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在Bash命令中展开单引号内的变量？

问题 我想从一个 bash 脚本中运行一个包含单引号且单引号内有其他命令和一个变量的命令。 例如：repo forall -c '.......$variable' 在这种格式中，美元符号 $ 被转义，变量没有被展开。 我尝试了以下几种变化形式，但它们都被拒绝了： repo forall -c '...."...$variable "'" 如果我将变量的值直接替换进去，命令就能正常执行。 请告诉我哪里出了错。 回答 在单引号内，所有内容都会被原样保留，无一例外。...不要拼接由 Shell 解析的字符串 你应绝对避免通过拼接变量来构建 Shell 命令。这和 SQL 片段的拼接（导致 SQL 注入）一样是个坏主意！...通常情况下，可以在命令中设置占位符，并将命令与变量一起提供，以便调用者能从调用参数列表中接收它们 例如，以下做法非常不安全。

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如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源

1.文档编写目的 ---- 继上一章如何在Redhat中配置R环境后，我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的，在离线环境下如何安装R的包，能否搭建R的私有源对R的包进行管理。...本文档主要讲述如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。...搭建需要注意，PACKAGES文件中记录了所有包的描述信息，且每个包只有一个版本。...4.配置R使用私有源 ---- 1.在$R_HOME/ lib64/R/etc目录下增加配置文件Rprofile.site 在Rprofile.site文件中增加如下内容： [root@ip-172-31...（如：设置R启动时加载的包、设置编辑器、制表符宽度等） 5.测试R私有源 ---- 1.进入R控制台，执行包安装命令 [ec2-user@ip-172-31-21-45 etc]$ R R version

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    如何在Bash中遍历由变量定义的数字范围

    问： 当范围由变量给出时，如何在Bash中遍历这一范围内的数字？...我知道我可以这样做(在 Bash 文档中称为“序列表达式”): for i in {1..5}; do echo $i; done 它会输出： 1 2 3 4 5 然而，我该如何用变量替换范围的任意一个端点呢...$END}; do echo $i; done 这会输出： {1..5} 答： 提问者代码不起作用的原因是花括号扩展在任何其他扩展之前执行，且其他扩展中具有特殊含义的任何字符都会在结果中保留下来。...换句话说，花括号扩展只是简单地基于文本的替换，它不会根据周围的语法环境或者花括号内部的文本进行复杂的分析或解析。这种方式确保了扩展的过程快速且不依赖于特定的语境。...如何将一个大的文本文件拆分为行数相等的小文件 在bash中:-(冒号破折号)的用法 在Bash中如何从字符串中删除固定的前缀/后缀

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    M-Arch（6）第五个示例：DAC

    前言 回顾下之前的章节： 第一章节中我们描述了整个框架的核心设计思路以及主要的文件架构 第二章节中我们基于一个简单的定时器OS实现了串口的数据打印，并完成了通用crc模块的设计和测试 第三章节中我们给出了真随机数和伪随机数的概念和代码示例...，并在架构上对接口进行了重构 第四章节中我们回顾了FMC的基本知识，并给出了示例，后面我们将在设计IAP的时候再次使用到FMC 第五章节中我们使用ADC和DMA搭建了一个通用的采样框架，并通过串口给出了采样的数据示例...，数据宽度） 中断和DMA（使能）配置 DAC的配置比较简单，直接给出代码： STM32 void dac1_init(void) { DAC_InitTypeDef DAC_InitStructure...具体参见初始化中的配置项。 三角波的波形如下所示： LFSR噪声波的波形如下所示： DAC波形发生器 如何通过DAC产生任意频率的周期性波形？...数学推导 - x轴 假设频率为f，周期为T（T=1/f）,采样点数为M： 那么△t = T/M，当给定频率f时，M=1/(△t*f) 在软件逻辑中，△t是定时器周期，为已知变量。

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    R语言调整随机对照试验中的基线协变量

    参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。...即使在各组之间的某些基线变量出现不平衡的情况下也是如此。这是因为偏差被定义为估计量（由我们的统计程序给出，如线性回归）是否在重复样本中具有等于目标参数的期望。...有时估计值会高于真实值，有时低于真实值，但只要平均值等于目标值，我们就会说估算值是无偏见的。 协变量调整 现在让我们考虑调整一个或多个基线协变量，在我们的分析中随机化时。...这通常通过拟合结果的回归模型来完成，随机组和基线变量作为协变量。 我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据，随机化50％治疗= 0和50％治疗= 1。...该回归模型假设Y的平均值线性地取决于X，并且该关系的斜率在两组中是相同的。无法保证这些假设在任何特定研究中都能成立。因此，如果这些假设不成立，我们可能会担心使用协变量调整分析。

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    awk中的变量(r4笔记第93天)

    awk和sed结合起来，对于文件的横向纵向处理几乎是全方位的，可以算是文本处理中的大招了。当然awk这一强大的分本处理工具也不是浪得虚名，功能丰富，学习周期也要长些，不是一个Help文档就能说完的。...我们就按部就班，循序渐进，先来说说awk中的变量。 关于awk中的变量，有内置变量和自定义变量。 内置变量如果细分，有数据字段和数据行变量，数据变量，可能看概念不好理解。我们一个一个说明。...内建变量比如： ARGC 代表当前命令行的参数个数 ARGV 包含命令行参数的数组 ENVIRON　代表当前shell环境变量和值组成的关联数组 NF 代表数据文件中的字段总数 NR 是已处理的输入数据行数目...在脚本中给变量赋值，在命令行上给变量赋值 脚本中给变量赋值，比如我们指定一个变量test，然后初始化两次，变量值都会动态变化 ?...{ > test="first_try" > print test > test="second_try" > print test > }' first_try second_try 对于命令行中给变量赋值

    1.1K70

    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...红线是的变量重要性函数，    蓝线是的变量重要性函数   。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来  比其他两个  要  重要得多，但事实并非如此。...我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的  重要性 的    恒定。考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type

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    关于plsql中的绑定变量(r3笔记第73天)

    在看关于shared pool的文档时，必定会提到绑定变量，也能够通过几个简单的例子对绑定变量带来影响有深刻的认识，但是在工作中，可能有时候我们就忘了绑定变量的影响了，其实有时候一个很小的变动就会导致性能几十几百倍的提升...然后我们使用如下的pl/sql来尝试从表t中取出数据然后重新插入t中。...生成的sql_id只有一个。至于parse_calls是66，我们可以断定表t中应该有66*2=132条数据。因为pl.sql是基于66条数据的基础上做了一次insert....SQL> select count(*)from t; COUNT(*) ---------- 132 然后我们来看看使用execute immediate来拼接sql语句的时候，绑定变量的情况...Elapsed: 00:00:00.09 我们来查看一下sql语句的执行情况。特别注意的是sql_text中的insert是小写。而上面的例子里面insert是大写。 这条语句进行了大量的硬解析。

    1.1K40

    在 FPGA 上快速构建 PID 算法

    PID 算法用于控制各种应用中温度、压力、电机位置和流量等变量。我经常看到的一个地方是高端图像处理系统（制冷型红外），为了减少图像中的噪点。它使用热电冷却器或其他冷却系统来冷却图像传感器。...在较小的 Zynq-7000 SoC FPGA（7007、7010、7020 等）中则可以通过硬核控制IP。或者，如果我们设计中不想使用处理器，那我们可以设计传统的矢量接口即可。...integral声明为全局静态变量，以确保它们在迭代时候其值保持不变。...因此，解决这个问题的方法是使用指针（pointers）和强制转换。 本质上，我们将变量声明为浮点数，然后在函数中调用设置一个指向浮点变量地址的 U32 指针，并使用间接运算符读取该值。...正如预期的那样，硬件中的实现与软件的工作方式相同。 当然，对于不同的应用程序，我们需要重新确定可用于应用程序的 KP、KI 和 KD 变量。

    1.4K21

    拓端tecdat|R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用

    p=22805 原文出处：拓端数据部落公众号 为什么需要虚拟变量？ 大多数数据都可以用数字来衡量，如身高和体重。然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。...相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。 首先，让我们生成我们需要的数据。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

    1.7K20

    【Leetcode】接雨水（双指针、单调栈）

    每个水桶接的水的多少取决于当前柱子高度和 它左右区间中分别的最大的柱子高度中较小的那个柱子高度之差， 例如假设当前柱子高度为1，左边最大的柱子高度为3，右边最大柱子高度为...{ pmax=max(pmax,height[l]); smax=max(smax,height[r]); if(pmax内元素，也可以选择不处理。 栈内是存储柱子的高度还是下标呢？...这里选择存下标，因为我们要求的是面积，存下标既可以得到凹槽的宽度，也可以得到凹槽的高度，而凹槽的高度是这个柱子左右两边第一个比它高的柱子的高度中较小的那一个减去它的高度， 对于栈顶元素和当前柱子的高度主要有三种情况...情况二：当前遍历的元素（柱子）高度等于栈顶元素的高度 height[i] == height[st.top()]，此时可以选择更新栈内元素的下标。

    17110

    机器学习中的评价指标

    在以上四个基础参数中，真正例与真负例就是模型给出的正确的识别结果，比如电动车识别成电动车（真正例），摩托车识别成摩托车（真负例）；伪正例与伪负例则是模型给出的错误的识别结果，比如摩托车识别成电动车（伪正例...上表识别结果中当阈值T=0.6，模型给出的正例有8个，当阈值T=0.5，模型给出的正例则有10个。...通常先设定一组阈值,例如[0,0.1,0.2…,1], 对于R大于每一个阈值（R>0, R>0.1,…, R>1），会得到一个对应的最大精度值Pmax,这样就会得到11个最大精度值（Pmax1, Pmax2...则： AP=（Pmax1+ Pmax2+…+ Pmax11）/11 7 mAP（Mean Average Precision）值 AP是衡量模型在单个类别上平均精度的好坏，mAP则是衡量模型在所有类别上平均精度的好坏...而我们最常用的F1指标，就是上式中系数α取值为1的情形，即： F1=2P.R/(P+R) F1的最大值为1，最小值为0。

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    教你如何在你的程序或网站中接入聊天机器人Chat(内附实例分享)

    例如我们在自己的程序或者网站接入聊天机器人，让它在我们的产品中发挥更大的作用。 这就产生了两个问题： 1.聊天机器人能应用在哪些场景呢？ 2.即使我知道能用在哪些场景，我该怎么接入我的程序中呢？...关于上述两个问题，我做过深深的思考，下面我将列出一些我能想到的场景以及如何接入的方法分享给大家。...欢迎在评论区留言~ 如何在自己的程序中接入聊天机器人 因为接入官方的 API 需要申请海外的账号、海外的信用卡，而这一切都需要有魔法才可以进行，所以我搜罗了国内各大接口平台，终于让我发现了一个宝藏：APISpace...APISpace 简介 从官网可以看出，APISpace 是国内一个较大的 API 接口平台，平台内生产了多种类型如天气类、短信通知类等 API 接口，重点是最近已经接入Open AI 官方的接口，包括...，因为我只是一个人工智能助手，没有实时获取到现实生活中的信息。

    2.1K50

    机器学习中的评价指标

    在以上四个基础参数中，真正例与真负例就是模型给出的正确的识别结果，比如电动车识别成电动车（真正例），摩托车识别成摩托车（真负例）；伪正例与伪负例则是模型给出的错误的识别结果，比如摩托车识别成电动车（伪正例...上表识别结果中当阈值T=0.6，模型给出的正例有8个，当阈值T=0.5，模型给出的正例则有10个。...通常先设定一组阈值,例如[0,0.1,0.2…,1], 对于R大于每一个阈值（R>0, R>0.1,…, R>1），会得到一个对应的最大精度值Pmax,这样就会得到11个最大精度值（Pmax1, Pmax2...则： AP=（Pmax1+ Pmax2+…+ Pmax11）/11 7 mAP（Mean Average Precision）值 AP是衡量模型在单个类别上平均精度的好坏，mAP则是衡量模型在所有类别上平均精度的好坏...而我们最常用的F1指标，就是上式中系数α取值为1的情形，即： F1=2P.R/(P+R) F1的最大值为1，最小值为0。

    1.5K20

    R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

    p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...第一个是：如果公司在没有索赔的几年后没有提供大幅折扣，则被保险人可能会离开公司。例如，如果被保险人在5年内没有索偿，那么5年后，他将离开公司（例如，获得更高的价格）。...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。

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    R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

    p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...我们不能使用暴露作为解释变量吗？我们会得到一个单位参数吗？ 当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...第一个是：如果公司在没有索赔的几年后没有提供大幅折扣，则被保险人可能会离开公司。例如，如果被保险人在5年内没有索偿，那么5年后，他将离开公司（例如，获得更高的价格）。...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。

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