解决Broadcom无线网卡BCM4313在Fedora下丢包严重、速度慢的问题

症状:丢包严重,局域网内ping丢包率能达到10%; 速度巨慢无比,局域网内samba传输速度才几百KB,且samba共享目录列出非常慢; 禁用无线网络再启用,或者从待机模式恢复,无线网络会长时间尝试连接并最终失败。

目测是网卡驱动问题。

$ lspci -k
...
06:00.0 Network controller: Broadcom Limited BCM4313 802.11bgn Wireless Network Adapter (rev 01)
   ...
   Kernel driver in use: bcma-pci-bridge
   ...

启用 rpmfusion

# dnf install akmod-wl

建立/etc/modprobe.d/diblacklist.conf文件,内容为:

blacklist bcma

重启系统。

再测试局域网内ping,

--- 192.168.1.2 ping statistics ---
14 packets transmitted, 14 received, 0% packet loss, time 13018ms
rtt min/avg/max/mdev = 1.639/3.016/7.955/1.665 ms

局域网内samba文件传输速率终于稳定在了4MB/s,共享挂载也正常了。

06:00.0 Network controller: Broadcom Limited BCM4313 802.11bgn Wireless Network Adapter (rev 01)
Subsystem: Broadcom Limited Device 051b
Kernel driver in use: wl
Kernel modules: bcma, wl

如何快速输入复杂的财务公式 — 以 β 系数为例

工具:LibreOffice

步骤:

  1. 新建 Writer 文档;
  2. 插入 > 对象 > 公式;
  3. %beta_i 
    = {COV(R_i, R_m)} over { {%sigma_m} ^2 }
    = {%rho_{i,m} %sigma_i %sigma_m} over { {%sigma_m} ^2 } 
    = %rho_{i,m} times { %sigma_i over %sigma_m }

    其中:% 为转意字符:%beta 会被转意为希腊字母 β,%sigma 会被转意为希腊字母 σ,%rho 会被转意为希腊字母 ρ.
    Over 两侧的部分会被放置在横线除号上下。
    花括号 { } 用于组合。
    下划线 _ 表示下标。
    ^ 表示上标(幂)。
    times 会被转意为交叉乘号。

  4. 点击Writer的空白处,得到结果:

Tips:
如何将公式导出为 PNG 等图像格式?(单击选择公式对象,复制粘贴为 GDI 元文件到新的 LibreOffice Draw 文档中,调整尺寸,然后右键 > 转换 > 变为位图,再右键 > 保存…

图解“插值法”的计算原理

财务管理中经常要用插值法计算利率等。财务上所说的插值法,其实是“线性插值法”,其原理很简单。下图有助于记忆并理解公式:

Y到Y0的距离,与Y1到Y0的距离之比,等于X到X0的距离与X1到X0的距离之比,也就是等于这条直线的斜率。(此图用 LibreOffice Draw 绘制)

(Y-Y0) / (Y1-Y0) = (X-X0) / (X1-X0) = 斜率

即:

Y = Y0 + [(Y1-Y0) / (X1-X0)] * (X-X0)

念坛公园

在python中使用pandas将SAS数据集 (.sas7bdat) 转换为dataframe, excel或csv格式

pandas 是 python 中强大的数据分析库。在早期,pandas 只支持 xport (.XPT) 格式的导入,那时如果想要导入 sas7bdat 格式,需要借助 pipy 上的第三方包 sas7bdat。幸运的是,从 0.18 版本开始,这个第三方 sas7bdat 包已原生包含在了 pandas 的 read_sas 中。

用法:

import pandas as pd

sas7bdat_file = "/path/to/sample.sas7bdat"
df = pd.read_sas(sas7bdat_file) # 得到的是一个标准的 pandas.dataframe 对象

df.head() # 显示前面几行
df.tail() # 显示结尾几行

df.to_csv("/path/to/sample.csv")

需要注意的是,早期版本中虽然支持将 *.sas7bdat 中的日期字段导出为日期类型的 dataframe 列,但是只支持 “MMDDYY”格式的日期(其实是个 bug);对于其他格式的日期,会被认为是数值,因此导出到 csv 后如果用 Excel, LibreOffice 等电子表格软件打开,日期会相差21916天(参见我的另一篇早期博文:如何将sas中以整数表示的日期转换为excel日期

幸运的是,从 panas 0.22 版本开始,这一缺陷已经不存在,几乎所有的日期格式已被支持,已不需要进行额外的转换。

如果您的 pandas 版本低于当前 PyPi 上的最新版本,建议您立即更新。更新方法:

# 列出过时的软件包:
pip3 list --outdated

# 更新 pandas:
pip3 install -U pandas