这一句语句有没有其他实现形式:复制test到tmp目录,mv tmp/test1 test2;

时间: 2024-10-19 20:12:53 浏览: 4
这句话描述了一个简单的文件或目录操作流程,通常用于Linux或Unix系统中,其目的是将名为`test`的内容复制到`tmp`目录下,然后将该副本重命名为`test2`。这种操作可以有多种实现方式,以下是两个常见的替代方法: 1. **使用绝对路径**: ```sh cp -r /usr/test tmp/ cd tmp mv test test2 ``` 先复制到`tmp`根目录下,然后在`tmp`目录内部操作。 2. **使用相对路径**: ```sh cp -r ../test test1 mv test1 test2 ``` 如果`test`在上一层目录(当前目录的父级),可以直接用相对路径来完成。 3. **使用`tar`打包解包**: ```sh tar czf test.tar.gz test mv test.tar.gz tmp/ tar xzf tmp/test.tar.gz -C tmp/ --strip-components=1 rm tmp/test.tar.gz ``` 先打包再解包的方式,适用于需要打包后再处理的情况。 4. **递归链接**: 如果允许硬链接,可以在目标目录下创建软链接: ```sh ln -s ../test test1 mv test1 test2 ``` 但这只适用于不需要改变数据本身,只是指向原始文件的情况。
相关问题

1.拷贝/home/itcast目录到/root目录下,拷贝/home/user01/file1文件(包含属性信息)到/tmp下; 2.将/home/itcast下的file1到file5文件移动到/home/itcast/hema/test目录下并且重命名为test1到test5.(采用一条语句完成); 3.将/home/itcast下的hema目录拷贝到/tmp目录下; 4.删除/home/itcast目录下的hema目录及目录里的所有内容; 5.将/tmp下新建的班级/姓名/学号目录移动到/test目录下。

1. 将/home/itcast目录拷贝到/root目录下: ``` cp -r /home/itcast /root/ ``` 将/home/user01/file1文件拷贝到/tmp下: ``` cp -p /home/user01/file1 /tmp/ ``` 2. 将/home/itcast下的file1到file5文件移动到/home/itcast/hema/test目录下并且重命名为test1到test5: ``` mv /home/itcast/{file1,file2,file3,file4,file5} /home/itcast/hema/test/{test1,test2,test3,test4,test5} ``` 3. 将/home/itcast下的hema目录拷贝到/tmp目录下: ``` cp -r /home/itcast/hema /tmp/ ``` 4. 删除/home/itcast目录下的hema目录及目录里的所有内容: ``` rm -rf /home/itcast/hema ``` 5. 将/tmp下新建的班级/姓名/学号目录移动到/test目录下: ``` mv /tmp/班级/姓名/学号 /test/ ```

写一个shell脚本 脚本输入参数:mysql端口号,mysql密码,mysql用户,mysql所在ip,MySQL的表,mysql表的列名 步骤一,登录mysql获取表的结构并输出到临时文件test.tmp中,查询语句如下: select cast(sql_statement as char) from mds.dictionary_info where name='mysql表名' and type=2; 步骤二,根据步骤一中临时文件内容,在内容中去掉参数中的列名定义。 步骤三,登录mysql,根据步骤二中修改后的表定义,重建这张表

好的,以下是您要求的脚本,记得将参数替换成您需要的值: ```bash #!/bin/bash # 获取参数 port=$1 password=$2 user=$3 ip=$4 table=$5 column=$6 # 步骤一:登录mysql获取表结构并输出到临时文件test.tmp中 mysql -h $ip -P $port -u $user -p$password -e "select cast(sql_statement as char) from mds.dictionary_info where name='$table' and type=2;" > test.tmp # 步骤二:去除列名定义 sed -i "/$column/d" test.tmp # 步骤三:重新创建表 mysql -h $ip -P $port -u $user -p$password < test.tmp ``` 请注意,此脚本仅供参考,使用前请确保您已经熟悉脚本的作用以及正确地替换了参数。
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lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000204.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000205.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000206.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000207.bin eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:07, 8.56it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]Traceback (most recent call last): File "eval_rcnn.py", line 908, in <module> eval_single_ckpt(root_result_dir) File "eval_rcnn.py", line 771, in eval_single_ckpt eval_one_epoch(model, test_loader, epoch_id, root_result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 694, in eval_one_epoch ret_dict = eval_one_epoch_rpn(model, dataloader, epoch_id, result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 143, in eval_one_epoch_rpn for data in dataloader: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __next__ lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000208.bin data = self._next_data() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1085, in _next_data return self._process_data(data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1111, in _process_data data.reraise() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0.

TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_1045/245448921.py in <module> 1 dataset_path = ABSADatasetList.Restaurant14 ----> 2 sent_classifier = Trainer(config=apc_config_english, 3 dataset=dataset_path, # train set and test set will be automatically detected 4 checkpoint_save_mode=1, # =None to avoid save model 5 auto_device=True # automatic choose CUDA or CPU /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in __init__(self, config, dataset, from_checkpoint, checkpoint_save_mode, auto_device) 84 config.model_path_to_save = None 85 ---> 86 self.train() 87 88 def train(self): /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in train(self) 96 config.seed = s 97 if self.checkpoint_save_mode: ---> 98 model_path.append(self.train_func(config, self.from_checkpoint, self.logger)) 99 else: 100 # always return the last trained model if dont save trained model /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in train4apc(opt, from_checkpoint_path, logger) 494 load_checkpoint(trainer, from_checkpoint_path) 495 --> 496 return trainer.run() /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in run(self) 466 criterion = nn.CrossEntropyLoss() 467 self._reset_params() --> 468 return self._train(criterion) 469 470 /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train(self, criterion) 153 return self._k_fold_train_and_evaluate(criterion) 154 else: --> 155 return self._train_and_evaluate(criterion) 156 157 def _train_and_evaluate(self, criterion): /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train_and_evaluate(self, criterion) 190 191 for epoch in range(self.opt.num_epoch): --> 192 iterator = tqdm(self.train_dataloaders[0]) 193 for i_batch, sample_batched in enumerate(iterator): 194 global_step += 1 TypeError: 'module' object is not callable

帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

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