墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
600+累计阅读
695平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
gsub字符串处理支持正则表达式
gsub(正则表达式, 要替换字符串, 待处理的字符串) 如 ：
日志：
34.525: [GC (Allocation Failure) 34.525: [ParNew: 878871K->40833K(943744K), 0.0282753 secs] 878871K->40833K(3040896K), 0.0283802 secs] [Times: user=0.17 sys=0.01, real=0.03 secs]
// gc日志ygc，替换k->()字符为空串
cat gc1 | grep "ParNew"| awk -F ']' '{print $2}' | awk -F ',' '{gsub(/[K\->\(\)]/," ",$1);gsub(/[secs]/," ",$2); print $1,$2}'
自动驾驶仿真 (四)—— 基于PreScan与Simulink的AEB系统多场景验证
本文详细介绍了基于PreScan与Simulink的AEB系统多场景验证方法，涵盖标准场景搭建、复杂工况扩展及控制策略优化。通过仿真技术，显著降低测试成本并提升场景覆盖率，有效解决实车测试中的痛点问题。特别适用于自动驾驶领域的AEB系统开发与验证。
【linux】awk常用处理文件命令示例-替换/格式化/条件选择/求和/正则/子字符串
awk常用处理文件命令示例，字符替换、格式化输出、根据条件选择输出、列求和、正则匹配、子字符串、外部变量、文件转置、列分割
《计算机网络》课程大作业- 《小区局域网的设计和规划》
8.1首先，在满足用户需求方面，通过详细的需求分析，充分考虑了居民和物业管理的不同业务需求。对于居民，无论是日常的高清视频播放、在线游戏、远程办公还是智能家居设备的连接，网络都能提供稳定的高速带宽支持。从有线网络的千兆以太网技术保障稳定的有线连接，到无线网络采用 Wi - Fi 6 技术确保无线覆盖区域的高速和低延迟，满足了居民多样化的娱乐和生活需求。对于物业管理，安防监控系统的实时数据传输、物业办公自动化系统的流畅运行以及社区信息的及时发布等业务，都有针对性的网络设计。
linux shell awk正则匹配,Linux系统下如何使用AWK正则表达式
AWK作为一种正则表达式，也是重要的文本处理工具。在Linux系统中，AWK还是一种数据处理的引擎。Linux下使用AWK正则总的有三种形式。下面就来具体介绍一下，Linux系统下如何使用AWK正则表达式。形式一(跟你给出的类似)：awk ‘/正则/{主体处理}’ file默认匹配$0，相当于 $0~/正则/正则匹配后默认会打印匹配到的内容，所以若主体语句仅仅是print，可直接省略。形式二：aw...
igh ethercat 实时性测试
组备注std(us)max(us)a无锁核，无rt补丁8.38108b锁核+FIFO调度+内存锁定，无rt补丁0.9216c锁核+FIFO调度+内存锁定，+rt补丁0.9922可以看到 a组 使用ethercat不做其他优化，周期抖动非常大，且max能达到 100 多 us;通过 锁核+FIFO调度+内存锁定 进行优化，可以看到 抖动明显降低，且max 为 20 us 左右;
从0到1：OpenClaw 助力单元测试代码自动化与覆盖率飞升
OpenClaw 的横空出世，宛如一道曙光，照亮了这片黑暗的领域。它作为一款强大的本地 AI 助手，拥有着令人惊叹的能力。OpenClaw 能够深入理解代码的逻辑结构，自动分析代码中的各种功能和潜在的风险点，从而精准地生成高质量的单元测试代码。它就像是一位不知疲倦的测试专家，能够快速、准确地完成那些繁琐的测试编写工作，将开发者从重复劳动中解放出来，让他们能够将更多的精力投入到更具创造性和价值的工作中。
shell的awk之gsub函数
gsub函数会在目标字符串中查找匹配regex的部分，并将其替换为replacement。如果target是一个变量，那么替换操作会直接修改这个变量的值。如果省略target参数，则默认对当前行($0)进行替换操作。其中，regex是一个正则表达式，用于匹配要替换的内容，replacement是替换的字符串或者值，target是要进行替换操作的目标字符串或者变量。这会输出hello, world，双引号被成功替换为空字符串。gsub函数是AWK中用于全局替换的函数。
【机器学习-09】特征工程
特征工程是机器学习模型构建的初步工作，但它的重要性却贯穿整个模型生命周期。在进行特征工程时，我们需要充分利用数据科学的知识和技巧，结合具体的应用场景和业务需求，来制定出最合适的特征提取和转换策略。只有这样，我们才能为机器学习模型提供最有价值的输入，从而使其发挥出最大的潜力。总之，特征工程是机器学习中的一项关键任务，它需要我们用心去探索、去实践、去创新。只有不断地优化和完善特征工程的过程，我们才能构建出更加准确、更加可靠的机器学习模型，为实际应用带来更大的价值。
linux中awk下 gsub函数用法
gsub函数则使得在所有正则表达式被匹配的时候都发生替换 gsub(regular expression, subsitution string, target string);简称 gsub（r,s,t) 一、遇到的问题： 问题：echo "a b c 2011-11-22 a:d" | awk '$4=gsub(/-/,"",$4)'为啥 输出后 2011-11-22 变
基于Java+SpringBoot+微信小程序实现奶茶点单系统
再不用担心逢年过节的第一杯奶茶有没有人送了，制作一个奶茶点单系统自己当店主，开怀畅饮，一劳永逸。
5、Raspberry Pi CPU架构与多线程编程详解
本文详细介绍了Raspberry Pi的CPU架构（包括ARMv6Z、ARMv7-A和ARMv8-A），通过/proc/cpuinfo解析硬件信息，并深入探讨了多线程编程的核心技术。内容涵盖pthread库的使用，如线程创建、属性设置、等待与分离、线程同步机制（互斥锁），以及实际应用场景如多媒体处理和网络服务。同时强调了线程安全、死锁预防和资源管理等关键注意事项，帮助开发者在Raspberry Pi上构建高效稳定的多线程应用。
Linux中gsub函数,linux中awk下 gsub函数用法 (相当于SED的功能)
gsub函数则使得在所有正则表达式被匹配的时候都发生替换gsub(regular expression, subsitution string,target string);简称 gsub(r,s,t)一、遇到的问题：问题：echo "a b c 2011-11-22 a:d" | awk'$4=gsub(/-/,"",$4)'为啥输出后 2011-11-22 变成 2 了？解答：gsub(/-/...
2、集中式MIMO雷达研究进展：正交波形设计与信号处理
集中式多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）雷达通常利用正交波形增加发射波形 自由度，采用数字阵列拓展空间收发自由度，使得雷达接收机的天线孔径获得明显扩展，最终带来空间分辨率、 测角精确度、杂波抑制能力等大幅度提升。但是，这些性能提升的前提是发射波形具有正交特性。事实上，在 实际应用中，在不牺牲时域/频域资源情况下，受限于时宽带宽积，无法获得完全正交的波形集合，从而限制了 MIMO雷达系统性能。本文对集中式MIMO雷达正交波形复用的技术原理进行了系统回顾，分别
Linux中gsub函数,Linux中awk下 gsub函数用法
一。遇到的问题：问题：echo "a b c 2011-11-22 a:d" | awk ‘$4=gsub(/-/,"",$4)‘为啥 输出后 2011-11-22 变成 2 了？解答：gsub(/-/,"",$4)的值是2【在赋值的情况下是这样的~】，你将2赋值给$4 ，gsub返回的是替换的次数。如下是测试结果：[[emailprotected] ~]# echo "a b c 2011-1...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
awk sub gsub
awk sub gsub awk -F: '{sub(/root/, "ROOT"); print}' password ROOT:x:0:0:root:/root:/bin/bash bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin adm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologin lp:x:4:7:lp:/va...
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
linux下sed awk gsub 替换分隔符效率比较
同事有个替换分隔符的需求，','替换为'\x01'，文件记录数有2亿+。使用sed处理1000w条数据大约用了10分钟，算下来整个文件处理完要用200分钟，时间过长。记得去掉csv文件每行记录的最后一个字段时awk处理要比sed快很多，于是尝试使用awk来替换分隔符，经过测试效率能够提高5-6倍，在此记录一下。 一、对一个200w+的文件处理，每行有6个字段 1、使用sed处理（用时76s...
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
awk sub和gsub区别及用法
<div class="iteye-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div> awk -F '|' '{sub(/[0-9]+/,"",$2);print $0}' data.test 三。sub和gsub的区别sub匹配第一次出现的符合模式的字符串，相当于 sed 's//' 。gsub匹配所...
关于shell编程（3）：awk中的sub和gsub
sub和gsub的区别 awk '{sub(/aa/,"cc");print}' file 用cc替换aa awk '{sub(/aa/,"cc",$1); print}' file 第一个域内用cc替换aa 把上面sub换成gsub就表示在满足条件的域里面替换所有的字符。 比如如下文件内容： aa我们 aa我们 aaaa一起 aaaa一起 回家 aa回家 ...
grep、sed、awk、head、tail、gsub、sub
Awk、sed与grep，俗称Linux下的三剑客，它们之前有很多相似点，但是同样也各有各的特色，相似的地方是它们都可以匹配文本，其中sed和awk还可以用于文本编辑，而grep则不具备这个功用。 grep搜索 sed 修改和编辑文本文件中某些行 awk 是访问文本文件，操纵文本文件中某些数据 三者都不能后面直接接文件名 grep 文件名 sed 文件名 awk文件名 只有如下才行，才会显示内容 ...
在awk中 sub函数 和 gsub函数 的区别
在awk中 sub函数 和 gsub函数 的区别在Awk中，sub函数和gsub函数都是用于字符串替换的函数，但它们之间存在一些区别。其中，regexp是用于匹配正则表达式的模式，replacement是要替换的字符串，target是要进行替换操作的字符串。输出： (只替换了第一个匹配)在上述示例中，sub函数将字符串"World"替换为"Universe"，只替换第一个匹配项。2. gsub函数：gsub函数用于替换字符串中的所有匹配项。
Linux中gsub函数,awk函数sub/gsub
-bash-3.2$ awk '{ split( "20:18:00", time, ":" ); print time[2] }'-bash-3.2$ awk '{ split( "20:18:00", time, ":" ); print time[2] }' feng.txt181818181818-bash-3.2$ awk 'BEGIN{ split( "20:18:00", time,...
gsub linux,linux中awk下 gsub函数用法 (相当于SED的功能)
gsub函数则使得在所有正则表达式被匹配的时候都发生替换gsub(regular expression, subsitution string,target string);简称 gsub(r,s,t)一、遇到的问题：问题：echo "a b c 2011-11-22 a:d" | awk'$4=gsub(/-/,"",$4)'为啥输出后 2011-11-22 变成 2 了？解答：gsub(/-/...
linux里sub用法,awk中gsub和sub 的用法
函数则使得在所有正则表达式被匹配的时候都发生替换gsub(regular expression,subsitution string, target string);简称 gsub(r,s,t)一、遇到的问题：问题：echo"a b c 2011-11-22 a:d" | awk '$4=gsub(/-/,"",$4)'为啥 输出后 2011-11-22 变成 2 了？解答：gsub(/-/,""...
awk gsub substr用法
1. gsub用法：去掉aaaa前面的空格 $ echo "name: aaaa"|awk -F: '{gsub(/^[ \t]+/,"",$2);print $2}' aaaa 备注：awk -F: 表示以":"为分隔符 2. substr用法：取$2中指定几个字符 $ echo "hello world"|awk '{ print substr...
@awk的gsub函数@
一。遇到的问题： 问题：echo "a b c 2011-11-22 a:d" | awk '$4=gsub(/-/,"",$4)'为啥 输出后 2011-11-22 变成 2 了？ 解答： gsub(/-/,"",$4)的值是2【在赋值的情况下是这样的~】，你将2赋值给$4 ，gsub返回的是替换的次数。 如下是测试结果： [root@Test230 ~]# echo "a b c 2
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
248
扫一扫
