首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

bash:((:ave=总数/数值行:除以0(错误标记为"numLines ") )

bash是一种Unix shell和命令语言,常用于Linux和其他类Unix操作系统。它是一种脚本语言,可以用于编写和执行各种任务和自动化脚本。

在给定的问答内容中,((:ave=总数/数值行:除以0(错误标记为"numLines ") ) 是一个bash表达式,其中包含了一些错误和变量。

首先,这个表达式中的"总数"和"数值行"是未定义的变量,所以无法确定它们的具体值。如果我们假设它们是代表某个数值的变量,那么这个表达式的意思是计算"总数"除以"数值行"的结果,并将结果赋值给变量"ave"。

然而,这个表达式中还存在一个错误,即除以0。在数学中,除以0是没有定义的,所以这个表达式会产生一个错误。错误信息中提到了"numLines",但没有给出具体的上下文,所以无法确定它的含义。

综上所述,这个bash表达式包含了一些错误和未定义的变量,无法得出一个完整和全面的答案。如果需要更具体的解答,请提供更多的上下文和信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

每日一水之strcmp用法

ANSI标准规定,返回值为正数,负数,0 。而确切数值是依赖不同的C实现的。 P1001 谁拿了最多奖学金 描述 某校的惯例是在每学期的期末考试之后发放奖学金。...现在给出若干学生的相关数据,请计算哪些同学获得的奖金总数最高(假设总有同学能满足获得奖学金的条件)。 格式 输入格式 输入的第一是一个整数N(1 <= N <= 100),表示学生的总数。...输出格式 输出包括三,第一是获得最多奖金的学生的姓名,第二是这名学生获得的奖金总数。如果有两位或两位以上的学生获得的奖金最多,输出他们之中在输入文件中出现最早的学生的姓名。...第三是这N个学生获得的奖学金的总数。...=EOF) 9 { 10 int max=0,count=0; 11 for(int i=0;i<n;i++) 12 { 13 scanf("%s%d%d",&name,&ave1,&ave2); 14

1K90

用python实现支持向量机对婚介数据的用户配对预测

,0 我们要做的分类是:给出任何两个人是否匹配成功 0 或1 的结果 分类步骤: 一、加载数据,将excel形式数据 加载成 格式 二、用matplotlib 图示化 刚刚加载的数据 三...分类一定要经常用字典 步骤(1):得到agesonly数据集所有坐标的分类(一个坐标就是数据集一) (2):计算每个分类包含的坐标总个数   (3):计算坐标总和除以坐标个数 即等于 均值点...缩放具体方法: 先找出所有变量各自对应的最小值,并从该变量所有数值中减去这个最小值,从而将值域范围 调到0起点,函数随后将调整后的结果除以最大最小值之差,从而将所有数据转换成0到1之间的值。 ?..., 1, -1, 43.0, -1, 1, 0] 缩放之后的数值数据第一数据: [0.65625, 1.0, 0.0, 0.78125, 0.0, 1.0, 0.0] dpclassify点积函数传入参数...交叉验证自动生成的数据预测结果是: [0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, ........ ] 数据的行数一共是有:500 预测正确的个数有:417 预测错误的个数有

1.3K50
  • 2的0次方为什么等于1?

    不同的计数法之间是可以互相转换的,二进制转十进制前面已经说了,十进制转二进制就是把十进制数字不停的除以2,观察每次除完的余数是1还是0,然后把剩下的继续除以2,最后把余数逆向排列就是对应的二进制,说起来比较抽象...余数是很有用的,它能帮助处理周期性的问题,即使数值很庞大,但是通过余数可以简化问题,将大数值问题转化为小数值问题;余数也用来给事物分组,比如表格中常见的隔行变色功能,通过将n%2=0加上颜色,就可以把偶数和奇数分成两组...*(n-(k-1)),从0一直乘到k-1,那么一共就是k项相乘,排列总数记为: 因为这个公式不好写,所以以下都用:Pk(上)n(下)来表示。...Ck(上)n(下),计算方法是先计算排列总数:Pk(上)n(下),然后除以重复度。...1和2两种情况包含了3的情况,所以区分大小王的排法总数=1的总数+2的总数-3的总数,然后计算不区分大小王的情况,除以王牌的重复度P(2/2)=2*1=2,最后的总排法为: (48+48-12) /

    1.2K20

    常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

    ,再除以每个页码下的字符总数:N×H×W,因此可以把 BN 看成求“平均书”的操作(注意这个“平均书”每页只有一个字),求标准差时也是同理。 2....LN 求均值时,相当于把每一本书的所有字加起来,再除以这本书的字符总数:C×H×W,即求整本书的“平均字”,求标准差时也是同理。 3....BN的作用: (1)允许较大的学习率; (2)减弱对初始化的强依赖性 (3)保持隐藏层中数值的均值、方差不变,让数值更稳定,为后面网络提供坚实的基础; (4)有轻微的正则化作用(相当于给隐藏层加入噪声,...BN 相当于把这些书按页码一一对应地加起来,再除以每个页码下的字符总数:N×H×W。 2. LN在通道方向上,对C、H、W归一化。...LN 相当于把每一本书的所有字加起来,再除以这本书的字符总数:C×H×W。 3. IN在图像像素上,对H、W做归一化。IN 相当于把一页书中所有字加起来,再除以该页的总字数:H×W。 4.

    3.9K20

    深度学习常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

    ,再除以每个页码下的字符总数:N×H×W,因此可以把 BN 看成求“平均书”的操作(注意这个“平均书”每页只有一个字),求标准差时也是同理。 2....LN 求均值时,相当于把每一本书的所有字加起来,再除以这本书的字符总数:C×H×W,即求整本书的“平均字”,求标准差时也是同理。 3....BN的作用: (1)允许较大的学习率; (2)减弱对初始化的强依赖性 (3)保持隐藏层中数值的均值、方差不变,让数值更稳定,为后面网络提供坚实的基础; (4)有轻微的正则化作用(相当于给隐藏层加入噪声,...BN 相当于把这些书按页码一一对应地加起来,再除以每个页码下的字符总数:N×H×W。 2. LN在通道方向上,对C、H、W归一化。...LN 相当于把每一本书的所有字加起来,再除以这本书的字符总数:C×H×W。 3. IN在图像像素上,对H、W做归一化。IN 相当于把一页书中所有字加起来,再除以该页的总字数:H×W。 4.

    5.7K21

    常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

    ,再除以每个页码下的字符总数:N×H×W,因此可以把 BN 看成求“平均书”的操作(注意这个“平均书”每页只有一个字),求标准差时也是同理。 2....LN 求均值时,相当于把每一本书的所有字加起来,再除以这本书的字符总数:C×H×W,即求整本书的“平均字”,求标准差时也是同理。 3....BN的作用: (1)允许较大的学习率; (2)减弱对初始化的强依赖性 (3)保持隐藏层中数值的均值、方差不变,让数值更稳定,为后面网络提供坚实的基础; (4)有轻微的正则化作用(相当于给隐藏层加入噪声,...BN 相当于把这些书按页码一一对应地加起来,再除以每个页码下的字符总数:N×H×W。 2. LN在通道方向上,对C、H、W归一化。...LN 相当于把每一本书的所有字加起来,再除以这本书的字符总数:C×H×W。 3. IN在图像像素上,对H、W做归一化。IN 相当于把一页书中所有字加起来,再除以该页的总字数:H×W。 4.

    2.1K30

    常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN(附代码&链接)

    我们将输入的 feature map shape 记为[N, C, H, W],其中N表示batch size,即N个样本;C表示通道数;H、W分别表示特征图的高度、宽度。...,再除以每个页码下的字符总数:N×H×W,因此可以把 BN 看成求“平均书”的操作(注意这个“平均书”每页只有一个字),求标准差时也是同理。...LN 求均值时,相当于把每一本书的所有字加起来,再除以这本书的字符总数:C×H×W,即求整本书的“平均字”,求标准差时也是同理。...BN的作用: 允许较大的学习率; 减弱对初始化的强依赖性; 保持隐藏层中数值的均值、方差不变,让数值更稳定,为后面网络提供坚实的基础; 有轻微的正则化作用(相当于给隐藏层加入噪声,类似Dropout)。...BN 相当于把这些书按页码一一对应地加起来,再除以每个页码下的字符总数:N×H×W。 LN在通道方向上,对C、H、W归一化。LN 相当于把每一本书的所有字加起来,再除以这本书的字符总数:C×H×W。

    1.2K50

    基于Noisy Channel Model和Viterbi算法的词性标注问题

    确定参数和参数空间 最终的概率函数中包含三个可变参数,下面分别解释其含义 第一个参数:$A=P(w_i|z_i)$ 参数$A$表示,在给定词性$z_i$的情况下,其对应的单词是$w_i$的条件概率,即所有被标记为词性..._{ij}=1$ 计算矩阵A很简单,首先定义一个大小为$N\times M$的全0矩阵,然后遍历语料库中的每一单词/词性,将矩阵对应中对应的"当前遍历到的词性"和"当前遍历到的单词"列位置的数值加1...最后进行归一化,因为到目前为止矩阵中存的是count,而我们需要的probability,所以用每个元素除以所在行元素之和即可 最终得到的参数$A$矩阵的一般形式如下图所示 ?...如果是句首,则取出当前词性,并将向量中对应"当前遍历到的词性"位置的数值加1 最后进行归一化,用每个元素除以向量所有元素之和,即得到占比(概率) 第三个参数:$B=P(z_i|z_{i-1})$ 参数$...然后遍历语料库,统计词性序列的bigram,将方阵中对应的"前驱词性"和"当前词性"列位置的数值加1 最后进行归一化,用每个元素除以所在行元素之和,即得到所在行占比(概率) tag2id, id2tag

    72910

    第三章:COMTRADE 配置文件

    模拟通道行的总数必须等于##A(7.4.3)。若模拟通道计数=0,则无模拟通道信息。...在此情况下,相继通道的时滞分别为:0、125、250、375···等。min该通道数值范围的最小值(可能数值范围的最下限)。...有效字符仅可为:p、P、s、S.状态(数字)通道信息 状态通道是含有状态通道信息的若干。每个状态通道占一,状态通道行的总数应等于##D。若状态通道计数=0,则没有状态通道信息。...对于具有一个或多个预设采样率的文件,其信息由一采样率总数和随之以每行一个采样率及此采样率下最末采样点序号构成。在文件中,对每一采样率将有一采样率和末点采样序号信息。...日期/时 #配置文件中有两个日期/时。第一个是数据文件中第一个数值的时间,第二个是触发点的时间。

    8110

    数据科学的原理与技巧 四、数据清理

    尽管我们希望,我们所有的数据都以表格的形式出现,并且每个数值的记录都一致和准确,但实际上,我们必须仔细检查数据,找出最终可能导致错误结论的潜在问题。...如果pd.read_csv产生错误,我们将不得不更进一步并手动解决格式问题。...\nBerkeley, CA\n(37.866761, … 2400 TELEGRAPH AVE Berkeley 5508 × 11 列 我们可以定义一个函数来显示数据的不同片段,然后与之交互:...FROM PERSON 04/13/2017 12:00:00 AM 08:45 … 2200 SHATTUCK AVE Berkeley CA 2 × 12 列 数据的哪些部分是由人类输入的?...果然,我们在数据中发现了一些输入错误: stops['Location'].value_counts() ''' 2200 BLOCK SHATTUCK AVE 229 37.8693028530001

    92220

    运筹学教学 | 十分钟教你求解分配问题(assignment problem)

    分配问题也称指派问题,是一种特殊的整数规划问题,分配问题的要求一般是这样的: n个人分配n项任务,一个人只能分配一项任务,一项任务只能分配给一个人,将一项任务分配给一个人是需要支付报酬,如何分配任务,保证支付的报酬总数最小...i 从第一(列)开始,若该行(列)中只有一个零元素,对该零元素1,表示这个任务就指派给某人做。 每一个1,同时将该零元素同列的其他零元素为2,表示此任务已不能由其他人来做。...② 指派 我们观察到,系数矩阵中标记为1的零元素正好等于4,这表示已经确定了最优的指派方案。 此时,只需将0(1)所在位置记为1,其余位置记为0,则获得了该问题的最优解。 最优解为: ?...被为1的0总共有3个,小于4。 因此,我们需要对其进行【画盖0线】的操作。(即画出可以覆盖最多0元素的直线) (1)画盖0线:利用最少的水平线和垂直线覆盖所有的零。...具体操作如下: ① 对没有标记为1的零元素所在的打√; ②在已打“√”的中,对标记为2的零元素所在列打√ ③ 在已打“√”的列中,对标记为1的零元素所在行打“√” ④重复②和③,直到再不能找到可以打

    16.3K123

    用置信学习找出错误标注(附开源实现)

    cleanlab 我们要想找出错误标注的样本,通过使用cleanlab操作十分简单,我们仅仅需要提供两个输入,然后只需要1code就可以找出标注数据中的错误: from cleanlab.pruning...MINIST 如果你不只是想找到错误标注的样本,还想把这些标注噪音clean掉之后重新继续学习,那3codes也可以搞定,这时候连交叉验证都省了~ from cleanlab.classification...此外,定义样本总数为 ,类别总数为 。...在正式介绍之前,我们首先对稀疏率进行定义:稀疏率为联合分布矩阵、非对角单元中0所占的比率,这意味着真实世界中,总有一些样本不会被轻易错为某些类别,如「老虎」图片不会被轻易错为「汽车」。 ?...(红色部分),也可以发现多标签问题(蓝色部分,图像可以有多个标签),以及本体论问题:绿色部分,包括“是”(比如:将浴缸标记为桶)或 “有”(比如:示波器标记为CRT屏幕)两种关系。

    5.3K20

    机器学习入门 10-8 多分类问题中的混淆矩阵

    通过观察混淆矩阵依然会发现算法会犯一些错误,比如矩阵第4的第0列为2(从第00列开始,下同),表示的是有两个样本真实值为数字4但是算法错误预测为数字0。...具体的处理方式: 使用np.sum计算出混淆矩阵中每一个的样本总数(将axis参数设置为1表示按照列的方向求和 ),将结果向量命名为row_sums; 设计一个名为error_matrix的新矩阵,error_matrix...矩阵的值等于混淆矩阵中的每一个元素值除以混淆矩阵每一个的和,即cfm / row_sums; 我们并不关注那些完全预测正确的结果,所以使用fill_diagonal函数将error_matrix中对角线位置的值设置为...现在的error_matrix矩阵中预测正确的位置被我们忽略(对角线的值全为0),并且error_matrix矩阵中的每一个元素表示错误样本占真实类别样本的比重。...比如对于error_matrix矩阵的第1第9列元素值(从第00列开始),表示真实为数字1但是算法错误预测为数字9的所有样本数占所有真实为数字1的样本总数的比重。

    5.3K40

    运筹学教学 | 分配问题代码分享(Java代码及详细注释)

    i 从第一(列)开始,若该行(列)中只有一个零元素,对该零元素1,表示这个任务就指派给某人做。 每一个1,同时将该零元素同列的其他零元素为2,表示此任务已不能由其他人来做。...我们得到的矩阵如下: ② 指派 我们观察到,系数矩阵中标记为1的零元素正好等于4,这表示已经确定了最优的指派方案。 此时,只需将0(1)所在位置记为1,其余位置记为0,则获得了该问题的最优解。...具体操作如下: ① 对没有标记为1的零元素所在的打√; ②在已打“√”的中,对标记为2的零元素所在列打√ ③ 在已打“√”的列中,对标记为1的零元素所在行打“√” ④重复②和③,直到再不能找到可以打...变换矩阵,并寻找得: Step4 我们发现,在经过一次变换后,独立零元素的个数仍然少于4.此时返回第三步,反复进行,直到矩阵中每一都有一个被标记为1的元素为止。...hungary.cost[0][0]--; if(hungary.cost[0][j]>0) //对(1)的0元素所在列的其它未被标记的0元素(2) for(p=

    1.1K50

    一份shell“圣经”收好

    实际上它是github上地一个星项目,地址如下: https://github.com/dylanaraps/pure-bash-bible 目前星近20k,它列出了一些常用的功能,有哪些呢,我们可以看看...在字符串中使用正则表达式 分割字符串 字符串大小写转换 字符串反转 检查字符串中是否包含某个子串 检查字符串是否以某个子串结尾 …… 数组 反转数组 去除数组中重复元素 随机排列数组元素 …… 循环 以数值作为循环条件...以数值变量作为循环条件 以数组作为循环条件 遍历文件内容 遍历文件和目录 …… 文件处理 将文件内容读取到字符串中 将文件内容以行为单位读取到数组中 读取文件的前n 读取文件的最后n 创建空文件...trim_string " Hello, World " #会打印这个结果:Hello, World 而又例如在介绍循环的时候,告诉你一些常见的循环方式: # Loop from 0-...100 (no variable support). for i in {0..100}; do printf '%s\n' "$i" done 或者 VAR=50 for ((i=0;i<=

    95610

    数据科学的原理与技巧 五、探索性数据分析

    例如,列的可视化可能会向你展示,应使用数据清理技术进行处理的格式错误的值。 考虑到这一点,我们回顾伯克利警察局的数据集来进行探索。 结构和连接 结构 数据集的结构指的是数据文件的“形状”。.../29/2017 08:28:05 AM,"2500 LE CONTE AVE Berkeley, CA (37.876965, -122.260544)",2500 LE CONTE AVE,Berkeley...数据是组织为记录形式(例如)的吗?如果不是,我们可以通过解析数据来定义记录吗? 呼叫数据集按出现;我们从截停数据集中提取记录。 数据是否嵌套?如果是这样,我们是否可以适当地提取非嵌套的数据?...例如,随着时间的推移,将个体聚合为人口统计分组,或个体事件聚合为总数。 在这种情况下,我们可以聚合为不同的日期或时间粒度。例如,我们可以使用聚合,找到事件最常见的一天的某个小时。...手动输入的数据 我们看到,这些通常充满了拼写错误和不一致。 明显的数据伪造迹象 例如,重复的名称,伪造的电子邮件地址,或重复使用不常见的名称或字段。 注意与数据清理的许多相似之处。

    59010
    领券