./test < test1.sy同样的内容在windows系统怎么实现

时间: 2024-10-13 18:18:36 浏览: 7
在Windows系统中,如果你想执行类似`./test < test1.sy`这样的命令行操作,通常是在Linux或Unix环境下使用的。但在Windows上,你需要将它转换为适用于批处理文件(.bat 或 .cmd 文件)或者是通过命令提示符(CMD)或PowerShell来运行。 如果你有一个名为`test1.sy`的输入文件,并且`test`是一个脚本或程序,你可以创建一个新的`.bat`文件,例如叫它`run_test.bat`,内容如下: ```batch @echo off test < test1.sy ``` 在这个`.bat`文件里,`@echo off`是为了关闭命令行的回显,然后直接运行`test`命令并将`test1.sy`的内容作为其输入。 或者,如果你想要通过命令提示符或PowerShell执行,可以这样做: - 对于CMD: ```cmd test < test1.sy ``` - 对于PowerShell: ```powershell .\test < test1.sy ``` 这里假设`test`位于当前目录下,如果不是,则需要提供完整的路径。
相关问题

5. 有接口和测试类定义如下,请回答问题: interface Example1 { int min(int a, int b); } interface Example2 { void test(); } public class Sy13_5 { public static void main(String[] args) { Example1 ex1; ex1 = //lambda表达式1 System.out.println(ex1.min(10, 20)); System.out.println(ex1.min(100, 30)); Example2 ex2; ex2 = //lambda表达式2 ex2.test(); } } ① 定义lambda表达式1,实现min方法,返回参数a和b的较小数; ② 定义lambda表达式2,实现test方法,输出字符串“无参数无返回值”; ③ 运行程序,记录输出结果。

① lambda表达式1的定义如下: ``` ex1 = (a, b) -> a < b ? a : b; ``` ② lambda表达式2的定义如下: ``` ex2 = () -> System.out.println("无参数无返回值"); ``` ③ 运行程序的输出结果如下: ``` 10 30 无参数无返回值 ``` 第一个lambda表达式实现了Example1接口中的min方法,将输入的两个参数进行比较,返回较小的值。 第二个lambda表达式实现了Example2接口中的test方法,输出了一个字符串。 在程序运行时,首先通过lambda表达式1实例化了Example1接口,然后调用了min方法,输出了10和30两个数中的较小值。接着通过lambda表达式2实例化了Example2接口,然后调用了test方法,输出了一个字符串。

Java错误: 找不到或无法加载主类 com.QRM.test.sy5

这个错误通常是由于编译或运行时的类路径问题导致的。请检查以下几个方面: 1. 检查类名是否正确,包括大小写等。 2. 检查类路径是否正确,可以使用命令行参数-cp或-classpath或者修改环境变量来设置。 3. 检查类是否被正确编译并生成了对应的.class文件,可以使用javac命令来编译。 如果以上几个方面都没有问题,还可以尝试重新编译和运行程序,或者尝试重启IDE或者JVM。
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import BPNN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error #导入必要的库 df1=pd.read_excel(r'D:\Users\Desktop\大数据\44.xls',0) df1=df1.iloc[:,:] #进行数据归一化 from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:4] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=4#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[4:],x.iloc[:4]#列表的切片操作,X.iloc[0:2400,0:7]即为1-2400行,1-7列 y_train, y_test=y.iloc[4:],y.iloc[:4] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values #神经网络搭建 bp1 = BPNN.BPNNRegression([4, 16, 1]) train_data=[[sx.reshape(4,1),sy.reshape(1,1)] for sx,sy in zip(x_train,y_train)] test_data = [np.reshape(sx,(4,1))for sx in x_test] #神经网络训练 bp1.MSGD(train_data, 1000, len(train_data), 0.2) #神经网络预测 y_predict=bp1.predict(test_data) y_pre = np.array(y_predict) # 列表转数组 y_pre=y_pre.reshape(4,1) y_pre=y_pre[:,0] #画图 #展示在测试集上的表现 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1); draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 #输出精度指标 print('测试集上的MAE/MSE') print(mean_absolute_error(y_pre, y_test)) print(mean_squared_error(y_pre, y_test) ) mape = np.mean(np.abs((y_pre-y_test)/(y_test)))*100 print('=============mape==============') print(mape,'%') # 画出真实数据和预测数据的对比曲线图 print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test, y_pre)) # R2 运行上述程序。在下面这一步中draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1);我需要将归一化的数据变成真实值,输出对比图,该怎么修改程序

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