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迷宫探索（dungeon crawl）是一种奇幻角色扮演游戏剧本类型，勇士通过迷宫环境，和各种怪物战斗，洗劫所发现的任何宝箱。朴素的迷宫探索让游戏主持人比复杂冒险管理更容易管理，而“砍杀”风格的游戏更获得专注于动作和战斗的玩家之青睐。因迷宫探索缺乏有意义剧情或逻辑一致，该术语逐渐带有贬义。例如模仿游戏《Munchkin》是关于“的地牢经验的精髓……杀死怪物，偷宝物，刺向你的好友。”
第一个电脑迷宫探索游戏是《pedit5》，由Rusty Rutherford于1975年在美国伊利诺斯州厄巴纳的柏拉图系统上开发。尽管游戏很快从系统中删除，但后来出现了一些类似的游戏，如《dnd》和《moria (PLATO)》。
Roguelike中的“迷宫探索”和RPG在故事和角色交互上有所区别，但术语还用来描述任何包含大量迷宫探索的游戏（包括魔域、萨尔达和桌上RPG）。最近术语开始表示第一人称RPG，特别是对齐到网状系统可以映射到方格纸上的。
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意大利总统塞尔焦·马塔雷拉说，卡米莱里的逝世，给钟爱他和意大利文化的读者们留下了难以填补的空白。总理朱塞佩·孔特表示，卡米莱里是一位讽刺大师，创造了无可比拟的西西里岛虚构故事，“我们失去了一位作家，一位知识分子，一位能和任何人说上话的人”。
2003年获授大军官级意大利共和国功勋勋章。2008年获RBA国际犯罪小说奖，2012年获英国犯罪作家协会国际匕首奖。
他还获得了比萨大学（2005年）、罗马大学（2012年）、都柏林大学学院（2011年）和罗马美国大学（2013年）的荣誉博士学位。
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多重共线性（Multicollinearity）是指多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。在该情况下，多元回归的系数可能会因为模型或数据的微小变化发生剧烈改变。在样本数据集中，多重共线性不会影响模型整体的预测能力或信度，它只会影响单个预测值（predictor）的结果。简而言之，一个包含有共线预测值的多元回归模型可以指示出模型整体的预测可靠程度，但可能无法对单个预测值给出有效结果，也可能无法判断哪些预测值是冗余的。
需要注意的是，在对回归分析的叙述中，“没有多重共线性”多用于指代没有“完全的多重共线性”，意为预测值之间存在完全线性相关关系。在这种情况下，模型矩阵Χ不是满秩，因此其矩量矩阵不可逆。在该情况下，对一个普通线性模型来说，普通最小二乘估计值不存在。
虚拟变量陷阱（英语：Dummy variable trap）有可能触发多重共线性问题。
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