 函数/包，用于通用线性模型的自动模型选择，它在给定因变量和一组预测变量的情况下构建所有可能的通用线性模型，通过经典glm函数拟合它们，然后允许进行多模型推理（例如，使用从 AICc、BIC 派生的模型权重）。glmulti在理论上也可以与任何其他函数一起使用，该函数以与glm相同的格式返回系数、模型的对数似然和自由参数的数量（可能还有其他信息？）。

我的目标：具有鲁棒错误的多模型推理

我想使用glmulti对定量因变量的误差进行稳健建模，以防止异常值的影响。

例如，我可以假设线性模型中的误差分布为t 分布而不是正态分布。使用其峰度参数，t 分布可以有重尾，因此对异常值更稳健（与正态分布相比）。

但是，我并不致力于使用 t 分布方法。我对任何能够返回对数似然的方法感到满意，因此可以与glmulti中的多模型方法一起使用。但这意味着，不幸的是，我不能使用 R 中众所周知的稳健线性模型（例如，来自robustbase的lmRob或来自 robustbase 的lmrob ），因为它们不在对数似然框架下运行，因此无法与glmulti一起使用。

问题：我找不到适用于glmulti的稳健回归函数

发现在对数似然框架下运行的唯一稳健的 RI 线性回归函数是heavyLm（来自重包）；它在分布时对错误进行建模。不幸的是，heavyLm不适用于glmulti（至少不是开箱即用的），因为它没有用于loglik的 S3 方法（可能还有其他东西）。

为了显示：

使用数据集stackloss

正则高斯线性模型：

使用glm的默认高斯链接函数使用glmulti进行多模型推理

具有 t 分布误差的线性模型（默认为 df=4）

glmulti调用heavyLm作为拟合函数的多模型推理

给出以下错误：

如果我定义以下函数，

glmulti 可以得到对数似然，但随后发生下一个错误：

问题：鲁棒线性回归的哪个函数/包适用于 glmulti（即，表现得像 glm）？

可能有一种方法可以定义进一步的函数来让heavyLm与glmulti一起工作，但在开始这段旅程之前，我想问一下是否有人

• 知道一个健壮的线性回归函数，它 (a) 在对数似然框架下运行，并且 (b) 行为类似于glm（因此可以开箱即用地使用glmulti）。
• 得到了heavyLm已经在使用glmulti。

很感谢任何形式的帮助！