解析这段代码<template slot-scope="scope"> {{ getmachineName(scope.row.appName) }}</template> </el-table-column>

时间: 2024-05-21 13:13:13 浏览: 106
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matlab代码左移-RAARR:如何安装：https：//docs.google.com/document/d/1NTClfHyvc3e37

这段代码是一个 Vue.js 所使用的模板语法，其中 slot-scope 是一个插槽指令用于映射传入的数据，scope 代表了传入数据的一个键值对，getmachineName(scope.row.appName) 是一个调用函数的表达式，用于获取 scope 中的 appName 属性传递给 getmachineName 函数进行处理并返回处理结果，最终在模板中显示处理结果。
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case message: HelloMessage => context.reply(s"Received: ${message.message}") } } override def receiveMessage(message: Any): Unit = {} } case class HelloMessage(message: String) ### 总结 ...

<!DOCTYPE html> <html lang="zh-cmn-Hans"> <head> <meta charset="UTF-8"/> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"/> <meta name="renderer" content="webkit"/> <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=0" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title><%= appName %></title> </head> <body> <script type="module" src="/src/main.ts"></script> <script> </script> </body> </html>

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{{ record.appname }}这行代码有什么问题

这段代码看起来应该是使用了 Vue.js 框架中的指令 v-if，用于根据 record.appname 是否存在来决定是否显示该元素。代码逻辑上没有问题，但可能存在以下几个方面的问题： 1. 没有对 record.appname 进行数据类型的...

<sheetPr> <outlinePr summaryBelow="1" summaryRight="1"/> </sheetPr> <dimension ref="A1:A1"/>

\[2\]在提供的引用内容中，<dimension>的ref属性被设置为"A1:A1"，表示这个范围只包含一个单元格，即A1。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Excel 2007 Open XML文件结构（2）]...

var commonOptions = {}; commonOptions.apiKey = "<LoginRadius API Key>"; commonOptions.appName = "<LoginRadius Site Name>"; commonOptions.hashTemplate= true; commonOptions.sott ="<Sott>"; var path = window.location.href; commonOptions.verificationUrl = path.replace(path.substr(path.lastIndexOf('/')), "/email-verification.html"); commonOptions.resetPasswordUrl = path.replace(path.substr(path.lastIndexOf('/')), "/reset-password.html"); var LRObject= new LoginRadiusV2(commonOptions);这段代码什么意思

这段代码的作用是创建一个名为 LRObject 的对象，该对象用于与 LoginRadius API 进行交互。具体来说，这段代码定义了一个 commonOptions 对象，其中包含以下属性： - apiKey：LoginRadius API 的密钥。 - ...

解析一下下面这段代码： <select id="queryMaxVersion" parameterType="java.lang.String" resultMap="BaseResultMap"> select <include refid="Base_Column_List"/> from app_application_info info where app_name = #{appName,jdbcType=VARCHAR} and appId in (select app_id from app_tenant_component where app_source = 'Local' and tenant_id = #{tenantId}) order by app_version desc limit 1 </select>

这段代码是一个MyBatis的XML配置文件中的一个<select>标签。这个标签的id属性是"queryMaxVersion"，parameterType属性是java.lang.String，resultMap属性是"BaseResultMap"。 在这个<select>标签中，将会执行一个...

package com.tipdm.scalaDemo import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[2]").appName("wordcount").getOrCreate() val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val file1 = sc.textFile("/opt/data/file1.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file2 = sc.textFile("/opt/data/file2.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file3 = sc.textFile("/opt/data/file3.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val two = file1.join(file2) val three = file3.join(two) var idx = 0 import org.apache.spark.HashPartitioner val res = three.filter(_.trim().length > 0).map(num => (num.trim.toInt, "")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).sortByKey().map(t => { idx += 1 (idx, t._1) }).collect.foreach(x => println(x._1 + "%t" + x._2)) } }报错原因

根据你提供的代码，错误可能是由于文件路径不正确、文件格式不正确、文件中的数据类型不正确等原因引起的。你可以检查以下几个方面： 1. 确保文件路径正确，可以使用绝对路径或者相对路径，例如"/opt/data/file1....

2023-06-11|15:20:48.551|EmapClusterScheduler2-geapp-xtglyy_Worker-1|ERROR ==> 未获取到应用[xtglyy]证书信息 (EsopRestAPIUtil.java:130) 2023-06-11|15:20:48.551|EmapClusterScheduler2-geapp-xtglyy_Worker-1|INFO ==> 获取应用返回信息syncAppInfoByIdFormEsop：{} (YyxxglServiceImpl.java:113) 2023-06-11|15:20:48.551|EmapClusterScheduler2-geapp-xtglyy_Worker-1|INFO ==> appName:[yddwdpywcqkappruc]同步结果-->{msg=同步应用失败，错误码:, success=false} (AutoSyncAppCnameTask.java:73)这是什么意思

这段日志信息可能是某个应用程序中的错误信息，具体来说是在2023年6月11日15:20:48.551时，EmapClusterScheduler2-geapp-xtglyy_Worker-1程序运行时发生了错误。错误信息显示为“未获取到应用[xtglyy]证书信息”，...

username = 'your_username' password = 'your_password' session.get(login_url) login_data = { 'loginId': username, 'password2': password, 'appName': 'cnalichn', 'appEntrance': 'default', 'bizParams': '', 'styleType': 'auto', 'notLoadSsoView': 'false', 'notKeepLogin': 'true', 'isMobile': 'false', 'cssLink': 'https://g.alicdn.com/aliww/h5.openim.kit/1.0.28/css/kit.css,https://g.alicdn.com/aliww/h5.openim.kit/1.0.28/css/kit-theme.css,https://g.alicdn.com/aliww/h5.openim.kit/1.0.28/css/kit-login.css', 'notKeepUsername': 'true' } session.post(login_url, data=login_data) # 爬取千牛软件数据 qian_niu_url = 'https://qianliexian.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.w5002-21491447486.2.5d6d4c5fKj9i5b' response = session.get(qian_niu_url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') data = soup.find_all('div', class_='item-info') for item in data: title = item.find('a', class_='item-title').text.strip() price = item.find('span', class_='item-price').text.strip() print(title, price)每行代码注释一下

当然，我会为你解释每行代码的作用和功能： python # 导入需要的模块 import requests from bs4 import BeautifulSoup ...希望这些注释能够帮助你更好地理解这段代码。如果你还有任何疑问，请随时问我。

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8" %> <script type="text/javascript"> var printFlag = $.UC.bindData("#0-printFlag#"); var url = document.URL; var uarr = url.split('/'); var printModel = "P"; /*P:pc ; S:App*/ var printType = "报销确认"; /**/ var serialno = $.UC.bindData("#61-PZ_SERIALNO#"); /*预约号*/ //serialno = "5970625"; //serialno = "2020 3A 4"; var byear = ""; /*预约单所在年表年份*/ var dbserver = ""; /**/ var bxId = ""; /*报销id*/ var appName = uarr[3]; /*项目名称*/ var bxOrderid = $.UC.bindData("#10005-ORDER_ID#"); /*orderid*/ var sign = ""; //var printFrom = "YB"; //{YB|PZ} var printFrom = "YB"; var printWhere2 = "NEW"; //{NEW|HIS} var printWhere = "财务审核HTML"; //{报销确认 ;打印首次 ; 打印历史; 财务审核} var jsonData = printFrom+"!P!"+printWhere2+"!P!"+serialno+"!P!"+printWhere;的作用是什么

这段代码的作用是设置打印相关的变量和数据，包括打印标志、打印类型、预约号、报销ID、项目名称、订单ID等。其中，一些变量通过绑定数据的方式从其他地方获取，比如预约号和订单ID。最后，这些变量会被组合成一个 ...

// 遍历所有的应用程序变体 applicationVariants.all { variant -> // 定义应用程序名称 def appName = "ComponentizedTesting" // 获取版本名称 def versionName = variant.versionName // 获取用户定义的构建次数 def buildNumber = config.android.buildNumber // 获取构建类型名称 def buildTypeName = variant.buildType.name // 发布日期 def releaseDate = new Date().format("yyyyMMdd") // 组合 APK 名称 def apkName = "${appName}_${versionName}.${buildNumber}_${buildTypeName}_${releaseDate}.apk" // 组合 APK 输出的目录 def outputDirectory = new File("E:/APK/${appName}/${buildTypeName}") // 遍历应用程序变体的所有输出 variant.outputs.all { output -> // 指定 APK 输出名称和输出的目录 output.outputFileName = apkName; output.packageApplication.outputDirectory = outputDirectory // 打印生成的 APK 文件名称和输出目录的路径 println("APK名称：" + apkName) println("APK输出目录: " + outputDirectory.getAbsolutePath()) } } 每次编译 buildNumber 都+1 但是 每次编译后都会清空之前生成发APK文件 这是什么原因

根据你提供的代码，这是因为每次编译都会生成一个新的 APK 文件，并将其输出到指定的目录中。因此，之前生成的 APK 文件会被新的 APK 文件替换掉。如果你希望保留之前生成的 APK 文件，可以考虑将输出目录更改为不同...

import os import sys import logging from extra.extra import extra_func from extra.extra_2 import extra_func_2 from pyspark.sql import SparkSession logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) if __name__ == '__main__': if (len(sys.argv) < 3): logging.error('Usage: pyspark_demo <schema> ') sys.exit(1) logging.info('Program name: {}', sys.argv[0]) # Noted: If need to access hive table, need to set .enableHiveSupport() option. spark = SparkSession.builder.appName('read_text').enableHiveSupport().getOrCreate() lines = spark.read.text(os.getenv('SPARK_YARN_STAGING_DIR') + '/data.txt') lines.show() sql = 'select * from {}.{} limit 1'.format(sys.argv[1], sys.argv[2]) table_data = spark.sql(sql) table_data.show() if (len(sys.argv) > 3): logging.info('The third program argument is {}', sys.argv[3]) extra_func() extra_func_2() spark.stop()什么意思

这是一个使用pyspark读取文本文件和Hive表数据的Python脚本。在运行脚本时需要传入两个参数，分别为schema和table，用于指定要查询的Hive表的schema和表名。如果需要传入第三个参数，该参数将被记录在日志中。脚本还...

请将以下代码修改成可以多次输入SQL获得多段数据，并不会报错Promise already completed：def spark_sql_test(m): conf = SparkConf().setAppName("test_spark_sql").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/local/share/spark") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) result = hc.sql(m) spark = SparkSession.builder.appName("test_spark_sql").getOrCreate() df = spark.createDataFrame(result.rdd, result.schema) df_pd = df.toPandas() spark.stop() return df_pd

spark = SparkSession.builder.appName("test_spark_sql").getOrCreate() result = spark.sql(m) df = spark.createDataFrame(result.rdd, result.schema) df_pd = df.toPandas() spark.stop() return df_pd ...

解释这段代码@Autowired private ChartDataService chartDataService; private String baseDir = System.getProperty("user.dir") + "/src/main/resources/files"; /** * 全年平均气温top10 */ public String getTempretureTop() { // 创建SparkSession对象 SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName("WeatherAnalysis") .master("local[*]") .getOrCreate(); // 使用Spark Excel读取数据集 Dataset<Row> df = spark.read() .format("com.crealytics.spark.excel") .option("header", "true") .option("inferSchema", "true") .load(baseDir + "/tempreture.xls"); // 计算年平均气温 df = df.withColumn("avg_year", (df.col("1月").plus(df.col("2月")).plus(df.col("3月")) .plus(df.col("4月")).plus(df.col("5月")).plus(df.col("6月")) .plus(df.col("7月")).plus(df.col("8月")).plus(df.col("9月")) .plus(df.col("10月")).plus(df.col("11月")).plus(df.col("12月"))).divide(12)); // 使用Spark SQL进行数据分析 df.createOrReplaceTempView("weather"); Dataset<Row> result = spark.sql("SELECT city, avg_year FROM weather ORDER BY avg_year DESC LIMIT 10"); // 将结果转换为JSON格式 String jsonResult = result.toJSON().collectAsList().toString(); // 关闭SparkSession对象 spark.close(); return jsonResult; }

这段代码使用了Spring的@Autowired注解来自动装配ChartDataService类，同时定义了一个baseDir变量来保存文件路径。getTemperatureTop方法使用SparkSession对象来读取Excel文件，计算全年平均气温，并使用Spark SQL...

from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: network_wordcount.py <hostname> ", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="LoanAmountStreaming") ssc = StreamingContext(sc, 1) # 创建输入DStream lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) # 创建输入DStream # 解析每个JSON对象 提取数据 data = lines.map(json.loads) customer_amounts = data.map(lambda obj: (obj["name"], obj["amount"])) # 求和 customer_totals = customer_amounts.reduceByKey(lambda a,b: a + b) # 打印 customer_totals.pprint() # 启动StreamingContext ssc.start() ssc.awaitTermination() 2023-06-09 09:19:17 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "ex3.py", line 24, in <module> data = lines.map(json.loads) NameError: name 'json' is not defined

这段代码是一个使用 Spark Streaming 实现的网络单词计数程序，与之前的程序唯一不同的是在解析每个 JSON 对象时需要使用 json 库中的 loads() 方法对字符串进行解析，但是在代码中没有正确导入 json 库，所以会抛出...

#pragma execution_character_set("utf-8") #include "applive.h" #include "qmutex.h" #include "qudpsocket.h" #include "qstringlist.h" #include "qapplication.h" #include "qdatetime.h" #include "qdebug.h" #define TIMEMS qPrintable(QTime::currentTime().toString("HH:mm:ss zzz")) QScopedPointer<AppLive> AppLive::self; AppLive *AppLive::Instance() { if (self.isNull()) { QMutex mutex; QMutexLocker locker(&mutex); if (self.isNull()) { self.reset(new AppLive); } } return self.data(); } AppLive::AppLive(QObject *parent) : QObject(parent) { udpServer = new QUdpSocket(this); QString name = qApp->applicationFilePath(); QStringList list = name.split("/"); appName = list.at(list.count() - 1).split(".").at(0); } void AppLive::readData() { QByteArray tempData; do { tempData.resize(udpServer->pendingDatagramSize()); QHostAddress sender; quint16 senderPort; udpServer->readDatagram(tempData.data(), tempData.size(), &sender, &senderPort); QString data = QLatin1String(tempData); if (data == "hello") { udpServer->writeDatagram(QString("%1OK").arg(appName).toLatin1(), sender, senderPort); } } while (udpServer->hasPendingDatagrams()); } bool AppLive::start(int port) { bool ok = udpServer->bind(port); if (ok) { connect(udpServer, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readData())); qDebug() << TIMEMS << "Start AppLive Ok"; } return ok; } void AppLive::stop() { udpServer->abort(); disconnect(udpServer, SIGNAL(readyRead()), this, SLOT(readData())); } 这些代码意思?

这段代码是一个应用程序的实时监测模块，用于检测应用程序是否在运行。它使用UDP协议进行通信。代码中的AppLive类是一个单例类，通过Instance()函数获取实例。它继承自QObject类，用于处理UDP数据和启动/停止...

var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" val spark = SparkSession.builder() .appName("to_dataframe") .master("local") .getOrCreate() def main(args: Array[String]): Unit = { var df: DataFrame = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(datapath)我这个成功连接hbase了吗

不好意思，您的代码片段并没有包含将数据写入HBase的代码，所以我无法确定您是否成功连接了HBase。如果您希望将数据写入HBase，您需要使用HBase Connector for Spark并编写相应的代码将DataFrame中的数据写入HBase表...

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("number").getOrCreate() df= spark.read.csv(filename,header = True,encoding='utf-8') df_number = df.select(df['dz'].cast(DecimalType(scale=1))) #筛选数据，去除无效数据 df_number = df_number.sort(F.desc("dz")) # 排序 df_number.cache() df_number.show() df_number.coalesce(1).write.csv("file:///usr/local/spark/code/12.csv") return df_number.head(10)

这段代码使用了Spark框架读取CSV文件，将其中的数据转换为Decimal类型，并进行排序和筛选。最后将排序后的前10个数据写入CSV文件中。其中，SparkSession.builder.master("local").appName("number").getOrCreate()...

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