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Streaming执行Python版Wo
hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.5.2/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.0-cdh5.5.2.jar -input /user/hadoop/aa.txt -output /user/hadoop/python_output -mapper "python mapper.py" -reducer "python reducer.py" -file mapper.py -file reducer.py
55210发布于 2020-01-06 - 来自专栏纳米药物前沿
Sens Actuators B Chem：Sb/WO3 QCM传感器实现呼吸及创面湿度实时监测
本文采用溶剂热法制备了Sb掺杂的WO3纳米晶，Sb的掺杂不仅增加了WO3的氧空位数量，而且限制了WO3的进一步生长并提供了更多的吸附位点，从而导致更小的颗粒尺寸和更大的比表面积。 本文亮点 l采用简单的滴涂法制备了基于Sb掺杂的WO3纳米晶QCM传感器。 l湿度传感器具有较短的快速响应 (10 s) / 恢复 (1.6 s) 时间。 (a) Sb/WO3QCM传感器的结构和制备。(b) 制备的WO3和Sb/WO3溶液。(c) 滴涂法制备的敏感膜。(d) 在200◦C下退火2 h后的敏感膜。 (a) WO3，Sb/WO3和Sb/WO3在200°C 退火 2 h后的XRD图谱,和(b) FTIR光谱。 (c) WO3 和 Sb/WO3 的紫外-可见吸收光谱。 Sb/WO3的 (e) Sb 3d和(f) O 1 s XPS光谱。 图3. (a) Sb/WO3QCM传感器集成到口罩中的示意图。(b) Sb/WO3 QCM传感器对运动前后的动态响应曲线.
96730编辑于 2022-08-15 - 来自专栏java编程那点事
shell之sed
wo lai lai le le 将“he he”这个单词插入到sed.txt第二行下，打印。 sed '2a he he' sed.txt dong shen guan zhen he he wo wo lai lai le le cat sed.txt dong shen guan zhen wo wo lai lai le le 注意：文件并没有改变 删除sed.txt文件所有包含wo的行 sed '/wo/d' sed.txt dong shen guan zhen lai lai le le 将sed.txt文件中wo替换为ni sed 's/wo/ni/g' sed.txt dong shen guan zhen ni ni lai lai le le 注意：‘g’表示global，全部替换 将sed.txt文件中的第二行删除并将wo替换为ni sed -e '2d' -e 's/wo/ni/g' sed.txt dong shen ni
41420编辑于 2023-02-25 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
linux中grep命令
1、将filename中包含w的行输出来[root@zhoucentos log]# grep w filename wo ai wo jiawo hen haoda jia hao wo shi yi ge hao ren2、把行号显示出来[root@zhoucentos log]# grep -n w filename 1:wo ai wo jia3:wo hen hao4:da jia hao wo shi yi ge hao ren3、有多少行含有匹配的模式[root@zhoucentos log]# grep -c wo filename 34、与正则表达式结合字符类的搜索：搜寻 test 只要行首是wo的行。 [root@zhoucentos log]# grep -n ^wo filename 1:wo ai wo jia3:wo hen hao找出空白行----只有行首跟行尾 (^$)[root@zhoucentos
10.6K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏AI科技评论
动态 | DeepMind 首次披露旗下专利申请情况
CC=WO&NR=2018048934A1&KC=A1&FT=D&ND=3&date=20180315&DB=&locale=en_EP WO 2018/048945，「利用卷积神经网络处理序列」，优先权日期 II=12&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180315&CC=WO&NR=2018048945A1&KC=A1 WO 2018064591，「利用神经网络生成视频帧 II=8&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083532A1&KC=A1 WO 2018/083667，「强化学习系统 II=6&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083668A1&KC=A1 WO 2018/083669，「循环神经网络 II=5&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083669A1&KC=A1 WO 2018083670，「序列转导神经网络
45440发布于 2018-07-27 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
助力工业物联网，工业大数据之服务域：安装主题分析实现【三十】
派工数量 one_make_dwb.fact_worker_order max_sum_wo_num 派工最大数量 one_make_dwb.fact_worker_order min_sum_wo_num 派工最小数量 one_make_dwb.fact_worker_order avg_wo_num 派工平均数量 one_make_dwb.fact_worker_order sum_remould_num int comment '派工数量' ,max_sum_wo_num int comment '派工最大数量' ,min_sum_wo_num int comment '派工最小数量' ) sum_wo_num, --派工数量 max(fwo.wo_num) max_sum_wo_num, --最大派工数量 min(fwo.wo_num) min_sum_wo_num, --最小派工数量 avg(fwo.wo_num) avg_wo_num
30830编辑于 2023-08-14 - 来自专栏机器之心
业界 | DeepMind首次披露旗下AI专利申请情况，引发热议
CC=WO&NR=2018048934A1&KC=A1&FT=D&ND=3&date=20180315&DB=&locale=en_EP WO 2018/048945：「利用卷积神经网络处理序列」，优先权日期 CC=WO&NR=2018048934A1&KC=A1&FT=D&ND=3&date=20180315&DB=&locale=en_EP WO 2018/064591：「利用神经网络生成视频帧」，优先权日期 II=11&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180405&CC=WO&NR=2018064591A1&KC=A1 WO 2018/071392：「 II=0&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180419&CC=WO&NR=2018071392A1&KC=A1 WO 2018/081089：「 II=8&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083532A1&KC=A1 WO 2018/083667：「强化学习系统
52300发布于 2018-07-30 - 来自专栏有困难要上，没有困难创造困难也要上！
Maximo 在 Automation Script 中访问数据库
stmt.executeQuery("select * from workorder order by WORKORDERID"); var i = 0; while(rs.next()) { var wo = rs.getString("WONUM"); wo.workorderid = rs.getString("WORKORDERID"); wo.description = rs.getString ("DESCRIPTION"); wos.push(wo); } rs.close() stmt.close() conn.close() 以 json 格式返回 var responseBody stmt.executeQuery("select * from workorder order by WORKORDERID"); var i = 0; while(rs.next()) { var wo = rs.getString("WONUM"); wo.workorderid = rs.getString("WORKORDERID"); wo.description = rs.getString
80310编辑于 2024-05-11 - 来自专栏BigData_Flink
shell特殊变量
"$0 $1 $2 $3" --------------------------------------------------------------------- sh a.sh ni hao wo shi coredao #结果：a.sh ni hao wo #其中：$0表示脚本本身，故显示a.sh #$1~3表示3个参数，输入小于或等于3个参数都显示，大于3个只显示前三个 $# vim a.sh bash echo "$#" --------------------------------------------------------------------- sh a.sh ni hao wo shi coredao #结果：ni hao wo shi coredao $@ vim a.sh ------------------------------------------------ shi coredao #结果：ni hao wo shi coredao $?
61910发布于 2021-04-14 - 来自专栏Python碎片公众号的专栏
Python中dir,hasattr,getattr,setattr,vars的使用
wo = Women('kitty', 18, 1.57) print(dir(wo)) 运行结果： ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__' print(getattr(wo, 'name')) # print(getattr(wo, 'friend')) print(getattr(wo, 'friend', 'me')) shop = getattr (wo, 'shop') shop() 运行结果： kitty me Go Shopping! setattr(wo, 'height', 1.66) print(getattr(wo, 'height')) setattr(wo, 'home', 'sz') print(getattr(wo, print(hasattr(wo, 'name')) print(hasattr(wo, 'shop')) print(hasattr(wo, 'job')) 运行结果： True True False
1.8K30发布于 2021-02-26 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-Shell工具
wo lai lai le le （1）切割cut.txt第一列 [atguigu@hadoop101 datas]$ cut -d " " -f 1 cut.txt dong guan wo [atguigu@hadoop102 datas]$ sed '2a mei nv' sed.txt dong shen guan zhen mei nv wo wo lai lai le le [atguigu@hadoop102 datas]$ cat sed.txt dong shen guan zhen wo wo lai lai le le 注意：文件并没有改变 （2）删除 sed.txt文件所有包含wo的行 [atguigu@hadoop102 datas]$ sed '/wo/d' sed.txt dong shen guan zhen lai lai le le （3）将sed.txt文件中wo替换为ni [atguigu@hadoop102 datas]$ sed 's/wo/ni/g' sed.txt dong shen guan zhen ni ni
1.2K10发布于 2020-03-25 - 来自专栏诸葛青云的专栏
C语言 鼠标控制躲避小游戏
/和坐标有关的东西 for(inti=0;i for(inti=0;i srand((unsigned)time(0)); while(1) { GetCursorPos(s);//获取鼠标位置 wo =((float)(s->y-30))/36;//计算角色位置 if(wo>K-2) wo=K-2;//鼠标越下界情况处理 if(wo<1) wo=1;//鼠标越上界情况处理 if(a[wo][I]= ='*')break; else{ goon://复活 a[wo][I]='O'; } system("cls"); for(inti=0;i for(intj=0;j if(a[i][j]=='O') \n"); printf("3.按任意键开始游戏\n\n\n\n"); score=0; system("pause"); } a[wo][I]=' '; for(inti=0;i if(d==D) {
6.4K00发布于 2019-06-16 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
助力工业物联网，工业大数据之工单事实指标需求分析【二十】
层工单事实指标表的需求分析 路径 step1：目标需求 step2：数据来源 实施 目标需求：基于工单信息统计等待分配工单数量、完成工单数量、处理工单数量、响应时长、服务时长等指标 字段名 说明 数据来源 wo_id --工程师id , max(case when wo.service_userids is not null then concat_ws(',', wo.service_userid, wo.service_userids ) else wo.service_userid end) userids --工单单据数量：安装单、维修单…… , count(wo.id) wo_num --退回工单数量 , count - wo.start_time) / 3600000) service_total_duration --报修响应时长 , max((wo.start_time - wo.submit_time = sertype.workorder_id where wo.dt='20210101' group by wo.id ; 小结 实现DWB层呼叫中心事实指标表的构建
35330编辑于 2023-07-31 - 来自专栏用户7873631的专栏
状态模式（JavaScript版）8
也就是说不用ifelse去做啦 //状态模式是很多状态，多种状态把核心是状态和谁去看状态做出相应的改变啦 //几个类因为是状态模式是两个类一个是状态一个是看状态做出相应的改变啦\ // /*class wo { constructor() { //我先还没看呢 this.state=null//为什么因为wo还没看灯呢 } } class zhuangtai { constructor( color) { this.color=color;//哦哦，状态类里面有这么多的颜色灯 } handle(wo1) { console.log(`turn to ${this.color wo把，因为谁看当然是我咯 let wo1=new wo(); //然后是因为是状态所以需要实例化状态出来啦 let green1=new zhuangtai("grenn");//初始化绿灯 let //然后是绿灯亮了，然后我看到了呀 green1.handle(wo1);//因为绿灯亮了，所以我1该做什么了*/
26220发布于 2020-10-28 - 来自专栏仁扬笔记
Golang 中文转拼音
`).Unicode() fmt.Println(s) // 转换简体中文和繁体中文, 转换为带 空格 分隔的拼音字符串 // 不显示声调 // wo, he shi neng bao fu? // wo3 he2 shi2 neng2 bao4 fu4 // wǒ-hé-shí-néng-bào-fù // wo/he/shi/neng/bao/fu // wo3, he2 shi2 // wo, he shi neng bao fu? // mo4 qi2 wo4 xi3 huan1 chi1 suan1 nai3 // mò-qí-wò-xǐ-huān-chī-suān-nǎi // mo/qi/wo/xi/huan/chi/suan /nai // m-q-w-x-h-c-s-n // wo3 he2 shi2 neng2 bao4 fu4 // [wo3 he2 shi2 neng2 bao4 fu4] } Contribution
1.2K20编辑于 2023-07-02 - 来自专栏个人随笔
大数据系列博客之 --- 深入简出 Shell 脚本语言（高级篇）
[fsdm@hadoop102 datas]$ sed '2a mei nv' sed.txt dong shen guan zhen mei nv wo wo lai lai le le [ fsdm@hadoop102 datas]$ cat sed.txt dong shen guan zhen wo wo lai lai le le 注意：实际文件内容并没有改变 （2）删除sed.txt 文件所有包含wo的行 [fsdm@hadoop102 datas]$ sed '/wo/d' sed.txt dong shen guan zhen lai lai le le （3）将sed.txt 文件中wo替换为ni [fsdm@hadoop102 datas]$ sed 's/wo/ni/g' sed.txt dong shen guan zhen ni ni lai lai le le 注意：‘g’表示global，全部替换的意思 （4）将sed.txt文件中的第二行删除并将wo替换为ni [fsdm@hadoop102 datas]$ sed -e '2d' -e 's/wo/
1.1K40发布于 2019-01-24 - 来自专栏量子位
一大波DeepMind专利来袭，AI圈瑟瑟发抖：连RNN都是你家的？
而且都是看名字都非常吓人，强化学习系统、循环神经网络尽在其中： 专利号 专利名称 优先权日 WO 2018/048934 用神经网络生成音频 6 Sep 2016 WO 2018/048945 用卷积神经网络处理序列 6 Sep 2016 WO 2018064591 用神经网络生成视频帧 6 Sep 2016 WO 2018071392 用于为机器人智能体选择要执行行为的神经网络 10 Oct 2016 WO 2018 /081089 用神经网络处理文本序列 26 Oct 2016 WO 2018/083532 用神经网络训练行为选择 3 Nov 2016 WO 2018/083667 强化学习系统 4 Nov 2016 WO 2018/083668 用神经网络实现场景理解与生成 4 Nov 2016 WO 2018/083669 循环神经网络(RNN) 4 Nov 2016 WO 2018083670 序列转换神经网络 4 Nov 2016 WO 2018083671 带有辅助任务的强化学习 4 Nov 2016 WO 2018/083672 用强化学习实现环境导航 4 Nov 2016 ?
32510发布于 2018-07-24 如何开发ERP（离散制造-MTO）系统中的生产管理板块（附架构图+流程图+代码参考）
----------+ +----------------+ || | 生产管理服务 | | 库存服务(Inventory) | | 采购/供应链 | || | (Plan/WO , sales_order_no, material_id, qty } = req.body; const wo = await WorkOrder.create({ wo_no, sales_order_no wo) throw new Error('WO not found'); if (wo.get('status') ! == 'DRAFT') throw new Error('WO status not allowed'); // 状态更新 await wo.update({ status: 'RELEASED wo) throw new Error('WO not found'); const status = wo.get('status'); if (!
59610编辑于 2025-09-19- 来自专栏ops技术分享
Python正则表达式（上）
(r'abc|bcd') #匹配其中一个，返回第一次匹配到的值 re.compile(r'Bat(man|mobile|copter|bat)') #Bat可以复写 re.compile(r'Bat(wo man') #wo可有可无，匹配问好前的分组0次或1次 re.compile(r'Bat(wo)*man') #匹配之前的分组0次或无数次 re.compile(r'Bat(wo)+man') #之前的分组 1次或多次 re.compile(r'Bat(wo){3}') #之前的分组3次 re.compile(r'Bat(wo){1,3}') #之前的分组1次或3次 re.compile(r'Bat(wo)
51610发布于 2021-06-18 - 来自专栏yuancao博客
变量覆盖
EXTR_PREFIX_ALL - 给所有变量名加上前缀wo。如果没有加前缀，那么输出的结果为空。 <? ; $my_array = array("a" => "Cat","b" => "Dog", "c" => "Horse"); extract($my_array, EXTR_PREFIX_ALL,"wo "); echo "\$a = $a; \$b = $b; \$wo_c = $wo_c; \$wo_a = $wo_a "; ? $my_array = array("a" => "Cat","b" => "Dog", "c" => "Horse"); extract($my_array, EXTR_PREFIX_SAME, "wo "); echo "\$a = $a; \$b = $b; \$c = $c; \$wo_a = $wo_a "; ?
4.8K52发布于 2020-09-07
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