kettle 后台执行 操作台内同

时间: 2023-08-26 07:07:29 浏览: 53
在Windows平台上,可以使用以下命令将Kettle作业以后台执行的方式运行: pan.bat /file:D:\kettle\kettletest\ktr.ktr /level:Basic>D:\kettle\kettletest\ktr.log 在Linux平台上,可以使用以下命令将Kettle作业以后台执行的方式运行: ./kitchen.sh -file=/usr/local/kettle/job.kjb >> /usr/local/kettle/ktr/job.log Pan 另外,在Linux平台上,也可以使用以下命令将Kettle转换作业以后台执行的方式运行: ./pan.sh -file=/usr/local/kettle/ktr/ktr.ktr >> /usr/local/kettle/ktr/ktr.log 根据上述引用内容,可以看出在Windows平台下的Kettle后台执行操作为pan.bat命令,而在Linux平台下的Kettle后台执行操作为kitchen.sh或pan.sh命令。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [kettle后台命令执行任务](https://blog.csdn.net/princejwg/article/details/105953321)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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