详细解释语句 var mergedComp = MvelUtil.mergeIMSManual(idataComp, imsComp, "SPECIAL_KEYS", "");

时间: 2023-07-21 17:10:50 浏览: 37
这段代码的含义是: `var mergedComp = MvelUtil.mergeIMSManual(idataComp, imsComp, "SPECIAL_KEYS", "");` 该语句调用了 MvelUtil 类中的 mergeIMSManual 方法,并传入了四个参数。根据方法名和参数的含义,我们可以推测这个方法的作用是合并两个 IMS(Information Management System)对象,使用特定的策略进行合并。 具体参数的含义解释如下: 1. `idataComp`:表示第一个 IMS 对象,可能是某种数据结构或实体。 2. `imsComp`:表示第二个 IMS 对象,也可能是某种数据结构或实体。 3. `"SPECIAL_KEYS"`:表示特殊键,可能是一个字符串或常量,用于指定合并时使用的特殊键。 4. `""`:表示一个空字符串,可能是用于指定合并时的空值占位符。 根据方法名和参数的含义,mergeIMSManual 方法可能会根据特定策略,将 idataComp 和 imsComp 这两个 IMS 对象进行合并操作,并返回合并后的结果。具体合并的逻辑和策略需要查看 MvelUtil 类的实现代码来确定。
相关问题

解释代码:var HOST=process.env.TICKET_OFFICE_MYSQL_HOST var PORT=process.env.TICKET_OFFICE_MYSQL_PORT var USER=process.env.TICKET_OFFICE_MYSQL_USER var PASSWORD=process.env.TICKET_OFFICE_MYSQL_PASSWORD var DATABASE=process.env.TICKET_OFFICE_MYSQL_DATABASE var DB_CONN_STR = "jdbc:mysql://" + HOST + ":" + PORT + "/" + DATABASE; var MysqlClient = require('mysql').createConnection({ host: HOST, user: USER, password: PASSWORD, database: DATABASE, useConnectionPooling: true, }); var fs = require('fs'); var path = require('path');

这段代码主要是对MySQL数据库连接的配置和依赖的引入。 首先,通过`process.env`获取环境变量中的MySQL连接相关配置信息,包括主机名(`HOST`)、端口号(`PORT`)、用户名(`USER`)、密码(`PASSWORD`)和数据库名(`DATABASE`)。这些环境变量的值可以在运行时被设置或传递给Node.js应用程序。 接下来,根据上述配置信息,拼接出一个MySQL数据库连接的URL字符串(`DB_CONN_STR`),该字符串用于建立与MySQL数据库的连接。 然后,通过`require('mysql')`语句引入了`mysql`模块,该模块提供了与MySQL数据库交互所需的API。通过调用`createConnection`方法创建了一个MySQL客户端对象(`MysqlClient`),并传入了连接配置参数,包括主机名、用户名、密码和数据库名。 接下来,通过`require`语句引入了`fs`和`path`模块,分别用于文件系统操作和路径处理。 总结起来,这段代码配置了MySQL数据库连接所需的环境变量,并使用`mysql`模块创建了一个MySQL客户端对象。同时,引入了`fs`和`path`模块用于其他文件系统和路径操作。这些配置和依赖的引入是为了在后续的代码中与MySQL数据库进行交互。

解释代码:var connection = mysql.createConnection(mysql_user);

这行代码是使用Node.js中的MySQL模块创建了一个MySQL数据库连接。具体来说,使用了createConnection方法,并将mysql_user作为参数传入。mysql_user应该是包含连接数据库所需信息(如主机名、用户名、密码等)的一个对象。该方法返回一个Connection对象,我们可以使用该对象来管理数据库连接并执行查询语句等操作。

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以hive的角度检查语法: with cur_dim_comb as (SELECT DISTINCT t.dim_comb ,t.var_sub_class ,t.acc_value FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t WHERE t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id )) select tp.bd_code --事业部编码 ,tp.bd_name --事业部名称 ,hp.ou_code --OU名称 ,hp.ou_name --OU编码 ,op.main_class_desc --差异大类 ,op.acc_value --科目代码 ,op.acc_desc --科目名称 ,op.dim_comb --区分维度 ,op.begin_amount --期初余额 ,op.accrual_amount --本期发生 ,op.balance_diff_alloc_amount --期末差异结存 ,op.var_sub_class ,op.main_class_value ,op.org_id ,op.period_name ,op.job_ver_id from (select up.* ,q1.* from (SELECT DISTINCT maincl.* ,t.* FROM t inner join (SELECT fv.flex_value ,fv.description FROM fv inner join fs on fv.flex_value_set_id = fs.flex_value_set_id AND fs.flex_value_set_name = 'CUX_CST_VARIANCE_TYPE' AND fv.enabled_flag = 'Y' AND fv.hierarchy_level = '2' AND fv.flex_value LIKE '10%' ) maincl on t.var_main_class = maincl.flex_value inner join cur_dim_comb on cur_dim_comb.var_sub_class = t.var_sub_class and cur_dim_comb.acc_value = t.acc_value WHERE 1 = 1 AND t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id) ORDER BY maincl.description ,t.acc_value ,cur_dim_comb.dim_comb ) up inner join (SELECT t1.* ,SUM(t1.begin_amount) begin_amount ,SUM(t1.accrual_amount) accrual_amount ,SUM(t1.balance_diff_alloc_amount) balance_diff_alloc_amount FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t1 LEFT JOIN gerp.cux_cst_data_alloc_his t ON t1.top_var_type = '10' AND t1.var_sub_class = t.var_sub_class --p_var_sub_class AND t1.org_id = t.org_id --p_org_id AND t1.period_name = t.period_name --p_period_name AND t1.job_ver_id = t.job_ver_id --p_job_ver_id AND t1.acc_value = t.acc_value --p_acc_value WHERE t1.dim_comb in (select distinct dim_comb from cur_dim_comb) group by t1.org_id,t1.period_name,t1.job_ver_id,t1.var_sub_class,t1.acc_value ) q1 on q1.org_id = up.org_id --p_org_id AND q1.period_name = up.period_name --p_period_name AND q1.job_ver_id = up.job_ver_id --p_job_ver_id AND q1.var_sub_class = up.var_sub_class --p_var_sub_class AND q1.acc_value = up.acc_value --p_acc_value ) op

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

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