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Shell脚本的参数和选项

Shell脚本是一种常用的自动化工具,用于编写各种任务和批处理脚本。Shell脚本支持参数和选项,可以让我们更灵活地控制脚本的行为。...本文将详细介绍Shell脚本中的参数和选项,包括基本语法、使用方法和示例。一、基本语法Shell脚本支持两种类型的参数,分别是位置参数和命名参数。...位置参数是Shell脚本中的特殊变量,用于表示脚本执行时传递的参数。命名参数是通过选项来传递的参数,可以使用getopts命令来解析。...c is: arg3二、使用方法在使用Shell脚本的参数和选项时,需要注意以下几点:1.传递参数时,使用空格分隔不同的参数。...done该脚本支持两个选项:-n或--name,用于指定名称,和-c或--count,用于指定打印的次数。例如:$ .

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    分享一个基于jQuery的锁定表格行列的js脚本。

    最近我在学jQuery,我觉得找个需求来学习,进步会比较快,于是就选择了锁定行列的这个需求。   目的:   1、针对来锁定,只要是table标签的形式都能锁定。...其实以前也做过两个版本,因为以前js很烂,也不知道有jQuery这样的东东,于是就想了一个笨法。...于是呢,就要jQuery动态创建div和需要的table,然后调整他们的宽度、高度和位置,这样在滚动的时候效率就高了很多,不过也有个问题,那就是精确获取、设置td的高度和宽度,要能够支持被撑高的td。...1、引用jquery-1.4.2.js   2、引用scroll-1.0.js (下载)   3、在要锁定的table外面加上一个div,并且设置id   4、调用js函数,myScroll('div_Main...初学jQuery,js的功底也很差,所以现在的1.0版本的代码只是实现了基本的功能,代码的美观、运行效率那就很差了,以后还需要继续前进。   2、td的高度和宽度还是差了一些,不过基本上可以忍受。

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    基于faiss的搜索

    PCADecomposition from textmatch.tools.faiss.faiss import FaissSearch test_dict = {"id0": "其实事物发展有自己的潮流和规律...", "id1": "当你身处潮流之中的时候,要紧紧抓住潮流的机会", "id2": "想办法脱颖而出,即使没有成功,也会更加洞悉时代的脉搏", "id3": "收获珍贵的知识和经验。...而如果潮流已经退去", "id4": "这个时候再去往这个方向上努力,只会收获迷茫与压抑", "id5": "对时代、对自己都没有什么帮助", "id6": "但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花...你需要敏感而又深刻地去观察,略去那些浮躁的泡沫,抓住真正潮流的机会,奋力一搏,不管成败,都不会遗憾。"..., "id7": "其实事物发展有自己的潮流和规律", "id8": "当你身处潮流之中的时候,要紧紧抓住潮流的机会" } if __name__ == '__main__':

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    【Python小脚本】基于装饰器的方法日志脚本

    博文内容包括两部分: Python闭包&装饰器,装饰器设计模式简述 基于Python装饰器的函数日志模块实现: 日志提供函数执行时间,入参,函数业务信息的采集 日志位置支持函数前,函数最终,函数异常时,...----《奇幻之旅》」 ---- 理论准备 在介绍脚本前,我们简单介绍下用到的知识点 闭包 在一般的编程语言中,比如Java,C,C++,C#中,我们知道一个函数调用完,函数内定义的变量都销毁了,有时候需要保存函数内的这些变量...,当然python也可以实现基于类的装饰器 装饰器的功能特点: 不修改已有函数的源代码 不修改已有函数的调用方式 给已有函数增加额外的功能 闭包函数有且只有一个参数,必须是函数类型,这样定义的函数才是装饰器...具体的脚本 基于装饰器函数日志脚本 讲了这么多,我们来看看,如何在用装饰器实现函数的日志 这里需要注意一下@functools.wraps(func)这个装饰器,一般函数被装饰器装饰完之后,被装饰的函数的名字会变成装饰器函数...cost] : 3.0s, [param] : [(1, 'hello')],[message] : [异常日志内容],,except[No active exception to reraise] 脚本之外使用

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    AI 文档搜索系统:基于 LangChain + FAISS 的智能搜索

    传统的关键字搜索方式往往存在以下问题: 只能匹配精确的关键词,无法理解语义 文档格式多样(PDF、Word、TXT),难以统一解析 大量非结构化数据,查询结果不够精准 为了解决这些问题,我们可以结合...原理解析2.1 传统搜索 VS AI 搜索传统文档搜索依赖于 全文搜索(Full-text Search) 或 基于关键词的索引。...例如: 传统搜索: 用户查询 "公司财务情况" 搜索引擎返回所有包含 "公司"、"财务"、"情况" 的文档 无法识别 "盈利情况"、"年度财报" 这些相关内容 AI 语义搜索: 使用 向量化索引...,返回最相关的文档 结果展示:显示匹配的文档及相关段落,提升搜索体验 3....总结本教程介绍了 AI 文档搜索系统 的原理、核心技术,并提供了完整的代码示例。通过 LangChain 解析文档,FAISS 进行语义索引,嵌入模型向量化文本,实现高效、精准的 AI 文档搜索。

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    JQuery选择器

    /javascript”> 引用Jquery的两种方式 jQuery常用的事件: load:当文档加载时运行脚本 blur:当窗口失去焦点时运行脚本 focus:当窗口获得焦点时运行脚本...mouseover:当鼠标指针移至元素之上时运行脚本 mouseup:当松开鼠标按钮时运行脚本 abort:当发生中止事件时运行脚本 jQuery常用的效果方法 (selector).hide(...可选参数来过滤对子元素的搜索 (selector).find() – 返回被选元素的后代元素,一路向下直到最后一个后代,可选参数来过滤对后后代元素的搜索 (selector).siblings() –...过滤对同胞元素的搜索。 (selector).next() – 返回被选元素的下一个同胞元素。...– 设置或返回所选元素的文本内容 (selector).html() – 设置或返回所选元素的内容(包括 HTML 标记) (selector).val() – 设置或返回表单字段的值 (selector

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    Nebula 基于 ElasticSearch 的全文搜索引擎的文本搜索

    [Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 1 背景 Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能。...1.1 Nebula Graph 架构简介 [Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 如图所示,Storage Service 共有三层,最底层是 Store Engine,它是一个单机版 local...2 目标 2.1 功能 2.0 版本我们只对 LOOKUP 支持了文本搜索功能。也就是说基于 Nebula 的内部索引,借助第三方全文搜索引擎来完成 LOOKUP 的文本搜索功能。...基于 Nebula 自身的 index,其长度也有限制,类似传统关系数据库 MySQL 一样,其索引的字段长度建议在 256 个字符之内。因此将第三次搜索引擎的长度也限制在 256 之内。...4.3 查询逻辑 [Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 由上图可知,其文本搜索的关键步骤是 “Send Fulltext Scan Request” → "Fulltext Cluster" →

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    基于时间的盲注python脚本

    但如果手工进行注入的话,过程是非常频繁且耗时的,为了提高效率,我们需要编写自动化脚本替我们去完成这些注入工作。...0x002 漏洞测试代码 以下为本次实验测试的基于时间的数字型盲注漏洞代码,可以部署到本地进行配合脚本测试验证。 脚本编写 导入所需的模块 # coding:utf-8 import requests import datetime import time import threading 定义测试数据的长度范围...获取表名脚本编写 导入所需的模块 # coding:utf-8 import requests import datetime import time import threading 定义表名的长度列表...最后提供下测试代码剩余完整的payload,有兴趣的可以自行编写对应的自动化python脚本。 判断字段名长度payload # 判断users表的第一个字段名长度是否为5 ?

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    谈谈基于深度学习的图像搜索

    类似于这样的技术还有声音识别(通过声音鉴别发声者是不是你),视频识别(通过视频寻找你是不是在这个视频中)等。这些应用在人工智能深度学习中都属于向量搜索的技术范畴,现在给大家简单介绍一下向量搜索。...3.向量化 向量化是把图像、音频、视频信息转换为向量的方法。向量化的方法主要分为基于特征的向量化方法和基于卷积神经网络的向量化两种方法。...基于特征的向量化方法主要是通过提取图像的色彩、纹理、形状等特征,然后将这些特征转化为向量。由于基于特征的向量化方法在处理复杂、模糊的图像时效果不太理想,所以一般不使用。...基于卷积神经网络的向量化可以自动学习从原始像素到高级语义特征的映射关系,从而提取出更加复杂和抽象的特征。这些特征向量不仅包含了图像的底层信息,还包含了高级的语义信息,因此可以更好地表示图像的内容。...深入了解基于特征的向量化和基于卷积神经网络的向量化需要具备高等数学的知识,在这里不进行介绍,有兴趣的同学可以寻找相关资料学习。

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