分析这段代码 para_profile.param_rofile_dir="/customer/conf_backup"; para_profile.isp_caller = product_modify_sc_fun; para_profile.misc_page_caller = para_misc_modify_fun; para_profile.netport_caller = para_netport_modify_fun; para_profile.af_caller = para_af_modify_fun; register_para_sc_config();

时间: 2023-03-30 11:03:33 浏览: 63
这段代码定义了一个名为 para_profile 的结构体,并对其中的一些成员变量进行了赋值。其中,param_rofile_dir 被赋值为 "/customer/conf_backup",isp_caller 被赋值为 product_modify_sc_fun,misc_page_caller 被赋值为 para_misc_modify_fun,netport_caller 被赋值为 para_netport_modify_fun,af_caller 被赋值为 para_af_modify_fun。最后,调用了 register_para_sc_config() 函数。具体实现细节需要查看函数的定义。
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解释代码的含义和作用 para_profile.param_rofile_dir="/customer/conf_backup"; para_profile.isp_caller = product_modify_sc_fun; para_profile.misc_page_caller = para_misc_modify_fun; para_profile.netport_caller = para_netport_modify_fun; para_profile.af_caller = para_af_modify_fun; register_para_sc_config();

这段代码的作用是注册一个参数配置,其中包括了参数配置文件的路径、各个参数修改函数的指针等信息。具体来说,para_profile.param_rofile_dir="/customer/conf_backup" 表示参数配置文件的路径为 "/customer/conf_backup";para_profile.isp_caller = product_modify_sc_fun; 表示 ISP 参数修改函数的指针为 product_modify_sc_fun;para_profile.misc_page_caller = para_misc_modify_fun; 表示杂项页面参数修改函数的指针为 para_misc_modify_fun;para_profile.netport_caller = para_netport_modify_fun; 表示网络端口参数修改函数的指针为 para_netport_modify_fun;para_profile.af_caller = para_af_modify_fun; 表示 AF 参数修改函数的指针为 para_af_modify_fun。最后,register_para_sc_config() 函数用于注册这个参数配置。

解释代码 para_profile.param_rofile_dir="/customer/conf_backup"; para_profile.isp_caller = product_modify_sc_fun; para_profile.misc_page_caller = para_misc_modify_fun; para_profile.netport_caller = para_netport_modify_fun; para_profile.af_caller = para_af_modify_fun; register_para_sc_config();

这段代码是在注册参数配置,其中 para_profile.param_rofile_dir="/customer/conf_backup" 是设置参数配置文件的路径,isp_caller、misc_page_caller、netport_caller、af_caller 是设置不同参数配置的回调函数,register_para_sc_config() 是注册参数配置的函数。

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介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

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