cat -n和nl的区别

时间: 2024-05-08 17:22:33 浏览: 157
cat -n 和 nl 都是用于给文件添加行号的命令,它们的区别在于: 1. cat -n 会将所有的行都打印出来,并且在每行前面加上行号。如果文件中有空行,cat -n 也会给空行加上行号。cat -n 命令的格式如下: ``` cat -n filename ``` 2. nl 可以让用户更加灵活地选择要添加行号的行。比如可以指定只给非空行添加行号,或者只给某些特定的行添加行号。nl 命令的格式如下: ``` nl filename ``` 总的来说,cat -n 和 nl 都是用于给文件添加行号的命令,只是在使用方式和细节上有所不同。
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-mkdir: java.net.UnknownHostException: CentOS764FCDW Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <src> ...] [-chgrp [-R] GROUP PATH...] [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...] [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...] [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] [-d] [-t <thread count>] <localsrc> ... <dst>] [-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>] [-count [-q] [-h] [-v] [-t [<storage type>]] [-u] [-x] [-e] <path> ...] [-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] <src> ... <dst>] [-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]] [-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>] [-df [-h] [<path> ...]] [-du [-s] [-h] [-v] [-x] <path> ...] [-expunge] [-find <path> ... <expression> ...] [-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>] [-getfacl [-R] <path>] [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>] [-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] <src> <localdst>] [-head <file>] [-help [cmd ...]] [-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [<path> ...]] [-mkdir [-p] <path> ...] [-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>] [-moveToLocal <src> <localdst>] [-mv <src> ... <dst>] [-put [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>] [-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>] [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] <src> ...] [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...] [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]] [-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>] [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...] [-stat [format] <path> ...] [-tail [-f] [-s <sleep interval>] <file>] [-test -[defsz] <path>] [-text [-ignoreCrc] <src> ...] [-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c] <path> ...] [-touchz <path> ...] [-truncate [-w] <length> <path> ...] [-usage [cmd ...]] Generic options supported are: -conf <configuration file> specify an application configuration file -D <property=value> define a value for a given proper

这个错误信息看起来像是在使用 Hadoop 的命令行工具时出现了问题。具体来说,似乎是在尝试创建一个目录时遇到了网络连接问题(UnknownHostException)。你可以先检查一下你的网络连接是否正常,然后再尝试运行这个命令。另外,也可以尝试使用 -v 参数来获取更详细的调试信息,以便更好地定位问题。

linux打印显示etc中的文件,Linux命令之文件内容查看(cat、tac、nl、more、less、head、tail)...

您可以使用以下命令来查看/etc中的文件内容: 1. 使用 cat 命令: ``` cat /etc/<file> ``` 例如,要查看 /etc/passwd 文件的内容,可以使用以下命令: ``` cat /etc/passwd ``` 2. 使用 tac 命令: ``` tac /etc/<file> ``` tac 命令会将文件内容倒序输出。例如,要倒序查看 /etc/passwd 文件的内容,可以使用以下命令: ``` tac /etc/passwd ``` 3. 使用 nl 命令: ``` nl /etc/<file> ``` nl 命令会将文件内容按行号输出。例如,要按行号查看 /etc/passwd 文件的内容,可以使用以下命令: ``` nl /etc/passwd ``` 4. 使用 more 命令: ``` more /etc/<file> ``` more 命令会将文件内容按页输出。例如,要分页查看 /etc/passwd 文件的内容,可以使用以下命令: ``` more /etc/passwd ``` 5. 使用 less 命令: ``` less /etc/<file> ``` less 命令也会将文件内容按页输出,并且可以使用箭头键和其他按键来滚动和搜索文件内容。例如,要使用 less 命令查看 /etc/passwd 文件的内容,可以使用以下命令: ``` less /etc/passwd ``` 6. 使用 head 命令: ``` head /etc/<file> ``` head 命令会将文件的前几行输出。例如,要查看 /etc/passwd 文件的前 10 行内容,可以使用以下命令: ``` head /etc/passwd -n 10 ``` 7. 使用 tail 命令: ``` tail /etc/<file> ``` tail 命令会将文件的后几行输出。例如,要查看 /etc/passwd 文件的后 10 行内容,可以使用以下命令: ``` tail /etc/passwd -n 10 ```
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上述211行附近的代码如下,请具体指出问题 def build_targets(self, p, targets): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] gain = torch.ones(7, device=targets.device) # normalized to gridspace gain ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt) # same as .repeat_interleave(nt) targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2) # append anchor indices g = 0.5 # bias off = torch.tensor([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], # j,k,l,m # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], # jk,jm,lk,lm ], device=targets.device).float() * g # offsets for i in range(self.nl): anchors = self.anchors[i] gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gain # Match targets to anchors t = targets * gain if nt: # Matches r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t'] # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2)) t = t[j] # filter # Offsets gxy = t[:, 2:4] # grid xy gxi = gain[[2, 3]] - gxy # inverse j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m)) t = t.repeat((5, 1, 1))[j] offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] else: t = targets[0] offsets = 0 # Define b, c = t[:, :2].long().T # image, class gxy = t[:, 2:4] # grid xy gwh = t[:, 4:6] # grid wh gij = (gxy - offsets).long() gi, gj = gij.T # grid xy indices # Append a = t[:, 6].long() # anchor indices indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box anch.append(anchors[a]) # anchors tcls.append(c) # class return tcls, tbox, indices, anch

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