INSERT_RSLT=`sqlplus -S $DWUSR/$DWPWD@$DWIP:$DWPORT/$DWDNS <<eof var V_OUT_RETCODE varchar2(3000); call P_ADD_TABLE_PART('ALL','$p_data_dt',:V_OUT_RETCODE); select :V_OUT_RETCODE from dual; exit; eof` echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" if [ $? -ne 0 ];then echo `date +"%Y-%m-%d %T"` "分区存储过程运行成功">>$SYSDIR/syslog/sys$p_data_dt.log echo `date +"%Y-%m-%d %T"` "P_ADD_TABLE_PART success" else echo `date +"%Y-%m-%d %T"` "分区存储过程运行错误">>$SYSDIR/syslog/sys$p_data_dt.log echo `date +"%Y-%m-%d %T"` "P_ADD_TABLE_PART error" java -jar $HOME/fileCheckEmail.jar $p_data_dt 103 exit 1 fi

时间: 2024-04-20 22:26:34 浏览: 11
这段代码是一个Shell脚本,它执行了一个SQL脚本,并根据执行结果输出不同的信息。首先,它使用`sqlplus`命令连接到数据库,并执行一个存储过程`P_ADD_TABLE_PART`,并将返回的结果赋值给变量`V_OUT_RETCODE`。然后,它检查返回结果中是否包含错误信息,如果没有错误信息,则输出成功信息并记录日志;如果有错误信息,则输出错误信息并记录日志,然后执行一个Java程序`fileCheckEmail.jar`并传递参数`$p_data_dt`和`103`,最后退出脚本。
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echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1" echo $INSERT_RSLT | grep -E "ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1

这段代码是在连续执行5次`grep`命令,并将变量`$INSERT_RSLT`作为输入进行匹配。它使用正则表达式`"ERROR|error|SP2-0306|ORA-|-1"`来匹配字符串中是否包含"ERROR"、"error"、"SP2-0306"、"ORA-"或"-1"这些关键词。每次执行`grep`命令后,将输出结果打印到终端。这样做可能是为了多次检查返回结果中是否存在特定的错误信息。

BME280_RETURN_FUNCTION_TYPE bme280_init(struct bme280_t *bme280) { /* used to return the communication result*/ BME280_RETURN_FUNCTION_TYPE com_rslt = ERROR; u8 v_data_u8 = BME280_INIT_VALUE; u8 v_chip_id_read_count = BME280_CHIP_ID_READ_COUNT; /* assign BME280 ptr */ p_bme280 = bme280; while (v_chip_id_read_count > 0) { /* read Chip Id */ com_rslt = p_bme280->BME280_BUS_READ_FUNC(p_bme280->dev_addr, BME280_CHIP_ID_REG, &v_data_u8, BME280_GEN_READ_WRITE_DATA_LENGTH); /* Check for the correct chip id */ if (v_data_u8 == BME280_CHIP_ID) break; v_chip_id_read_count--; /* Delay added concerning the low speed of power up system to facilitate the proper reading of the chip ID */ p_bme280->delay_msec(BME280_REGISTER_READ_DELAY); } /*assign chip ID to the global structure*/ p_bme280->chip_id = v_data_u8; /*com_rslt status of chip ID read*/ com_rslt = (v_chip_id_read_count == BME280_INIT_VALUE) ? BME280_CHIP_ID_READ_FAIL : BME280_CHIP_ID_READ_SUCCESS; if (com_rslt == BME280_CHIP_ID_READ_SUCCESS) { /* readout bme280 calibparam structure */ com_rslt += bme280_get_calib_param(); } return com_rslt; }

这段代码是用于BME280传感器初始化的函数。它的作用是读取传感器的芯片ID,并验证是否与预期的ID匹配,然后读取校准参数。 这里是代码的解析: ```c BME280_RETURN_FUNCTION_TYPE bme280_init(struct bme280_t *bme280) { BME280_RETURN_FUNCTION_TYPE com_rslt = ERROR; // 用于返回通信结果的变量 u8 v_data_u8 = BME280_INIT_VALUE; // 初始化为0的变量 u8 v_chip_id_read_count = BME280_CHIP_ID_READ_COUNT; // 芯片ID读取计数器 p_bme280 = bme280; // 将传入的bme280指针赋值给全局变量p_bme280 while (v_chip_id_read_count > 0) { com_rslt = p_bme280->BME280_BUS_READ_FUNC(p_bme280->dev_addr, BME280_CHIP_ID_REG, &v_data_u8, BME280_GEN_READ_WRITE_DATA_LENGTH); // 通过总线读取芯片ID寄存器的值 if (v_data_u8 == BME280_CHIP_ID) break; // 检查芯片ID是否匹配,如果匹配则跳出循环 v_chip_id_read_count--; p_bme280->delay_msec(BME280_REGISTER_READ_DELAY); // 延时一段时间再尝试读取芯片ID } p_bme280->chip_id = v_data_u8; // 将读取到的芯片ID赋值给全局结构体的chip_id字段 com_rslt = (v_chip_id_read_count == BME280_INIT_VALUE) ? BME280_CHIP_ID_READ_FAIL : BME280_CHIP_ID_READ_SUCCESS; // 根据芯片ID读取结果更新com_rslt的值 if (com_rslt == BME280_CHIP_ID_READ_SUCCESS) { com_rslt += bme280_get_calib_param(); // 读取BME280的校准参数 } return com_rslt; // 返回通信结果 } ``` 这段代码使用了一些宏定义和结构体,其中BME280_RETURN_FUNCTION_TYPE是一个自定义的返回函数类型,u8是一个8位无符号整数类型。它还使用了全局变量p_bme280,这个变量在其他地方应该有定义和初始化。 该函数首先通过总线读取芯片ID寄存器的值,然后检查读取到的值是否与预期的芯片ID匹配。如果匹配,则跳出循环,将芯片ID赋值给全局结构体的chip_id字段。如果读取芯片ID失败(读取计数器减为0),则返回失败状态。如果读取芯片ID成功,则调用bme280_get_calib_param()函数读取BME280的校准参数,并返回通信结果。 这段代码的目的是在初始化BME280传感器时,确保与传感器建立正确的通信,并读取必要的校准参数,以便后续的数据读取和计算。

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for i = 1:ncomp rslt(i).ncomp = i; cal_p = squeeze(cal_preds(i, :)); cal_p = mode(cal_p,1); cal_t = squeeze(cal_trues(i, :)); cal_t = mode(cal_t,1); [cal_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(cal_t, cal_p); cal_rslt = statsOfMeasure(cal_confus, 0); rslt(i).cal_confus = cal_confus; rslt(i).cal_rslt = cal_rslt; rslt(i).cal_acc = cal_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).cal_sen = cal_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).cal_spe = cal_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).cal_y_true = cal_t; rslt(i).cal_y_pred = cal_p; val_p = squeeze(val_preds(i, :)); val_t = squeeze(val_trues(i, :)); [val_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(val_t, val_p); val_rslt = statsOfMeasure(val_confus, 0); rslt(i).val_confus = val_confus; rslt(i).val_rslt = val_rslt; rslt(i).val_acc = val_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).val_sen = val_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).val_spe = val_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).val_y_true = val_t; rslt(i).val_y_pred = val_p; mdl = plsda(x_pp, y, i, opts0); trainedModel{i} = mdl; mdl = plsda(x_test_pp,[],i,mdl, opts0); rslt(i).probability = mdl.classification.probability; y_test_pred = mdl.classification.mostprobable; [test_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(y_test, y_test_pred); test_rslt = statsOfMeasure(test_confus, 0); rslt(i).test_confus = test_confus; rslt(i).test_rslt = test_rslt; rslt(i).test_acc = test_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).test_sen = test_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).test_spe = test_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).test_y_true = y_test; rslt(i).test_y_pred = y_test_pred; 什么意思

function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end

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