private Function<Dataset<Row>, Dataset<Row>> withColumn = jdbcDF -> jdbcDF.withColumn("id", monotonically_increasing_id());
时间: 2024-05-31 16:06:56 浏览: 7
As an AI language model, I understand that the above code is defining a lambda function named "withColumn" that takes in a Dataset of Rows and returns a new Dataset of Rows. The function applies the "withColumn" method on the input dataset to add a new column named "id" with unique monotonically increasing values.
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<Dataset_Frame> <Vertex> <FRAME_LON>118.500857</FRAME_LON> <FRAME_LAT>33.749084</FRAME_LAT> <FRAME_ROW>1</FRAME_ROW> <FRAME_COL>1</FRAME_COL> </Vertex> <Vertex> <FRAME_LON>119.271079</FRAME_LON> <FRAME_LAT>33.614971</FRAME_LAT> <FRAME_ROW>1</FRAME_ROW> <FRAME_COL>6000</FRAME_COL> </Vertex> <Vertex> <FRAME_LON>119.140582</FRAME_LON> <FRAME_LAT>33.086601</FRAME_LAT> <FRAME_ROW>6000</FRAME_ROW> <FRAME_COL>6000</FRAME_COL> </Vertex> <Vertex> <FRAME_LON>118.375098</FRAME_LON> <FRAME_LAT>33.220707</FRAME_LAT> <FRAME_ROW>6000</FRAME_ROW> <FRAME_COL>1</FRAME_COL> </Vertex> <Scene_Center> <FRAME_LON>118.829413</FRAME_LON> <FRAME_LAT>33.417115</FRAME_LAT> <FRAME_ROW>3001</FRAME_ROW> <FRAME_COL>3001</FRAME_COL> </Scene_Center> <SCENE_ORIENTATION>11.770778</SCENE_ORIENTATION> </Dataset_Frame>
你提供的XML示例包含了一个名为`<Dataset_Frame>`的根元素,其中包含了多个`<Vertex>`和一个`<Scene_Center>`子元素。每个`<Vertex>`元素都包含了`<FRAME_LON>`、`<FRAME_LAT>`、`<FRAME_ROW>`和`<FRAME_COL>`标签,而`<Scene_Center>`元素包含了`<FRAME_LON>`、`<FRAME_LAT>`、`<FRAME_ROW>`和`<FRAME_COL>`标签,以及一个`<SCENE_ORIENTATION>`标签。
如果你想要获取这些标签的内容,你可以使用下面的代码:
```python
import xml.etree.ElementTree as ET
# 解析XML文件
tree = ET.parse('your_xml_file.xml')
# 获取根元素
root = tree.getroot()
# 获取<Vertex>元素的内容
vertices = root.findall('.//Vertex')
for vertex in vertices:
lon = vertex.find('FRAME_LON').text
lat = vertex.find('FRAME_LAT').text
row = vertex.find('FRAME_ROW').text
col = vertex.find('FRAME_COL').text
print(f"Vertex: LON={lon}, LAT={lat}, ROW={row}, COL={col}")
# 获取<Scene_Center>元素的内容
scene_center = root.find('.//Scene_Center')
lon = scene_center.find('FRAME_LON').text
lat = scene_center.find('FRAME_LAT').text
row = scene_center.find('FRAME_ROW').text
col = scene_center.find('FRAME_COL').text
print(f"Scene Center: LON={lon}, LAT={lat}, ROW={row}, COL={col}")
# 获取<SCENE_ORIENTATION>元素的内容
orientation = root.find('.//SCENE_ORIENTATION').text
print(f"Scene Orientation: {orientation}")
```
在代码中,你需要将'your_xml_file.xml'替换为你实际的XML文件名。这段代码将遍历`<Vertex>`元素和`<Scene_Center>`元素,并获取其中的`<FRAME_LON>`、`<FRAME_LAT>`、`<FRAME_ROW>`和`<FRAME_COL>`标签的内容,以及`<SCENE_ORIENTATION>`标签的内容,并打印输出。
请注意,如果XML文件的结构与你提供的示例不完全一致,你可能需要根据实际情况进行适当的调整。
python main.py --scope <training_image> --mode train --dataset_folder ./datasets/<training_image>/ --image_name <training_image.png> --results_folder ./results/
这是一条命令行指令,用于在命令行中运行一个 Python 脚本。其中:
- `<training_image>` 是你要训练的图像的名称;
- `train` 表示要进行训练模式;
- `./datasets/<training_image>/` 是数据集所在的文件夹路径;
- `<training_image.png>` 是要训练的图像的文件名;
- `./results/` 是结果文件夹路径。
这条指令的作用是在给定的数据集上训练一个模型,用于识别图像中的物体。你可以根据自己的需要修改其中的参数。