1. awk 引用外部变量: aa=666  echo "." | awk -v GET_A=$aa '{print GET_A}' . sort -n fuxi.awk |awk -F ':' '{print $1}'|uniq >id.txt[root@one_year awk]# for id in `cat id.txt`; do> echo "[$id]"> awk -v id2=$id -F ':' '$1==id2 {print $2…

按字段相加文本内容 a 3 b 4 c 5 a 8 d 2 c 6 将上面内容中字段相同的数据相加 awk -F ' ' '{sum[$1]+=$2}END{for(i in sum){print i, sum[i]}}' test.txt 结果: a 11 b 4 c 11 d 2 按字段拼接两个文本 文本1: a 3 b 4 c 5 文本2: a high c middle b low 根据第一个字段拼接两个文本 awk '{if(NR==FNR){x[$1]=$2}else{x[$1]=x…

sed相打印两行之间的内容: sed -n '/111/,/aad/p' fuxi.txt grep -n ".*" fuxi.txt sed -n '2,9'p fuxi.txt sed  让大小写如何转换 sed 's/\b[a-z]/\u&/g' fuxi.txt  第一个字母变成大写 sed 's/[a-z]/\u&/g' fuxi.txt  全部转换成大写 u& = up +& 的缩写 sed 's/[A-Z]/\l/g' fuxi.txt …

任意长度卷积 CZT 就是一波推导 \[ \begin{aligned} b_i &= \sum_{j=0}^{n-1} \omega^{ij}a_j \\ &= \sum_{j=0}^{n-1} \omega^{\frac{i^2+j^2-(i-j)^2}{2}}a_j \\ &= \omega^{\frac{i^2}{2}} \sum_{j=0}^{n-1}\omega^{\frac{-(i-j)^2}{2}} a_j \omega^{j^2} \end {aligned} \…

今天是腊月27,明天是腊月28,一到过年,就习惯说农历,而不说公历.这两天挺闲的,就再造一把. 话说Linux处理文本工具有三剑客,awk.grep.sed,其中awk最为厉害,grep也挺是常用.今天就来说一说awk,并结合mysql应用. 1.语法 awk '{[pattern] action}' {filenames} 用法有很多种,但是语法总结可以写成这样,分两个部分:pattern (条件)  + action(处理动作). pattern表示 awk 在数据中查找的内容,是一些正则表…

Vim相关操作 1.基础 * 和 # 对对当前光标所在的单词进行搜索 %匹配括号移动,包括 (, {, [ K 查看man手册 ga 查看ascii值 g CTRL-G 统计字数,使用Visual模式选取统计部分 q: 打开历史记录窗口 :marks 打开编辑标记窗口, `0 准确回到上一次退出vim的位置 gf 打开光标下的指定文件, CTRL-W f 在新窗口中打开 格式转换: :set fileformat=unix 增加/减少缩进: >>/<< 块编辑: :set virt…

                                    awk相关内容                                       #只要文件中的路径,不要文件名: [root@localhost ~]# cat a.txt /usr/local/bin/iconv.txt [root@localhost ~]# awk -F"/" '{$NF=""}{OFS="/"}{print $0}' a.txt /usr/…

概述 我们日常应用中都离不开日志.可以说日志是我们在排查问题的一个重要依据.但是日志并不是写了就好了,当你想查看日志的时候,你会发现线上日志堆积的长度已经超越了你一行行浏览的耐性的极限了.于是,很有必要通过一些手段来高效地辅助你来快速的从日志中找到你要找的问题.本文通过一个从项目中衍生出来的例子从查找日志,筛选日志和统计日志3个方面层层递进来简述日志文件查看中一些有用的手段.(注:在linux环境下) 目录 0.查找关键日志grep 1.查找关键日志grep 2.精简日志内容 sed 3.对记录…

awk相关用法: 1.打印文件的第一列(域)                 : awk '{print $1}' filename2.打印文件的前两列(域)                 : awk '{print $1,$2}' filename3.打印完第一列,然后打印第二列  : awk '{print $1 $2}' filename4.打印文本文件的总行数                : awk 'END{print NR}' filename5.打印文本第一行         …

vim/sed/awk/grep等文件批处理总结 https://www.cnblogs.com/cangqiongbingchen/p/9760544.html Vim相关操作 1.基础 * 和 # 对对当前光标所在的单词进行搜索 %匹配括号移动,包括 (, {, [ K 查看man手册 ga 查看ascii值 g CTRL-G 统计字数,使用Visual模式选取统计部分 q: 打开历史记录窗口 :marks 打开编辑标记窗口, `0 准确回到上一次退出vim的位置 gf 打开光标下的指定文件…

精通awk系列文章 我录制了两个awk相关的视频教程: Awk经典实战案例精讲 精通awk精品课程:awk从入门到精通 1.安装新版本的gawk 2.本教程测试所用示例文件 3.铺垫知识:读取文件的几种方式 4.awk用法入门 5.BEGIN和END语句块 6.awk命令行结构和awk语法结构 7.awk读取行的细节 8.awk划分字段的3种方式 9.修改字段或NF引起的$0重新计算 10.awk筛选行和处理字段的示例 11.awk的工作流程 12.awk getline用法详解 13.awk…

                             CentOS 学习总结                                                                                               ---------简单的事情搞熟练了就变得不简单! 一.概念 1. 相对路径:不从/(根)开始,而是从当前目录开始:例:data/,mnt/ 2. 绝对路径:从/(根)开始,就叫绝对路径:例:/data/, /mnt/ 3. 补全…

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

挂载硬盘 sudo mount -t ext4 /dev/sdb1 /media/hadoop 自动挂载相关 sudo blkid sudo fdisk -l vim /etc/fstab cat /etc/mtab 虚拟机安装VM tools 初始目录: centOS:/run/media/username Ubuntu:/media/username ./vmware-install.pl 联网相关: ubuntu:/etc/network/interfaces centOS:/etc/sy…

关于零基础学习iOS开发的学习方法总结 最近很多零基础来参加蓝鸥培训的学生经常会问到一些学习方法的问题,就如下我自己见过的好的学习方法一起讨论一下. 蓝鸥iOS开发技术的学习路线图 程序员的主要工作是什么 在培训期间,老师与学生的时间应该如何分配 蓝鸥培训的主要内容是什么 iOS开发技术 Unity3D开发技术 Android开发技术 HTML5开发技术 iOS开发技术的学习路线图 [x] C语言技术基础 [x] OC开发基础 [x] UI界面开发基础 [x] 项目数据逻辑 [x] iOS高级程…

就在5月28号周四下午五点的时候,接到xxx姐姐的电话,您是xxx吗?准备一下,周五上午八点半去远洋面试,一路风尘仆仆,颠颠簸簸,由于小编晕车,带着晕晕乎乎的脑子,小编就稀里糊涂的去面试了,温馨提醒,晕车的小伙伴家中常备晕车药,关于远洋面试的一些总结,小编会后续在博客中贴出,希望对有需要的小伙伴一些帮助,通过面试发现面试官大量的提问jquery的相关知识,那时年少,学习jquery的时候,想起来就是一把辛酸泪,于是,小编励志再把JQuery的相关知识复习一遍,把相关的知识点总结到博客中,欢迎不同…

最近一段时间再看阿里巴巴 Java开发手册索引规约,写篇帖子总结一下,索引规约内容如下 为了通用,更为了避免造数据的痛苦,文中所涉及表.数据,均来自于MySQL官网提供的示例库employees,可通过 https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6 自行下载. 首先把MySQL存储引擎和索引相关知识复习一下 一.存储引擎 什么是存储引擎 MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件中,这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制.索引技巧.锁…

第0部分  软件的安装与配置 Linux下软件的安装与配置 第1部分*   绪论 第2部分*  Linux的安装过程 第3部分   系统Shell和经常使用命令 Shell文件相关经常使用命令及參数总结 Linux下经常使用命令 第4部分  VI编辑器 Linux下vi编辑器的使用 <<学习vi和vim编辑器>>1 <<学习vi和vim编辑器>>2 <<学习vi和vim编辑器>>3 <<学习vi和vim编辑器>>…

一.ASP.Net MVC简介 1,什么是ASP.NET MVC? HttpHandler是ASP.net的底层机制,如果直接使用HttpHandler进行开发难度比较大.工作量大.因此提供了ASP.Net MVC. ASP.Net WebForm等高级封装的框架,简化开发,他们的底层仍然是HttpHandler.HttpRequest等 例如:ASP.NET MVC的核心类仍然是实现了IHttpHandler接口的MVCHandler 2,ASP.NET WebForm和ASP.NET MVC…

相关知识点复习: 1.var 类型推断: var p=new Person(); 2.匿名类型: var a=new {Name="wang",Age=12  }; 3.给新创建的对象属性赋值的简化方法:   var P=new Person{Name="wang" ,Age=12 } 等价于 Person p=new Person() ;  p.Name="wang"; p.Age=12; 4..NET高级扩展方法: , Salary = };…

第一部分:IaaS云计算基础架构平台 服务器:先电 任务一.IaaS云平台搭建 基础环境: 1.使用命令行方式设置主机名,防火墙以及 SELinux 设置如下: (1)设置控制节点主机名 controller:计算节点主机名:compute. hostnamectl set-hostname controller hostnamectl set-hostname compute (2)各个节点关闭防火墙,设置开机不启动. systemctl stop firewalld.service syst…

关于今天的内容 最近拿python在写项目部署的相关集成代码,本来两天的工作量,硬是在来回的需求变更中,拖到了一周的时间.今天算是暂时告一段落了.这次由于涉及多个系统的调用和配置参数,代码开发中出现了较多之前未发现或者说没暴露出来的问题,今天针对这些知识点进行相关的复习与总结 Python 配置文件管理 configparser是python推荐使用的配置文件管理模块,但坦白说它真的不怎么好用,使用yaml.json等格式的存储,在多层级数据存储上,效率要比它高很多.但存在即合理,不是所有人都会…

有时候,我们使用电脑的时候,并不知道它的原理是什么,但是就是会使用他,这就是面向对象.同样的,在JavaScript中也可使用这种原理,接下来就随我一起探索一下关于JavaScript面向对象的内容吧. 面向过程和面向对象编程概述 面向过程编程就是分析出解决问题的步骤,然后使用函数把这些步骤一步步实现,重心放在完成的每个过程上. 面向对象则是以封装的思想,将问题分析得到的数据封装成一个个的对象,然后通过对对象的操作来完成相应的功能. 举个栗子:厨师炒菜 以面向过程的思想来分析应该分为下面几个步骤…

当你在使用手机的时候,你会发现,你并不懂得其中的原理就会操作了,其实这就是面向对象的思想.面向对象还有很多地方都会运用到.JavaScript也不例外,现在跟随我的脚步,来学习一下吧. 面向过程和面向对象编程概述 面向过程编程就是分析出解决问题的步骤,然后使用函数把这些步骤一步步实现,重心放在完成的每个过程上. 面向对象则是以封装的思想,将问题分析得到的数据封装成一个个的对象,然后通过对对象的操作来完成相应的功能. 举个栗子:厨师炒菜 以面向过程的思想来分析应该分为下面几个步骤: ​ 1.检查食…

面向对象是一种软件开发方法,是一种对现实世界理解和抽象的方法,是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物.随着时代的发展,计算机被用于解决越来越复杂的问题.一切事物皆对象,通过面向对象的方式,将现实世界的事物抽象成对象.通过面向对象的方法,更利于用人理解的方式对复杂系统进行分析.设计与编程,今天我们就来学习一下JavaScript面向对象的思想. 面向过程和面向对象编程概述 面向过程编程就是分析出解决问题的步骤,然后使用函数把这些步骤一步步实现,重心放在完成的每个过程上. 面向对象则是以封装的思想,…

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

[94]Binary Tree Inorder Traversal [95]Unique Binary Search Trees II (2018年11月14日,算法群) 给了一个 n,返回结点是 1 - n 的所有形态的BST. 题解:枚举每个根节点 r, 然后递归的生成左右子树的所有集合,然后做笛卡尔积. /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * Tr…

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style type="text/css"> *{ margin: 0px; padding:0px; } #test{ position: absolute; top: 0px; left: 0…

目录SAIU R20 1 6 第1页第1 章. 初识STM32...................................................................................................................... 11.1. 课前预习..........................................................................................…

2-sat相关复习 noi曾经考过,谁能说得准呢 sat问题 通俗的sat问题表述一般是这样的:有很多个集合,每个集合里面有若干元素,现给出一些取元素的规则,要你判断是否可行,可行则给出一个可行方案.如果所有集合中,元素个数最多的集合有k个,那么我们就说这是一个k-sat问题. k-sat是NP问题,当k>2时,所以在OI里,我们只讨论2-sat问题的解决. 能干啥 一般形式(模板):n个点,每个点有个01变量,给出m个限制,让你找出符合限制的一组合法解 限制条件一般为\(x_{0} \oplu…