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GB_T 22239-2019_信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 标准解读.pdf
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GB_T 22239-2019_信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 标准解读
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代码解读,xlswrite('A_science_city_complexity.xlsx',city_complexity,'Sheet1','F2'); [num,txt,AAA]=xlsread('rca_2000.xlsx','Sheet1','A1:E306'); xlswrite('A_science_city_complexity.xlsx',AAA,'Sheet1','A1'); [num1,txt1]=xlsread('biaotou_city.xlsx','Sheet1','F1:T1'); xlswrite('A_science_city_complexity.xlsx',txt1,'Sheet1','F1');
这段代码是用 MATLAB 编写的,主要功能是将数据写入 Excel 文件中。具体来说,第一行代码将名为 city_complexity 的变量写入名为 A_science_city_complexity.xlsx 的 Excel 文件的 Sheet1 中的 F2 单元格中。第二行代码从名为 rca_2000.xlsx 的 Excel 文件的 Sheet1 中读取数据,并将其存储在 num、txt
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SELECT DATEPART(mm,tdjd.oper_date) as 月份,SUM(pos_amt-pos_ret_amt) as 金额 FROM t_da_jxc_daysum tdjd LEFT JOIN t_bd_item_info tbii ON tbii.item_no = tdjd.item_no LEFT JOIN t_bd_item_cls tbic ON tbic.item_clsno = tbii.item_clsno LEFT JOIN t_bd_branch_info tbbi ON LEFT(tbbi.branch_no,4) = tdjd.branch_no WHERE tdjd.oper_date BETWEEN convert(VARCHAR(7), DATEADD(mm,-11,GETDATE()) ,23) AND convert(varchar(10), GETDATE() ,23) ${IF(季节=="","","AND tbii.season_no = '"+季节+"'")} ${IF(品牌=="","","AND LEFT(tbii.item_clsno,2)='"+品牌+"'")} ${IF(大类=="","","AND LEFT(tbii.item_clsno,4)='"+大类+"'")} ${IF(门店=="","","AND tbbi.branch_no = '"+门店+"'")} AND LEFT(tbii.item_clsno,2) IN('01','02','03','04','07','08') GROUP BY CONVERT(varchar(7),tdjd.oper_date,23),datepart(mm,tdjd.oper_date) ORDER BY CONVERT(varchar(7),tdjd.oper_date,23)
这是一个 SQL 查询语句,用于查询某个时间段内不同条件下的销售金额。其中,季节、品牌、大类、门店是可选的筛选条件,如果没有指定,则不会影响查询结果。由于我是一个 AI,我无法直接执行 SQL 查询,但是我可以帮你解读这个查询语句,如果你有相关的数据表和数据,可以尝试在数据库中执行这个查询语句,以获得相应的结果。
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帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%
这段代码是Python语言的导入模块语句,它导入了csv、os、numpy、pandas和pymysql等模块,并从pymysql模块中导入connect函数。这些模块提供了各种功能,如读写CSV文件、操作操作系统、进行数值计算、处理数据和连接MySQL数据库等。
someip-sd协议翻译和解读_r20-11
SomeIP-SD协议是一种服务发现协议,它用于在局域网或广域网中发现可用的服务。该协议允许服务提供者向网络中广播其存在,同时允许服务消费者按需查询具有特定功能的服务。 SomeIP-SD协议的核心是服务注册、服务查询和服务发布。在服务注册中,服务提供者通过Multicast DNS(mDNS)协议发布其存在的服务,同时还向网络中的其他设备广播自己的IP地址和端口信息。在服务查询中,服务消费者可
代码解读,zaiwei_complexity=zaiwei.*complexity_fuzhinci; sum_zaiwei_complexity=sum(zaiwei_complexity,2); sum_zaiwei_geshu=sum(zaiwei,2); mean_zaiwei_complexity=sum_zaiwei_complexity./sum_zaiwei_geshu;product_num=ones(1,col); mean_zaiwei_complexity_fuzhinci=kron(mean_zaiwei_complexity,product_num); mean_zaiwei_complexity_fuzhinci_tiaoxunjinru=mean_zaiwei_complexity_fuzhinci.*jinru_tihuan;
这段代码的功能是计算一个名为“zaiwei”的矩阵与名为“complexity_fuzhinci”的矩阵的乘积,并将结果存储在名为“zaiwei_complexity”的矩阵中。然后,它计算“zaiwei_complexity”矩阵每行的总和,并将结果存储在名为“sum_zaiwei_complexity”的向量中。接下来,它计算“zaiwei”矩阵每行的总和,并将结果存储在名为“sum_zaiw
等保 2.0 与等保 1.0 区别解读.docx
等保,即网络安全等级保护标准。2007年我国信息安全等级保护制度正式实施,通过十余年的时间的发展与实践,成为了我国非涉密信息系统网络安全建设的重要标准。
result.addAll(lotInfoList.stream().filter(j->j.get("lot_id")==lotId).collect(Collectors.toList()));帮我解读一下这段代码
这段代码的作用是从 `lotInfoList` 这个列表中筛选出所有符合条件的元素,并将这些元素添加到 `result` 列表中。 具体地,`lotInfoList.stream().filter(j->j.get("lot_id")==lotId)` 表示将 `lotInfoList` 列表转化为一个流,并通过 `filter` 方法筛选出所有 `j.get("lot_id")==lotId`
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