Linux控制台代码与终端命令中文解释

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0 下载量 8 浏览量 更新于2024-09-04 收藏 74KB PDF 举报
"这是关于Linux控制台代码和命令的文档,主要解释了Linux系统如何实现VT102和ECMA-48标准的控制序列,并包含了Linux特有的控制序列,用于颜色配置、字符集映射等。文档还介绍了字符的转换过程,如在UTF-8模式下输入字节如何转化为Unicode代码,以及非UTF-8模式下的字符映射。控制字符和转义序列的处理方式,如光标移动和其他控制功能,也在文档中有所阐述。此外,文档提到使用终端兼容的`terminfo`数据库和工具如`ncurses`、`tput`、`reset`来管理终端控制更为推荐。" 本文档详细解析了Linux控制台的工作机制,特别是控制终端代码的相关知识。名称为"控制终端代码",是Linux程序员手册的一部分,更新于1996年10月31日。文档涵盖了Linux对VT102和ECMA-48标准的实现,这些标准定义了终端的转义序列和控制功能。Linux不仅支持这些标准,还添加了其自身的控制序列,用于定制颜色、字符集等功能。 在描述中,指出当标准输出进程结束且字符流到达控制台驱动程序时,会进行一系列的代码转换。在UTF-8模式下,输入的字节会转换为16位Unicode代码;而在非UTF-8模式下,根据当前字符映射表进行转换。转换后的Unicode代码可能直接转化为视频内存中的字体索引,显示在屏幕上,或者作为控制字符执行特殊操作,例如移动光标。 文档特别强调,通常不建议直接在程序中插入终端控制字符,而是利用Linux支持的`terminfo`数据库和终端兼容工具,如`ncurses`库、`tput`命令行工具以及`reset`命令,来更高效、安全地控制终端行为。这些工具能够提供更高级的功能,简化编程过程,并确保跨终端兼容性。 这份资料是理解Linux控制台底层机制和控制序列操作的重要参考,对于进行系统级编程和终端应用开发的人员来说非常有价值。
2023-07-17 上传

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

2023-06-08 上传