查处焦大

上头考察局级班子,文化局长为保位正为此事惶恐不安,密切关注上上下下的消息。
  “有情况”,心腹文艺处长突然来报,“有人在散布流言,对局座极不利哇!”
  “都说了些啥?”
  “……说是……偷人的偷人,扒灰的扒灰,除了门口那对石狮子,没有一个干净的。”
  “谁说的?”局长怒发冲冠。
  “我明查暗访,是一个叫焦大的人。”
  “立刻召开全局人员会议,视为严重政治事件查处---他有何背景?”
  “据说有曹雪芹。”
  “何许人物?”
  “听说是红楼作梦的退休老翁。”
  “虚惊一场!红楼里的赖昌星都末日可待了,何惧一作美梦的老朽!”
  “……”文艺处长似懂非懂,望着局座胸有成竹的神色,心中喃喃有词:“到底是局长,不仅遇事不惊,而且见多识广哩……”[@more@]

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/8591181/viewspace-896610/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/8591181/viewspace-896610/

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
将Hive查询内容写入脚本可根据不同场景采用不同方式: ### 批量导入HDFS文件数据到Hive表的脚本 若要将HDFS的文件数据导入Hive,可通过建立Hive表并使用通用脚本,传入所需参数执行脚本将数据导入Hive表。示例脚本如下: ```sh #!/bin/sh source /etc/profile source ~/.bash_profile # 时间(可以手动传也可以自动获取传) cycleId=$1 # 表名 tableName=$2 # HDFS路径 logMsg=$3 # 文件名称 fileName=$4 # 使用case识别别名,拼装最终路径 case $tableName in "student_info") filePath=${logMsg}/${cycleId}/${fileName}* ;; *) echo "error" ;; esac hive -e "load data inpath '${filePath}' into table ${tableName} partition (p_day_id='${cycleId}');" ``` 该脚本先获取传入的参数,使用`case`语句根据表名确定最终的文件路径,最后使用`hive -e`命令将数据从HDFS导入到指定的Hive表分区中 [^2]。 ### 将Hive表数据写入MySQL的Python脚本 可使用PySpark编写脚本将Hive表数据写入MySQL。示例代码如下: ```python #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext # 创建一个连接 spark = SparkSession. \ Builder(). \ appName('local'). \ master('local'). \ getOrCreate() spark.sql("use test") df1 = spark.sql("select * from emp") df1.write.format("jdbc").options( url="jdbc:mysql://10.31.1.123:3306/test", driver="com.mysql.jdbc.Driver", dbtable="emp_from_hive", user="root", password="abc123" ).mode('append').save() # 关闭spark会话 spark.stop() ``` 此脚本使用PySpark连接到Hive,执行Hive查询获取数据,然后将数据以JDBC方式写入到MySQL数据库中 [^3]。 ### 批量查询Hive数据并通过管道方式写入Redis集群的脚本 在批量查询Hive数据并写入Redis集群时,可采用脚本实现。例如“粗暴型”方法,在集群模式下,为确保数据能写入到每个节点,可对每个节点都执行一次`--pipe`操作。 [^4]
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值