求解释:后台传给前台的变量必须加 $!{var}-中间的感叹号

Java > Java EE [问题点数:50分,结帖人jsjxieyang]
等级
本版专家分:745
结帖率 98.72%
等级
本版专家分:147
等级
本版专家分:1
勋章
Blank
签到新秀 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
等级
本版专家分:2579
勋章
Blank
蓝花 2017年11月 Java大版内专家分月排行榜第三
跑跑鱼

等级:

shell中$的作用

shell中使用$符号来取一个变量的值,常见的就是$VAR,为了搞懂其它$#,$@,$0,$1,$2,$*,$$,$?的意义,我们可以写一个测试脚本运行下:#! /bin/bashVAR="Hello World!" echo "\$VAR : $VAR"echo &...

CentOS7中使用docker-compose快速部署前后端分离项目

1. 前言 继上次写了一篇 CentOS7中使用docker-compose部署SpringBoot+Redis+MySQL+Nginx 博客后,我把前端页面也加入其中,重新整了一套前后端分离的...后台: idea 前端: vsCode 连接服务器: Termius 文件传输:...

shell变量与运算

假设变量str,设置或修改变量属性时,不带$,只有引用变量的值时才使用$。也就是说在内存中,标记变量变量名称是str,而不是$str。 变量数据的存储方式本身是有类型之分的,分为数据(整数、浮点型)和字符,...

linux相关命令细节及shell语法等汇总

1.top 参数: -d :后面可以接秒数,就是整个程序画面更新的秒数。预设是 5 秒; top -d 2 -b :以批次的方式执行 top ,还有更多的参数可以使用喔! 通常会搭配数据流重导向来将批次的结果输出成为档案。...

Shell基础之四 变量与运算

假设变量str,设置或修改变量属性时,不带$,只有引用变量的值时才使用$。也就是说在内存中,标记变量变量名称是str,而不是$str。 变量数据的存储方式本身是有类型之分的,分为数据(整数、浮点型)和字符,...

Django实战1-权限管理功能实现-08:组织架构修改和删除

1、请求:前台通过修改按钮,请求修改页面,同时传递修改数据的id到后台后台通过reques.GET方法获取id,返回数据,并将数据渲染到修改页面 2、执行:前台修改完数据后,提交保存,后台通过ID获取数据实例,通过...

9:shell基础-1

HISTSIZE变量 永久保存历史命令 显示历史命令执行时间: 快速执行历史命令 3:命令补全和别名 tab键 参数补全 别名:alias 取消别名:unalias 4:通配符 1:星(*)可以代表任意数量的任意字符 2:问号(?)...

shell 实例

  转载自:... shell实例手册 0 说明{ 手册制作: 雪松 更新日期: 2018-09-11 ... 欢迎系统运维加入Q群: 198173206 # 群请回答问题 欢迎运维开发加入Q群: 365534424 # 不定期技术分享 ...

shell基础三和四:后台(crontab,at,&,nohup)及(*,?,[]等)

shell基础三和四:后台(crontab,at,&,nohup)及(*,?,[]等) <!--google_ad_client = "pub-3707276699544226";google_ad_width = 200;google_ad_height = 200;google_ad_format = "200x200_as";google_ad_type =

史上最牛的Linux教程—兄弟连 --笔记

也希望大家可以指出我的错误,让我可以有一点点进步,以后会一直更新,同时也希望大家可以收藏,点赞关注三连一下,大家有什么问题或者我的错误也可以在评论里留下来,相互讨论一下,谢谢大家。随便一提,视频配套...

大数据学习第四天:

大数据学习第四天: 学习主题:shell编程 shell :弱类型、 解释型语言 解释器:shell ,(bash,ksh,zsh) 脚本的执行:当前的shell下启动...shell让你在命令行键入命令,经过shell解释后传送操作系统(内核)执行。 ...

Linux后台运行命令cron and crontab任务调度详述

名词解释: cron:系统调度进程。可以使用它在每天的非高峰负荷时间段运行作业,或在一周或一月中的不同时段运行。 at命令:使用它在一个特定的时间运行一些特殊的作业,或在晚一些的非负荷高峰时间段或高峰负荷...

linux学习笔记3.0

ilinux学习笔记 Linux哲学思想 一切都是一个文件(包括硬件) **小型,单一用途的程序 ** **链接程序,共同完成复杂的任务 ** **避免令人困惑的用户界面 ** 配置数据存储在文本中 第一周linux基础入门 ...

Linux-shell脚本基础

本章内容编程基础脚本基本格式变量运算条件测试配置用户环境编程基础程序:指令+数据程序编程风格:过程式:以指令为中心,数据服务于指令对象式:以数据为中心,指令服务于数据shell程序:提供了编程能力,解释执行...

文本工具-shell脚本基础编程-文件查找压缩

文本处理工具 文件查看 文件查看命令 ··· cat,nl,tac,rev cat [OPTION]... [FILE]... -E:显示行结束符$ -n:对显示出的每一行进行编号 -A:显示所有控制符 -b:非空行编号 -s:压缩连续的空行成一行 nl tac ...

如何写Dockerfile,Dockerfile 参考文档

如何写Dockerfile,Dockerfile 参考文档 Dockerfile Dockerfile是由一系列命令和参数构成的脚本,一个Dockerfile里面包含了构建整个image的完整命令。Docker通过docker build执行Dockerfile中的一系列命令自动...

shell基础三和四:后台(crontab,at,&,nohup)及(*,?,[]等)

名词解释: cron:系统调度进程。可以使用它在每天的非高峰负荷时间段运行作业,或在一周或一月中的不同时段运行。 At at命令:使用它在一个特定的时间运行一些特殊的作业,或在晚一些的非负荷高峰...

docker 笔记整理

dockerDocker常用安装Tomcat安装Mysql安装Redis安装Redis Sentinel高可用集群自定义集群名其中 127.0.0.1 为 redis-master 的 ip,6379 为 redis-master 的端口,2 为最小投票数(因为有 3 台 Sentinel 所以可以设置...

Linux基础命令-SHELL脚本编程基础

编译和解释型语言4. 编程基本概念二、脚本基本格式1. shell脚本基础2. 创建shell脚本3. 脚本规范4. 编程基本概念5. shell脚本示例6. 脚本调试三、变量1. 变量2. bash中变量的种类a. 局部变量b. 环境变量c. 只读和...

shell脚本-基础

shell脚本-基础 编程基础 程序是指令+ 数据 程序编程风格: ... shell 程序提供了编程能力,解释执行。 计算运行二进制指令。 编译执行: 高级语言--> 编译器--> 目标代码 如java,C# ...

SHELL脚本编程

shell脚本编程:是基于过程式、解释执行的语言 编程语言的基本结构: 各种系统命令的组合 数据存储:变量、数组 表达式:a + b 控制语句:if shell脚本:包含一些命令或声明,并符合一定格式的文本文件 格式要求: ...

1.8 linux基础(八)-shell脚本基础

目录 1.8 linux基础(八)-shell脚本基础 1.8.1、创建shell脚本 1.8.2 脚本的执行方式 1.8.3、脚本规范 1.8.4 脚本调试 1.8.5 养成脚本编写的好习惯 1.8.6 编写第一个脚本hello worl...

测试文章超长问题

前戏每个项目组都需要有自己的规范,大家遵守这套规范,防止每个人写的代码龙飞凤舞,增加维护成本。在代码评审时,依赖这套规范,遇到需要制定成规范的地方,在大家都同意的情况下,也可动态更新至规范中。...

Linux基础篇--shell脚本编程基础

变量  运算  条件测试  配置用户环境 7.1 编程基础 程序:指令+数据 程序编程风格:   过程式:以指令为中心,数据服务于指令   对象式:以数据为中心,指令服务于数据 shell程序:提供了...

Linux后台执行命令

linux启动过程 BIOS自检 MBR记录 GRUB引导程序 INIT进程-->读取/etc/inittab确定启动级别 读取开机脚本与配置文件 开机脚本/etc/rc.local ...看运行级别runlevel ...查看开机启动的服务chkconfig --list(结合| grep )...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Java之优雅编程之道

《Java之优雅编程之道》主要是针对有一定基础的Java学员。本课程主要是围绕着如何编写整洁的Java代码,如何实现Java代码重构,以及如何提高Java代码性能而展开的一系列课程。本课程结合自身的真实工作经验,从常用的注释,名字,集合,数组,方法等等开始讲起,由浅到深,层层深入。通过本课程的学习,可以帮助Java学员编写出整洁,规范,高效的代码。 《Java之优雅编程之道》通过本人在银行3年的工作经验总结,帮助Java开发工程师编写出规范,整洁,以及高性能的Java代码,让学员把这些工作经验运用到真实项目当中,提高学员的编程水平。

SpringBoot实战开发视频

本视频教程包括了SpringBoot的基本使用及SpringBoot如何和各项技术整合。在上述环境下,SpringBoot应运而生。它使用“习惯由于配置”的理念让项目运行起来。使用SpringBoot很容易创建一个独立运行(运行jar,内嵌Servlet容器)准生产级别的基于Spring框架的项目,使用SpringBoot可以不用或只需要很少的Spring配置。 本视频教程包括了SpringBoot的基本使用及SpringBoot如何和各项技术整合。

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

Java从小白到大牛第2篇 【面向对象】

本视频是智捷课堂推出的一套“Java语言学习立体教程”的视频第二部分,读者以及观看群是初级小白,通过本视频的学习能够成为Java大牛。本主要内容包括:面向对象基础、什么是对象、继承与多态、抽象类与接口、枚举类、Java常用类、内部类、Java 8函数式编程基础——Lambda表达式等技术。 掌握JavaSE

相关热词 c#dll vb 调用 c# outlook c#修改表数据 c# 子窗体值返给父窗体 c# label 格式化 c# 程序如何控制摄像头 c# 获取运行时间 c#知识点结构图 微软c# c#解析owl