WPS_path_s=/home/${USER}/scratch/${Sim_dir}/WPS-4.1/什么意思

时间: 2023-07-30 18:11:38 浏览: 46
这是一个Linux系统下的路径设置命令,其中: - `${USER}` 表示当前用户的用户名; - `${Sim_dir}` 表示一个模拟运行的目录名,可以是任意名称; - `/home/${USER}/scratch/` 表示存储目录的路径,一般是当前用户的 scratch 目录,也可以是其他指定的目录; - `/WPS-4.1/` 表示 WPS 路径的子目录名称。 因此,这条命令的含义是设置 WPS 路径为 `/home/${USER}/scratch/${Sim_dir}/WPS-4.1/`。
相关问题

WPS_path_s=/home/${USER}/scratch/${Sim_dir}/WPS-4.1/ WRF_path_p=/home/${USER}/project/WRF-4.1.2/run/什么意思

这是一段 shell 脚本中的变量定义,其中 `${USER}` 是一个环境变量,表示当前登录用户的用户名。`${Sim_dir}` 是另外一个变量,表示模拟运行的目录名称。这段代码定义了两个变量 `WPS_path_s` 和 `WRF_path_p` 分别表示 WPS 和 WRF 的安装目录,路径中包含了 `${USER}` 和 `${Sim_dir}` 变量,表示在当前用户的模拟运行目录下安装了 WPS 和 WRF。

分析一下这段代码,为何无法成功修改文件名? #!/bin/bash GAUSS_RUNDIR=/scratch/qianjin.batchcal if [ ! -a $GAUSS_RUNDIR ]; then echo "Scratch directory $GAUSS_RUNDIR created." mkdir -p $GAUSS_RUNDIR fi for ((i=0; i<200; i=i+1)); do j=i+199 mv Freq$i Freq$j mv Hess$i Hess$j done cp Freq* freq cp Hess* Hess

这段代码的问题在于循环体内的 `mv` 命令使用的变量 `$i` 和 `$j` 没有加上 `$` 符号,导致变量没有被正确地解析和赋值。 正确的代码应该是: ``` #!/bin/bash GAUSS_RUNDIR=/scratch/qianjin.batchcal if [ ! -a $GAUSS_RUNDIR ]; then echo "Scratch directory $GAUSS_RUNDIR created." mkdir -p $GAUSS_RUNDIR fi for ((i=0; i<200; i=i+1)); do j=$[$i+199] mv Freq$i Freq$j mv Hess$i Hess$j done cp Freq* freq cp Hess* Hess ``` 在这个修改后的代码中,`$i` 和 `$j` 变量被正确地使用,循环体内的 `mv` 命令可以成功地将文件名修改为 `Freq199` 到 `Freq398` 和 `Hess199` 到 `Hess398`。在循环结束后,`cp` 命令将 `Freq*` 和 `Hess*` 文件拷贝到 `freq` 和 `Hess` 目录中。

相关推荐

解释一下这段代码function [bg_hist_new, fg_hist_new] = updateHistModel(new_model, patch, bg_area, fg_area, target_sz, norm_area, n_bins, grayscale_sequence, bg_hist, fg_hist, learning_rate_pwp) % Get BG (frame around target_sz) and FG masks (inner portion of target_sz) pad_offset1 = (bg_area-target_sz)/2; % we constrained the difference to be mod2, so we do not have to round here assert(sum(pad_offset1==round(pad_offset1))==2, 'difference between bg_area and target_sz has to be even.'); bg_mask = true(bg_area); % init bg_mask pad_offset1(pad_offset1<=0)=1; bg_mask(pad_offset1(1)+1:end-pad_offset1(1), pad_offset1(2)+1:end-pad_offset1(2)) = false; pad_offset2 = (bg_area-fg_area)/2; % we constrained the difference to be mod2, so we do not have to round here assert(sum(pad_offset2==round(pad_offset2))==2, 'difference between bg_area and fg_area has to be even.'); fg_mask = false(bg_area); % init fg_mask pad_offset2(pad_offset2<=0)=1; fg_mask(pad_offset2(1)+1:end-pad_offset2(1), pad_offset2(2)+1:end-pad_offset2(2)) = true; fg_mask = mexResize(fg_mask, norm_area, 'auto'); bg_mask = mexResize(bg_mask, norm_area, 'auto'); %% (TRAIN) BUILD THE MODEL if new_model % from scratch (frame=1) bg_hist_new = computeHistogram(patch, bg_mask, n_bins, grayscale_sequence); fg_hist_new = computeHistogram(patch, fg_mask, n_bins, grayscale_sequence); else % update the model bg_hist_new = (1 - learning_rate_pwp)*bg_hist + learning_rate_pwp*computeHistogram(patch, bg_mask, n_bins, grayscale_sequence); fg_hist_new = (1 - learning_rate_pwp)*fg_hist + learning_rate_pwp*computeHistogram(patch, fg_mask, n_bins, grayscale_sequence); end end

Namespace(weights='yolo7.pt', cfg='cfg/training/yolov7.yaml', data='data/DOTA_split.yaml', hyp='data/hyp.scratch.p5.yaml', epochs=10, batch_size=4, img_size=[640, 640], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket='', cache_images=False, image_weights=False, device='', multi_scale=False, single_cls=False, ada m=False, sync_bn=False, local_rank=-1, workers=8, project='runs/train', entity=None, name='exp', exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, artifact_alias='latest', freeze=[0], v5_metric=False, world_size=1, global_rank=-1, save_dir='runs\\train\\exp2', total_batch_size=4) tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/ hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.1, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.3, cls_pw=1.0, obj=0.7, obj_pw= 1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.2, scale=0.9, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.15, copy_paste=0.0, paste_in=0.15, loss_ota=1 Traceback (most recent call last): File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 64, in train data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # data dict File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 79, in load loader = Loader(stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__ self.determine_encoding() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding self.update_raw() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw data = self.stream.read(size) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 233: illegal multibyte sequence

最新推荐

recommend-type

浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别

主要介绍了浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

sasasasasasasasas

sasasasasasasasas
recommend-type

VBA按模板生成表格.xlsm

VBA按模板生成表格.xlsm
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB遗传算法自动优化指南:解放算法调优,提升效率

![MATLAB遗传算法自动优化指南:解放算法调优,提升效率](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/8487939061/p208348.png) # 1. MATLAB遗传算法概述** 遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法,它模拟了自然选择和遗传的过程。在MATLAB中,遗传算法工具箱提供了丰富的函数和类,用于创建和运行遗传算法。 **1.1 遗传算法的基本原理** 遗传算法的工作原理如下: - **初始化:**创建由随机个体组成的初始种群。 - **评估:**根据目标函数计算每个个体的适应度。 -
recommend-type

failed to register layer: ApplyLayer exit status 1 stdout: stderr: archive/tar: invalid tar header

很抱歉听到这个问题。这个错误通常是由于Docker镜像损坏或Docker存储库中缺少所需的图层引起的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题: 1. 清理Docker镜像和容器:使用命令“docker system prune”清理不再使用的Docker对象。 2. 检查Docker存储库:确保您正在使用可靠的Docker存储库,并检查是否存在所有必需的图层。 3. 重新下载Docker镜像:如果您确定问题是由于损坏的Docker镜像引起的,则可以尝试重新下载Docker镜像。 4. 更新Docker版本:如果您使用的是旧版Docker,则可能会出现此问题。尝试更新到最新版本的Docke
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB遗传算法大数据优化指南:应对海量数据挑战,挖掘数据价值

![MATLAB遗传算法大数据优化指南:应对海量数据挑战,挖掘数据价值](https://ask.qcloudimg.com/http-save/8934644/c34d493439acba451f8547f22d50e1b4.png) # 1. 遗传算法简介** 遗传算法(GA)是一种受进化论启发的优化算法,它模拟了生物体的自然选择和遗传过程。GA通过以下步骤迭代地搜索最优解: - **初始化:**随机生成一个种群,每个个体代表一个潜在的解决方案。 - **选择:**根据个体的适应度(目标函数值)选择适合繁殖的个体。 - **交叉:**将选定的个体配对并交换基因,产生新的个体。 - **