Hive-Sql复杂面试题

参考链接：hive sql面试题及答案 - 知乎

有哪些好的题目都可以给我哦 我来汇总到一起

1、编写sql实现每个用户截止到每月为止的最大单月访问次数和累计到该月的总访问次数

数据：
userid,month,visits
A,2015-01,5
A,2015-01,15
B,2015-01,5
A,2015-01,8
B,2015-01,25
A,2015-01,5
A,2015-02,4
A,2015-02,6
B,2015-02,10
B,2015-02,5
A,2015-03,16
A,2015-03,22
B,2015-03,23
B,2015-03,10
B,2015-03,1

预期结果：

create table u_visit(
userid STRING  ,month STRING ,visits BIGINT 
) LIFECYCLE 1;
INSERT into u_visit values
 ('A','2015-01',5)
,('A','2015-01',15)
,('B','2015-01',5)
,('A','2015-01',8)
,('B','2015-01',25)
,('A','2015-01',5)
,('A','2015-02',4)
,('A','2015-02',6)
,('B','2015-02',10)
,('B','2015-02',5)
,('A','2015-03',16)
,('A','2015-03',22)
,('B','2015-03',23)
,('B','2015-03',10)
,('B','2015-03',1);


思路:
截至当前累计 over中加order by 时间
全累计    over中不加order by 时间


SELECT  userid
        ,MONTH
        ,visits
        ,max(visits) OVER(PARTITION BY userid ) AS max_visit
        ,max(visits) OVER(PARTITION BY userid ORDER BY MONTH ASC ) AS max_visit    --截止到当月最大值
        ,SUM(visits) OVER(PARTITION BY userid ORDER BY MONTH ASC ) AS sum_visit
FROM    (
            SELECT  userid
                    ,MONTH
                    ,sum(visits) visits
            FROM    u_visit
            GROUP BY userid
                     ,MONTH
        ) A
;

结果

用户id 月份 月访问数 截止目前最大访问数 截止当前月最大访问数 截止当前月总访问数 

userid    month    visits    max_visit    max_visit2    sum_visit
A    2015-01    33    38    33    33
A    2015-02    10    38    33    43
A    2015-03    38    38    38    81
B    2015-01    30    34    30    30
B    2015-02    15    34    30    45
B    2015-03    34    34    34    79
 

2、求出每个栏目的被观看次数及累计观看时长

数据:
vedio表

用户id 栏目id 时长
Uid channl min
1 1 23
2 1 12
3 1 12
4 1 32
5 1 342
6 2 13
7 2 34
8 2 13
9 2 134

这个好简单 pass

3、编写连续7天登录的总人数

数据:
t1表
Uid dt login_status(1登录成功,0异常)
1 2019-07-11 1
1 2019-07-12 1
1 2019-07-13 1
1 2019-07-14 1
1 2019-07-15 1
1 2019-07-16 1
1 2019-07-17 1
1 2019-07-18 1
2 2019-07-11 1
2 2019-07-12 1
2 2019-07-13 0
2 2019-07-14 1
2 2019-07-15 1
2 2019-07-16 0
2 2019-07-17 1
2 2019-07-18 0
3 2019-07-11 1
3 2019-07-12 1
3 2019-07-13 1
3 2019-07-14 1
3 2019-07-15 1
3 2019-07-16 1
3 2019-07-17 1
3 2019-07-18 1

create TABLE t1(
    Uid bigint,dt STRING , login_status BIGINT  COMMENT '(1登录成功,0异常)'
) LIFECYCLE 1;
INSERT INTO t1 VALUES 
 (1, '2019-07-11', 1)
,(1, '2019-07-12', 1)
,(1, '2019-07-13', 1)
,(1, '2019-07-14', 1)
,(1, '2019-07-15', 1)
,(1, '2019-07-16', 1)
,(1, '2019-07-17', 1)
,(1, '2019-07-18', 1)
,(2, '2019-07-11', 1)
,(2, '2019-07-12', 1)
,(2, '2019-07-13', 0)
,(2, '2019-07-14', 1)
,(2, '2019-07-15', 1)
,(2, '2019-07-16', 0)
,(2, '2019-07-17', 1)
,(2, '2019-07-18', 0)
,(3, '2019-07-11', 1)
,(3, '2019-07-12', 1)
,(3, '2019-07-13', 1)
,(3, '2019-07-14', 1)
,(3, '2019-07-15', 1)
,(3, '2019-07-16', 1)
,(3, '2019-07-17', 1)
,(3, '2019-07-18', 1);
--思路1 
-- 1、先按照每个人登录时间排序成如下数据结构
--   1 07-01 1
--   1 07-02 2
--   1 07-03 3
--2、 时间与排序做date_sub,变成如下结果
--   1 07-01 1 06-30
--   1 07-02 2 06-30
--   1 07-03 3 06-30
-- 3、根据id聚合时间差，变成如下结果：
--1 06-30 3 07-01 07-03  证明用户1 连续登录了3天 起始登录时间是07-01 结束连续登录是07-03
SELECT  Uid
        ,COUNT(dtadd) AS countadd
        ,COUNT(dtsub) AS countsub
        ,MIN(dt) mindt
        ,MAX(dt) maxdt
FROM    (
            SELECT  Uid
                    ,dt
                    ,DATEADD(dt,-rk,'dd') dtadd
                    ,date_sub(dt,rk) dtsub
            FROM    (
                        SELECT  Uid
                                ,to_date(dt,'yyyy-mm-dd') dt
                                ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY uid ORDER BY dt ASC ) AS rk
                        FROM    t1
                        WHERE   login_status = 1
                    ) A
        ) B
GROUP BY uid
HAVING  COUNT(dtadd) >= 7
;

结果：

uid    countadd    countsub    mindt    maxdt
1    8    8    2019-07-11 00:00:00    2019-07-18 00:00:00
3    8    8    2019-07-11 00:00:00    2019-07-18 00:00:00 

-- 思路2：
-- 1、先按照每个人登录时间排序成如下数据结构
--   1 07-01 1
--   1 07-02 2
--   1 07-03 3
--2、 利用lead或lag函数 上下错位,并计算时间差
--   1 07-01 07-02  1
--   1 07-02 07-03  1 
--   1 07-03 null   
-- 3、根据id聚合时间差，变成如下结果：
--1 2(因为有null,得再加个1)  证明用户1 连续登录了3天 
SELECT 
uid 
,COUNT(dtdiff)+1 AS 登录总次数
FROM 
(SELECT  Uid
        ,dt
        ,LEAD(dt,1) OVER (PARTITION BY uid ORDER BY dt ASC) leadrk
        ,DATEDIFF(dt,LEAD(dt,1) OVER (PARTITION BY uid ORDER BY dt ASC),'dd') dtdiff
FROM    (
            SELECT  Uid
                    ,to_date(dt,'yyyy-mm-dd') dt
                    ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY uid ORDER BY dt ASC ) AS rk
            FROM    t1
            WHERE   login_status = 1
        ) A
) B 
where (dtdiff=-1 or dtdiff is null)
group by uid 
HAVING COUNT(dtdiff)+1>=7
;

结果：

uid    登录总次数
1    8
3    8
 

4、编写sql语句实现每班前三名，分数一样并列，同时求出前三名按名次排序的依次的分差：

数据：
stu表
Stu_no class score
1 1901 90
2 1901 90
3 1901 83
4 1901 60
5 1902 66
6 1902 23
7 1902 99
8 1902 67
9 1902 87

create table stu(
    Stu_no BIGINT , class BIGINT , score BIGINT 
) LIFECYCLE 1;
INSERT INTO stu VALUES 
(1 ,1901, 90)
,(2 ,1901, 90)
,(3 ,1901, 83)
,(4 ,1901, 60)
,(5 ,1902, 66)
,(6 ,1902, 23)
,(7 ,1902, 99)
,(8 ,1902, 67)
,(9 ,1902, 87);

-- 思路1
-- 1、各班自行排序，可并列 应使用 dense_rank 区别rankrk
-- 2、利用lag或lead函数，上下错误，并计算分差
SELECT  stu_no
        ,class
        ,score
        ,LEAD(score,1) OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC ) leadscore
        ,LAG(score,1) OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC ) lagscore
        ,score-nvl(LEAD(score,1) OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC ),0) AS 分差lead
        ,LAG(score,1) OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC )-score AS 分差lag
FROM    (
            SELECT  stu_no
                    ,class
                    ,score
                    ,DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC ) denserk
                    ,RANK() OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC ) rankrk
            FROM    stu
        ) A
WHERE   denserk <= 3
;

第一步结果：

stu_no    class    score    denserk    rankrk
1    1901    90    1    1
2    1901    90    1    1
3    1901    83    2    3
4    1901    60    3    4
7    1902    99    1    1
9    1902    87    2    2
8    1902    67    3    3
5    1902    66    4    4
6    1902    23    5    5
 

结果 [具体向上取分差还是向下取分差按实际情况即可]：

stu_no    class    score    leadscore    lagscore    分差lead    分差lag
1    1901    90    90    \N    0    \N
2    1901    90    83    90    7    0
3    1901    83    60    90    23    7
4    1901    60    \N    83    60    23
7    1902    99    87    \N    12    \N
9    1902    87    67    99    20    12
8    1902    67    \N    87    67    20
 

5、每个店铺的当月销售额和累计到当月的总销售额

数据：
店铺,月份,金额
a,01,150
a,01,200
b,01,1000
b,01,800
c,01,250
c,01,220
b,01,6000
a,02,2000
a,02,3000
b,02,1000
b,02,1500
c,02,350
c,02,280
a,03,350
a,03,250

参考1思路

6、分析用户的行为习惯，找到每个用户的第一次行为

数据：user_action_log

uid time action

1 time1 Read

3 time2 Comment

1 time3 Share

2 time4 Like

1 time5 Write

2 time6 Share

3 time7 Write

2 time8 Read

思路，

1、排序取第一个

2、first_value函数

7、订单及订单类型行列互换

t_order表:
order_id order_type order_time
111 N 10:00
111 A 10:05
111 B 10:10
是用hql获取结果如下：
order_id order_type_1 order_type_2 order_time_1 order_time_2
111 N A 10:00 10:05
111 A B 10:05 10:10

create table t_order
(order_id BIGINT , order_type STRING , order_time STRING )
LIFECYCLE 1;

INSERT INTO t_order VALUES 
(111, 'N', '10:00')
,(111, 'A', '10:05')
,(111, 'B', '10:10');

--思路
-- 1、按照时间升序排列数据
-- 2、利用lead函数取下一个数据，取不到的排除掉
SELECT  *
FROM    (
            SELECT  order_id
                    ,order_type AS order_type_1
                    ,LEAD(order_type,1) OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY order_time ASC ) AS order_type_2
                    ,order_time AS order_time_1
                    ,LEAD(order_time,1) OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY order_time ASC ) AS order_time_2
            FROM    (
                        SELECT  order_id
                                ,order_type
                                ,order_time
                                ,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY order_time ASC ) rk
                        FROM    t_order
                    ) A
        ) 
WHERE   order_type_2 IS NOT NULL
;

结果：

order_id    order_type_1    order_type_2    order_time_1    order_time_2
111    N    A    10:00    10:05
111    A    B    10:05    10:10
 

8、某APP每天访问数据存放在表access_log里面，包含日期字段 ds,用户类型字段user_type，用户账号user_id,用户访问时间 log_time,请使用hive的hql语句实现如下需求：

(1)、每天整体的访问UV、PV?
(2)、每天每个类型的访问UV、PV?
(3)、每天每个类型中最早访问时间和最晚访问时间?
(4)、每天每个类型中访问次数最高的10个用户?

（1）思路

UV = count(user_id)

PV = sum(user_id)

select
count(user_id) over(distribute by user_id) uv,
sum(user_id) over(distribute by log_time) pv
from access_log

(2)思路

select
count(user_id) uv
sum(user_id) over(distribute by log_time) pv
from access_log al1
inner join
access_log al2
group by
user_type

（3）思路
select
first_value(log_time) over(distribute by user_type order by log_time) first_time,
last_value(log_time) over(distribute by user_type order by log_time)
from access_log

（4）思路
select
user_id
from
(select
count(user_id) cnt
row_number() over(distribute by user_type order by count(user_id)) rows
from access_log) tmp
where tmp.rows<=10

 

9、每个用户连续登陆的最大天数？

数据:
login表
uid,date
1,2019-08-01
1,2019-08-02
1,2019-08-03
2,2019-08-01
2,2019-08-02
3,2019-08-01
3,2019-08-03
4,2019-07-28
4,2019-07-29
4,2019-08-01
4,2019-08-02
4,2019-08-03
结果如下：
uid cnt_days
1 3
2 2
3 1
4 3

10、使用hive的hql实现男女各自第一名及其它

id sex chinese_s math_s
0 0 70 50
1 0 90 70
2 1 80 90
1、男女各自语文第一名（0:男，1:女）
2、男生成绩语文大于80，女生数学成绩大于70

11、使用hive的hql实现最大连续访问天数

log_time uid
2018-10-01 18:00:00,123
2018-10-02 18:00:00,123
2018-10-02 19:00:00,456
2018-10-04 18:00:00,123
2018-10-04 18:00:00,456
2018-10-05 18:00:00,123
2018-10-06 18:00:00,123 

12、编写sql实现行列互换

行转列：

1、使用case when 查询出多列即可，即可增加列。

列转行:

1、lateral view explode()，使用炸裂函数可以将1列转成多行，被转换列适用于array、map等类型。 lateral view posexplode(数组)，如有排序需求，则需要索引。将数组炸开成两行(索引 , 值),需要 as 两个别名。

2、case when 结合concat_ws与collect_set/collect_list实现。内层用case when，外层用 collect_set/list收集，对搜集完后用concat_ws分割连接形成列。

13、编写sql实现如下：

数据：
t1表
uid tags
1 1,2,3
2 2,3
3 1,2
编写sql实现如下结果：
uid tag
1 1
1 2
1 3
2 2
2 3
3 1
3 2

14、用户标签连接查询

数据：
T1表:
Tags
1,2,3
1,2
2,3
T2表:
Id lab
1 A
2 B
3 C
根据T1和T2表的数据，编写sql实现如下结果：
ids tags
1,2,3 A,B,C
1,2 A,B
2,3 B,C

预期结果：

15、用户标签组合 

数据：
t1表：
id tag flag
a b 2
a b 1
a b 3
c d 6
c d 8
c d 8
编写sql实现如下结果：
id tag flag
a b 1|2|3
c d 6|8

预期结果：

16、户标签行列互换

数据：
t1表
uid name tags
1 goudan chihuo,huaci
2 mazi sleep
3 laotie paly
编写sql实现如下结果：
uid name tag
1 goudan chihuo
1 goudan huaci
2 mazi sleep
3 laotie paly

17、hive实现词频统计

数据：
t1表：
uid contents
1 i|love|china
2 china|is|good|i|i|like
统计结果如下,如果出现次数一样，则按照content名称排序：
content cnt
i 3
china 2
good 1
like 1
love 1
is 1

18、课程行转列

数据：
t1表
id course
1,a
1,b
1,c
1,e
2,a
2,c
2,d
2,f
3,a
3,b
3,c
3,e
根据编写sql，得到结果如下(表中的1表示选修，表中的0表示未选修)：
id a b c d e f
1 1 1 1 0 1 0
2 1 0 1 1 0 1
3 1 1 1 0 1 0

19、兴趣行转列

t1表
name    sex  hobby
janson  男 打乒乓球、游泳、看电影
tom      男 打乒乓球、看电影

hobby最多3个值，使用hql实现结果如下:
name   sex    hobby1    hobby2    hobby3
janson  男     打乒乓球   游泳       看电影
tom      男     打乒乓球  看电影

20、用户商品行列互换

t1表：
用户 商品
A P1
B P1
A P2
B P3
请你使用hql变成如下结果:1代表购买过的商品0代表未购买
用户 P1 P2 P3
A 1 1 0
B 1 0 1

21、求top3英雄及其pick率

id names
1 亚索，挖掘机，艾瑞莉娅，洛，卡莎
2 亚索，盖伦，奥巴马，牛头，皇子
3 亚索，盖伦，艾瑞莉娅，宝石，琴女
4 亚素，盖伦，赵信，老鼠，锤石
请用 HiveSQL 计算出出场次数最多的 top3 英雄及其 pick 率(=出现场数/总场数)

21、使用hive求出两个数据集的差集

数据
t1表：
id name
1 zs
2 ls
t2表：
id name
1 zs
3 ww
结果如下：
id name
2 ls
3 ww

22、两个表A 和B ，均有key 和value 两个字段，写一个SQL语句， 将B表中的value值置成A表中相同key值对应的value值

A:
key vlaue
k1 123
k2 234
k3 235
B:
key value
k1 111
k2 222
k5 246
使用hive的hql实现，结果是B表数据如下:
k1 123
k2 234
k5 246

 23、有用户表user(uid,name)以及黑名单表Banuser(uid)

1、用left join方式写sql查出所有不在黑名单的用户信息
2、用not exists方式写sql查出所有不在黑名单的用户信息

24、使用什么来做的cube 

使用with cube 、 with rollup 或者grouping sets来实现cube。

详细解释如下：

0、hive一般分为基本聚合和高级聚合

基本聚合就是常见的group by，高级聚合就是grouping set、cube、rollup等。

一般group by与hive内置的聚合函数max、min、count、sum、avg等搭配使用。

1、grouping sets可以实现对同一个数据集的多重group by操作。

事实上grouping sets是多个group by进行union all操作的结合，它仅使用一个stage完成这些操作。

grouping sets的子句中如果包换() 数据集，则表示整体聚合。多用于指定的组合查询。

2、cube俗称是数据立方，它可以时限hive任意维度的组合查询。

即使用with cube语句时，可对group by后的维度做任意组合查询

如：group a,b,c with cube ,则它首先group a,b,c 然后依次group by a,c 、 group by b,c、group by a,b 、group a 、group b、group by c、group by () 等这8种组合查询，所以一般cube个数=2^3个。2是定 值，3是维度的个数。多用于无级联关系的任意组合查询。

3、rollup是卷起的意思，俗称层级聚合，相对于grouping sets能指定多少种聚合，而with rollup则表示从左 往右的逐级递减聚合，如:group by a,b,c with rollup 等价于 group by a, b, c grouping sets( (a, b, c), (a, b), (a), ( )).直到逐级递减为()为止,多适用于有级联关系的组合查询，如国家、省、市级联组合查 询。

4、Grouping__ID在hive2.3.0版本被修复过，修复后的发型版本和之前的不一样。对于每一列，如果这列 被聚合 过则返回0，否则返回1。应用场景暂时很难想到用于哪儿。

5、grouping sets/cube/rollup三者的区别： 注: grouping sets是指定具体的组合来查询。 with cube 是group by后列的所有的维度的任意组合查询。

with rollup 是group by后列的从左往右逐级递减的层级组合查询。 cube/rollup 后不能加()来选择列，hive是要求这样。

25、访问日志正则提取

表t1(注:数据时正常的访问日志数据,分隔符全是空格)
8.35.201.160 - - [16/May/2018:17:38:21 +0800] "GET
/uc_server/data/avatar/000/01/54/22_avatar_middle.jpg HTTP/1.1" 200 5396
使用hive的hql实现结果如下:
ip dt url
8.35.201.160 2018-5-16 17:38:21
/uc_server/data/avatar/000/01/54/22_avatar_middle.jpg

 26、

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/550879.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

独角数卡发卡系统源码hyper模版首页产品列表添加库存数量显示的方法

独角数卡发卡系统源码hyper模版首页产品列表添加库存数量显示的方法

默认的独角数卡hyper模版商品列表只显示标题和价格&#xff0c;没有显示库存数量 如图&#xff1a; 对于买家来说&#xff0c;无法通过首页快捷的知道某事产品的库存数量 故此在此列出显示库存数量的修改方法。 首先找到根目录下文件/resources/views/hyper/static_pages/ho…
阅读更多...
Servlet-Filter实现反爬虫

Servlet-Filter实现反爬虫

以前用DotNetCore实现过反爬虫功能。在tomcat里面可以利用Servlet的Filter类实现请求的控制来达到反爬虫功能&#xff0c;进而增强JRT的web安全。 实现黑名单过滤器&#xff0c;对在黑名单列表的IP的所有请求都跳转到警告页面&#xff0c;业务各种请求自行定义加入黑名单 /* …
阅读更多...
Vanna-ai 大模型开源项目 基于RAG的TextToSql框架 安装和使用教程

Vanna-ai 大模型开源项目 基于RAG的TextToSql框架 安装和使用教程

github项目地址&#xff1a;vanna-ai/vanna: &#x1f916; 与 SQL 数据库聊天&#x1f4ca;。通过 LLMs使用RAG进行准确的TextToSQL的生成工作 &#x1f504; 。 Vanna 是 MIT 许可的开源 Python RAG&#xff08;检索增强生成&#xff09;框架&#xff0c;用于 SQL 生成和相关…
阅读更多...
逻辑回归模型-逻辑回归算法原理-逻辑回归代码与实现-笔记整合

逻辑回归模型-逻辑回归算法原理-逻辑回归代码与实现-笔记整合

通过一段时间的学习&#xff0c;总算把逻辑回归模型弄清楚了 《老饼讲解-机器学习》www.bbbdata.com中是讲得最清晰的&#xff0c;结合其它资料&#xff0c;整理一个完整的笔记如下&#xff0c;希望能帮助像我这样入门的新人&#xff0c;快速理解逻辑回归算法原理和逻辑回归实…
阅读更多...
【解决去除springboot-内嵌tomcat的异常信息显示】去掉版本号和异常信息

【解决去除springboot-内嵌tomcat的异常信息显示】去掉版本号和异常信息

调用这个&#xff0c;能复现tomcat的报错 http://localhost:8182/defaultroot/DownloadServlet?modeType2&pathhtml&FileName…\login.jsp&name123&fiewviewdownload2&cdinline&downloadAll2 springboot项目如何隐藏&#xff1f; springboot内嵌了to…
阅读更多...
人类连接的桥梁：探索Facebook如何连接世界

人类连接的桥梁：探索Facebook如何连接世界

随着技术的发展和全球化的进程&#xff0c;我们的世界正在变得越来越紧密相连。在这个过程中&#xff0c;社交媒体平台扮演了一个至关重要的角色&#xff0c;为人们提供了一个跨越国界、文化和语言的交流平台。其中&#xff0c;Facebook作为全球最大的社交媒体平台&#xff0c;…
阅读更多...
学习BOM

学习BOM

目录 前言: 1. BOM组成&#xff1a; 1.1Window 对象&#xff1a; 1.1Location 对象&#xff1a; 1.2Navigator 对象&#xff1a; 1.2.1 navigator 对象包含了关于浏览器的信息包括&#xff1a; 1.3History 对象&#xff1a; 1.4常用的history的方法和属性: 1.4Document…
阅读更多...
手写spring IOC底层源码来模拟spring如何利用多级缓存解决循环依赖的问题

手写spring IOC底层源码来模拟spring如何利用多级缓存解决循环依赖的问题

在文章开始之前&#xff0c;先来看一张spring IOC加载过程的脑图吧 Spring IOC的加载过程 首先,当我们去new了一个applicationContext,它底层呢就会把我们配置的bean进行扫描,然后创建成一个一个的beanDefinition放在我们的beanDefinitionMap中,此时就有了一切创造bean的原料信…
阅读更多...
智慧园区解决方案一站式资料大全：标准规范顶层设计指南、供应商整体解决方案及售前PPT、标准白皮书、全国前50智慧园区集成商方案等全套600份，一次性打包下载

智慧园区解决方案一站式资料大全：标准规范顶层设计指南、供应商整体解决方案及售前PPT、标准白皮书、全国前50智慧园区集成商方案等全套600份，一次性打包下载

关键词&#xff1a;智慧园区解决方案&#xff0c;智慧园区整体解决方案&#xff0c;智慧园区建设总体方案设计&#xff0c;智慧园区综合管理系统&#xff0c;智慧产业园区解决方案&#xff0c;智慧产业园区规划方案&#xff0c;智慧园区建设规划方案&#xff0c;智慧工业园区建…
阅读更多...
【数据结构1-基本概念和术语】

【数据结构1-基本概念和术语】

这里写自定义目录标题 0.数据&#xff0c;数据元素&#xff0c;数据项&#xff0c;数据对项&#xff0c;数据结构&#xff0c;逻辑结构&#xff0c;存储结构1.结构1.1逻辑结构1.2存储结构1.2.1 顺序结构1.2.2链式结构 1.3数据结构1.3.1基本数据类型1.3.2抽象数据类型1.3.2.1一个…
阅读更多...
基于ssm幼儿资源互助共享平台的设计论文

基于ssm幼儿资源互助共享平台的设计论文

目 录 摘 要 I Abstract II 第1章 前 言 2 1.1 研究背景 3 1.2 研究现状 3 1.3 系统开发目标 3 第2章 系统开发环境 5 2.1 SSM框架 5 2.2 JAVA简介 6 2.3 ECLIPSE 开发环境 7 2.4 Tomcat服务器 7 2.5 MySQL数据库 7 第3章 需求分析 9 3.1 需求分析 9 3.2 系统可行性分析 9 3.3…
阅读更多...
ICV:《中美量子产业融资比较分析》

ICV:《中美量子产业融资比较分析》

近日&#xff0c;全球前沿科技咨询公司ICV发布了A Comparative Analysis of Quantum Industry Financing in the U.S and China&#xff08;美国和中国量子产业融资比较分析&#xff09;报告。该报告旨在对中美两国在量子技术领域的投融资情况进行比较分析&#xff0c;探讨其差…
阅读更多...
服务器数据恢复—xfs文件系统节点、目录项丢失的数据恢复案例

服务器数据恢复—xfs文件系统节点、目录项丢失的数据恢复案例

服务器数据恢复环境&#xff1a; EMC某型号存储&#xff0c;该存储内有一组由12块磁盘组建的raid5阵列&#xff0c;划分了两个lun。 服务器故障&#xff1a; 管理员为服务器重装操作系统后&#xff0c;发现服务器的磁盘分区发生改变&#xff0c;原来的sdc3分区丢失。由于该分区…
阅读更多...
目标检测算法——YOLOV9——算法详解

目标检测算法——YOLOV9——算法详解

一、主要贡献 深度网络输入数据在逐层进行特征提取和空间变换时&#xff0c;会丢失大量的信息。针对 信息丢失问题&#xff0c;研究问题如下&#xff1a; 1&#xff09;从可逆功能的角度对现有深度神经网络架构进行了理论分析&#xff0c;解释了许多过去难以解释的现象&#xf…
阅读更多...
绝地求生：PCL大名单公布，艾伦格三巨头惨遭拆散

绝地求生：PCL大名单公布，艾伦格三巨头惨遭拆散

就在4.16号PCL官博公布了春季赛的参赛大名单&#xff0c;此次比赛不再像以前一样分为艾伦格、米拉玛和维寒迪三组&#xff0c;而是重新打乱分成了A、B、C三组。 具体名单如下 不仅多了很多新战队&#xff0c;还有一些老家伙也回到了赛场上&#xff0c;比如四大名捕的TSG。
阅读更多...
机器学习和深度学习--李宏毅（笔记与个人理解）Day17

机器学习和深度学习--李宏毅（笔记与个人理解）Day17

Day 17Convolutional Neyral Network (CNN) 卷积神经网络一般都用在image 上面比较多一些&#xff0c;所以课程的例子大多数也都是image Image Classification the same size how about for pc? 这里对于tensor 张量这个概念&#xff0c;我还是比较奇怪&#xff0c;在我认为一…
阅读更多...
算法思想总结：链表

算法思想总结：链表

一、链表的常见技巧总结 二、两数相加 . - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; class Solution { public:ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) {//利用t来存进位信息int t0;ListNode*newheadnew ListNode(0);//创建一个哨兵节点&#xff0c;方便尾插List…
阅读更多...
网工基础协议——TCP/UDP协议

网工基础协议——TCP/UDP协议

TCP和UDP的不同点&#xff1a; TCP(Transmission Control Protocol&#xff0c;传输控制协议)&#xff1b; UDP(User Data Protocol&#xff0c;用户数据报协议)&#xff1b; TCP&#xff1a;传输控制协议&#xff0c;面向连接可靠的协议&#xff0c;只能适用于单播通信&…
阅读更多...
【教程】一个比较良心的C++代码混淆器

【教程】一个比较良心的C++代码混淆器

这是一个比较良心的C代码混淆器&#xff0c;用于信息竞赛训练和保护代码免受抄袭。本文将介绍这个混淆器的使用方法、混淆效果和已知的一些bug。同时&#xff0c;我们也会给出一些示例来演示混淆器的具体操作。 引言 在信息竞赛训练和实际开发中&#xff0c;保护代码的安全性和…
阅读更多...
闲不住，手写一个数据库文档生成工具

闲不住，手写一个数据库文档生成工具

shigen坚持更新文章的博客写手&#xff0c;擅长Java、python、vue、shell等编程语言和各种应用程序、脚本的开发。记录成长&#xff0c;分享认知&#xff0c;留住感动。 个人IP&#xff1a;shigen 逛博客的时候&#xff0c;发现了一个很有意思的文章&#xff1a;数据库表结构导…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发 尧图建网站