Go to the corresponding file, For AMiner and MAG CUDA_VISIBLE_DEVICES={Device_Id} python main.py --train_dir {train dir} --test_dir {test_dir} For Alpha and Yelp CUDA_VISIBLE_DEVICES={Device_Id} python main.py --data_dir {data_dir}这是什么意思

这段指令是在命令行中运行的脚本命令，用于训练或测试 AMiner 和 MAG、Alpha 和 Yelp 数据集的模型。

其中 `{Device_Id}` 是指定 GPU 设备的编号，可以是一个整数，用于指定在多个 GPU 设备中使用的哪一个。

`{train dir}` 是指训练数据集的目录路径。

`{test_dir}` 是指测试数据集的目录路径。

`{data_dir}` 是指数据集的目录路径。

你需要将这些占位符替换为实际的路径和设备编号，然后在命令行中执行相应的命令。

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帮我分析这段abap代码:FUNCTION zhs_jcy_dmt001. *"---------------------------------------------------------------------- *"*"本地接口： *" IMPORTING *" VALUE(IM_MTART) TYPE ZHS_RANGE_MTART OPTIONAL *" VALUE(IM_MATKL) TYPE ZHS_RANGE_MATKL OPTIONAL *" VALUE(IM_SENDMSG) TYPE FLAG DEFAULT SPACE *" TABLES *" ET_DATA STRUCTURE ZHS_JCY_DTM001 OPTIONAL *"---------------------------------------------------------------------- INCLUDE zgen_bc_x_fmlog_first_phase. WAIT UP TO 3 SECONDS. INCLUDE zgen_bc_x_fmlog_last_phase. EXIT. DATA: lo_jcy TYPE REF TO zcl_hans_jcy_handle, lt_dtm001 TYPE TABLE OF zhs_jcy_dtm001, ls_dtm001 TYPE zhs_jcy_dtm001, lt_dtmc01 TYPE TABLE OF zhs_jcy_dmt01, ls_dtmc01 TYPE zhs_jcy_dmt01. "实例化类 CREATE OBJECT lo_jcy EXPORTING im_hs_tcode = gc_hs_tcode_dtm001. "判断监控点是否启用 IF lo_jcy->is_active( ) EQ zcl_hans_jcy_handle=>no. RETURN. ENDIF. PERFORM frm_get_dmtc01. REFRESH:lt_dtm001. SELECT a~mtart a~matnr b~maktx a~matkl INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE lt_dtm001 FROM mara AS a INNER JOIN makt AS b ON a~matnr EQ b~matnr AND b~spras EQ sy-langu WHERE mtart IN im_mtart AND matkl IN im_matkl. DATA: l_char TYPE c, l_num TYPE n, l_len TYPE i, l_cnt TYPE i. LOOP AT lt_dtm001 INTO ls_dtm001. CLEAR l_cnt. LOOP AT gt_dtmc01 INTO gs_dtmc01 WHERE mtart EQ ls_dtm001-mtart AND zmatcode NE space. CLEAR:l_char,l_len. CONDENSE: gs_dtmc01-zmatcode. l_len = strlen( gs_dtmc01-zmatcode ). DO l_len TIMES. l_char = gs_dtmc01-zmatcode+l_cnt(1). ENDDO. ENDLOOP. ENDLOOP. CHECK lt_dtm001[] IS NOT INITIAL. ls_dtm001-statm = gc_mat_statm_k. MODIFY lt_dtm001 FROM ls_dtm001 TRANSPORTING statm WHERE statm NE gc_mat_statm_k. et_data[] = lt_dtm001[]. FREE:lt_dtm001. CHECK im_sendmsg EQ 'X'. REFRESH:gt_zhs_jcy_ab_data. CLEAR: gs_return. LOOP AT et_data INTO ls_dtm001. "设置WS参数值 CLEAR gs_zhs_jcy_ab_data. * KEY值 gs_zhs_jcy_ab_data-key03 = ls_dtm001-statm. gs_zhs_jcy_ab_data-key02 = ls_dtm001-mtart. gs_zhs_jcy_ab_data-key01 = ls_dtm001-matnr. "栏位值 gs_zhs_jcy_ab_data-field01 = ls_dtm001-mtart. gs_zhs_jcy_ab_data-field02 = ls_dtm001-matnr. gs_zhs_jcy_ab_data-field03 = ls_dtm001-maktx. gs_zhs_jcy_ab_data-field04 = ls_dtm001-zmatcode. gs_zhs_jcy_ab_data-field05 = ls_dtm001-matkl. gs_zhs_jcy_ab_data-field06 = ls_dtm001-statm. APPEND gs_zhs_jcy_ab_data TO gt_zhs_jcy_ab_data. ENDLOOP. CALL METHOD lo_jcy->call_ws_monitor EXPORTING im_zhs_jcy_ab_data = gt_zhs_jcy_ab_data IMPORTING ex_return = gs_return. FREE lo_jcy. ENDFUNCTION.

这段ABAP代码是一个函数模块，名为ZHS_JCY_DMT001。以下是代码的分析：

1. 首先，代码包含了一个结构体ET_DATA，用于存储结果数据。

2. 在代码的开头，引入了一个名为ZGEN_BC_X_FMLOG_FIRST_PHASE的INCLUDE，然后等待3秒钟，最后引入了一个名为ZGEN_BC_X_FMLOG_LAST_PHASE的INCLUDE。

3. 接下来定义了一些变量，包括一个指向ZCL_HANS_JCY_HANDLE类的引用变量LO_JCY，一个内表LT_DTM001和LS_DTM001用于存储数据，以及一些其他的内表和数据对象。

4. 使用CREATE OBJECT语句实例化了LO_JCY对象，并传入了一个参数IM_HS_TCODE。

5. 通过调用LO_JCY对象的IS_ACTIVE方法判断监控点是否启用，如果未启用，则返回。

6. 调用一个名为FRM_GET_DMTC01的子程序。

7. 清空LT_DTM001内表。

8. 使用SELECT语句从MARA和MAKT表中获取数据，并将结果存储在LT_DTM001内表中。查询条件是MTART字段在IM_MTART中，MATKL字段在IM_MATKL中。

9. 定义了一些其他变量。

10. 使用循环遍历LT_DTM001内表中的每一行数据。在循环内部，使用另一个循环遍历GT_DTMCO1内表中满足条件的行，并对其中的ZMATCODE字段进行处理。

11. 检查LT_DTM001内表是否为空。

12. 修改LT_DTM001内表中的STATM字段的值为GC_MAT_STATM_K，除非STATM字段的值已经是GC_MAT_STATM_K。

13. 将LT_DTM001内表的数据赋值给ET_DATA内表。

14. 清空LT_DTM001内表。

15. 检查IM_SENDMSG是否等于'X'。

16. 清空GT_ZHS_JCY_AB_DATA内表和GS_RETURN结构体。

17. 使用循环遍历ET_DATA内表中的每一行数据，并将相应的字段值赋值给GS_ZHS_JCY_AB_DATA结构体的对应字段。

18. 将GS_ZHS_JCY_AB_DATA添加到GT_ZHS_JCY_AB_DATA内表中。

19. 调用LO_JCY对象的CALL_WS_MONITOR方法，并传入GT_ZHS_JCY_AB_DATA参数，将返回结果存储在GS_RETURN结构体中。

20. 清空LO_JCY对象。

这是一个用于处理数据并调用外部服务的ABAP函数模块。

version: '3' services: kafka01: image: wurstmeister/kafka:latest ports: - 19092:9092 environment: - KAFKA_BROKER_ID=0 - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.233.129:12181 - KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.233.129:19092 - KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 container_name: kafka01 tty: true restart: always 给坐上持久化

To add persistence to the Kafka container, you can add a volume to the `docker-compose.yml` file. Here's an updated version with persistence:

version: '3'
services:
  kafka01:
    image: wurstmeister/kafka:latest
    ports:
      - 19092:9092
    environment:
      - KAFKA_BROKER_ID=0
      - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.233.129:12181
      - KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.233.129:19092
      - KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
    container_name: kafka01
    tty: true
    restart: always
    volumes:
      - ./kafka/data:/kafka/data
      - ./kafka/logs:/kafka/logs

In this updated configuration, two volumes are added: `./kafka/data` and `./kafka/logs`. These volumes will map the Kafka container's data and logs directories to the corresponding directories on the host machine, allowing for persistence of data and logs even if the container is recreated.

Make sure to create the `kafka/data` and `kafka/logs` directories in the same location as your `docker-compose.yml` file before running `docker-compose up -d`.