echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1

时间: 2023-08-21 21:03:13 浏览: 47
这段代码是在连续执行5次`grep`命令,并将变量`$INSERT_RSLT`作为输入进行匹配。它使用正则表达式`"ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1"`来匹配字符串中是否包含"ERROR"、"error"、"SP2-0306"、"ORA-"或"-1"这些关键词。每次执行`grep`命令后,将输出结果打印到终端。这样做可能是为了多次检查返回结果中是否存在特定的错误信息。
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INSERT_RSLT=`sqlplus -S $DWUSR/$DWPWD@$DWIP:$DWPORT/$DWDNS <<eof var V_OUT_RETCODE varchar2(3000); call P_ADD_TABLE_PART('ALL','$p_data_dt',:V_OUT_RETCODE); select :V_OUT_RETCODE from dual; exit; eof` echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" if [ $? -ne 0 ];then echo `date +"%Y-%m-%d %T"` "分区存储过程运行成功">>$SYSDIR/syslog/sys$p_data_dt.log echo `date +"%Y-%m-%d %T"` "P_ADD_TABLE_PART success" else echo `date +"%Y-%m-%d %T"` "分区存储过程运行错误">>$SYSDIR/syslog/sys$p_data_dt.log echo `date +"%Y-%m-%d %T"` "P_ADD_TABLE_PART error" java -jar $HOME/fileCheckEmail.jar $p_data_dt 103 exit 1 fi

这段代码是一个Shell脚本,它执行了一个SQL脚本,并根据执行结果输出不同的信息。首先,它使用`sqlplus`命令连接到数据库,并执行一个存储过程`P_ADD_TABLE_PART`,并将返回的结果赋值给变量`V_OUT_RETCODE`。然后,它检查返回结果中是否包含错误信息,如果没有错误信息,则输出成功信息并记录日志;如果有错误信息,则输出错误信息并记录日志,然后执行一个Java程序`fileCheckEmail.jar`并传递参数`$p_data_dt`和`103`,最后退出脚本。

rslt(i).test_acc = test_rslt.microAVG(end-1);什么意思

这行代码的意思是将测试集的精度(accuracy)值赋值给结构体数组 rslt 的第 i 个元素的 test_acc 字段。精度是分类模型的一个重要性能指标,表示模型在测试集上正确分类的样本数占总样本数的比例。而 test_rslt.microAVG 表示计算出的测试集性能指标值,其中 end-1 表示精度值在此数组中的倒数第二个位置。

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for i = 1:ncomp rslt(i).ncomp = i; cal_p = squeeze(cal_preds(i, :)); cal_p = mode(cal_p,1); cal_t = squeeze(cal_trues(i, :)); cal_t = mode(cal_t,1); [cal_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(cal_t, cal_p); cal_rslt = statsOfMeasure(cal_confus, 0); rslt(i).cal_confus = cal_confus; rslt(i).cal_rslt = cal_rslt; rslt(i).cal_acc = cal_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).cal_sen = cal_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).cal_spe = cal_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).cal_y_true = cal_t; rslt(i).cal_y_pred = cal_p; val_p = squeeze(val_preds(i, :)); val_t = squeeze(val_trues(i, :)); [val_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(val_t, val_p); val_rslt = statsOfMeasure(val_confus, 0); rslt(i).val_confus = val_confus; rslt(i).val_rslt = val_rslt; rslt(i).val_acc = val_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).val_sen = val_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).val_spe = val_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).val_y_true = val_t; rslt(i).val_y_pred = val_p; mdl = plsda(x_pp, y, i, opts0); trainedModel{i} = mdl; mdl = plsda(x_test_pp,[],i,mdl, opts0); rslt(i).probability = mdl.classification.probability; y_test_pred = mdl.classification.mostprobable; [test_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(y_test, y_test_pred); test_rslt = statsOfMeasure(test_confus, 0); rslt(i).test_confus = test_confus; rslt(i).test_rslt = test_rslt; rslt(i).test_acc = test_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).test_sen = test_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).test_spe = test_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).test_y_true = y_test; rslt(i).test_y_pred = y_test_pred; 什么意思

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