关于bash内建echo输出多行文本

echo命令 使用下述命令可以判断当前使用的echo命令是内建命令还是外部命令 type echo 有下述输出,说明是内建命令 bash的内建命令输出多行文本时会拆分多次写入 如果希望不拆分多次写入,可以借用tee工具 tee工具可以将命令的输出同时发送到终端和文件中 echo -e "111\n222\n333\n444\n" | tee text.txt 执行上述命令会在终端和text.txt文...

7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案(理论+Python实战)

函数,如果需要整体金融工程的思路流程,可以在上文直接跳转,本文中会直接给出修改地方,与能够直接运行的汇总代码。 其中多篇行业内深度金融研报的语义分析,内容整理的实现可参考: 98.1 AI量化开发:长文本AI金融智能体(Qwen-Long)对金融研报大批量处理与智能分析的实战应用 本文与98.1的区别是:本文的行业内深度金融研报信息,会影响资产组合模型的最终权重。 本文主旨: 用文章向大家展示低耦合开...

【ArcGIS微课1000例】0138:ArcGIS栅格数据每个像元值转为Excel文本进行统计分析、做图表

文章目录 一、加载globeland30数据 二、栅格转点 三、像元值提取至点 四、Excel打开 一、加载globeland30数据 打开配套实验数据包中的0138.rar中的tif格式栅格土地覆盖数据,如下图所示: 查看属性表。其中value值为土地覆盖的类型值,如下图所示。 二、栅格转点 重点步骤是将栅格对应的每个像元转为一个点,由栅格数据转为点状shp,工具为【栅格转点】,工具位置如下所示:...

自动化日常任务:使用Python和PyAutoGUI打开记事本并保存文本

自动化日常任务:使用Python和PyAutoGUI打开记事本并保存文本 概述准备工作效果代码 概述 在日常工作中,我们经常会遇到一些重复性的任务,这些任务虽然简单,但却耗费了大量时间。幸运的是,随着自动化技术的发展,我们可以利用Python脚本结合PyAutoGUI库来简化甚至完全自动化这些任务。今天,我们将通过一个简单的例子——使用Python自动打开记事本应用并输入“hello world”,...

大模型微调|使用LoRA微调Qwen2.5-7B-Instruct完成文本分类任务

atch size 的方式降低显存,batch size=8时,显存占用约42G。) 数据集 三个csv文件,分别为训练集、验证集和测试集;每个文件中有descriptionE和rank两列,分别表示文本和Ground Truth标签。下述代码中的load_data_s(·)函数实现数据读取;TextDataset类构建数据集对象。 代码实现 使用的全部代码如下,使用时将注意路径替换为自己的数据集和模...

【实战教程】在本地计算机上运行AI视觉语言模型:通过文本实现目标检测任务【附源码】

《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 二、机器学习实战专栏【链接】,已更新31期,欢迎关注,持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】,持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】,持续更新中~ 《------正文------》 目录 引言实现...

barin.js(十四)GRU实战教程 - 文本情感分析之有害内容检测

TimeStep 实战教程 - 指数预测以及对比(十一):多变量时间序列股票数据预测实战-成交量、换手率和价格波动率(十二):RNN实战教程 - 音乐乐谱生成(十三)LTSM实战教程 - 从股票预测到文本生成 本文正式基于之前的内容,选择一个比较常见的应用常见来展示brain.js可以做的事情,希望大家多实践,了解其原理,系列文章也接近尾声了! 1. 什么是GRU GRU(Gated Recurren...

PyQt实战——将pcm文本数据转换成.pcm的二进制文件

前言 在我们上两个功能模块中,音频编解码模块与音频播放模块,都在操作音频数据,在音频数据解码后生成的pcm数据以文本格式保存,无法直接给音频播放模块播放,因此在本文中,我们将实现pcm二进制文件生成模块,将pcm数据文本转换成.pcm格式的二进制文件 UI布局展示 非常简单,仅一个文件选择区以及一个处理按钮,选择相应的pcm数据文本,开始执行即可转换为.pcm格式二进制文件 代码展示 PcmBUil...

将大型语言模型(如GPT-4)微调用于文本续写任务

要将大型语言模型(如GPT-4)微调用于文本续写任务,构造高质量的训练数据至关重要。以下是如何构造训练数据的详细步骤: 1. 数据收集: 多样性: 收集多种类型的文本,包括小说、新闻、论文、博客等,以确保模型能够适应不同的写作风格和主题。版权问题: 确保所使用的数据没有版权限制,或者获得了必要的使用权限。 2. 数据预处理: 文本清洗: 去除噪音,如HTML标签、特殊字符和乱码。分段处理: 将长文本...

java xml 文本解析

示例文本 <Message> <MessageName>time_request</MessageName> <Timestamp>20220217165432906359</Timestamp> <Body> <EQPID>CMMAB01-DTP01</EQPID> </Body></Message> 示例代码 import org.w3c.dom.Document;import org.w3...
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