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【Hive_03】单行函数、聚合函数、窗口函数、自定义函数、炸裂函数

  • 1、函数简介
  • 2、单行函数
    • 2.1 算术运算函数
    • 2.2 数值函数
    • 2.3 字符串函数
      • (1)substring 截取字符串
      • (2)replace 替换
      • (3)regexp_replace 正则替换
      • (4)regexp 正则匹配
      • (5)repeat 重复字符串
      • (6)split 字符串切割
      • (7)nvl 替换null值
      • (8)concat 拼接字符串
      • (9)concat_ws 以指定分隔符拼接字符串或者字符串数组
      • (10)get_json_object 解析json字符串
    • 2.4 日期函数
      • (1)unix_timestamp 返回当前或指定时间的时间戳
      • (2)from_unixtime
      • (3)current_date 当前日期
      • (4)current_timestamp 当前的日期加时间,并且精确的毫秒
      • (5)month:获取日期中的月
      • (6)day 获取日期中的日
      • (7)hour 获取日期中的小时
      • (8)datediff 两个日期相差的天数(结束日期减去开始日期的天数)
      • (9)date_add:日期加天数
      • (10)date_sub:日期减天数
      • (11)date_format:将标准日期解析成指定格式字符串
    • 2.5 流程控制函数
      • (1)case when:条件判断函数
      • (2)if: 条件判断,类似于Java中三元运算符
    • 2.6 集合函数
      • (1)size 集合中元素的个数
      • (2)map 创建map集合
      • (3)map_keys 返回map中的key
      • (4)map_values 返回map中的value
      • (5)array 声明array集合
      • (6)array_contains 判断array中是否包含某个元素
      • (7)sort_array 将array中的元素排序
      • (8)struct 声明struct中的各属性
      • (9)named_struct 声明struct的属性和值
  • 3、高级聚合函数
    • 3.1 collect_list 函数
    • 3.2 collect_set 函数
  • 4、炸裂函数
    • 4.1 expload 函数
    • 4.2 posexplode 函数
    • 4.3 inline 函数
    • 4.4 Lateral View
  • 5、窗口函数(开窗函数)
    • 5.1 概述
    • 5.2 常用窗口函数
      • (1)聚合函数
      • (2)跨行取值函数
      • (3)排名函数
  • 6、自定义函数
  • 7、自定义UDF函数
  • 8、其他
    • 8.1 hive当中去重的手段?面试题
      • (1)distinct 去重
      • (2)group by
      • (3)利用窗口函数去重

1、函数简介

Hive会将常用的逻辑封装成函数给用户进行使用,类似于Java中的函数。

好处:避免用户反复写逻辑,可以直接拿来使用。

重点:用户需要知道函数叫什么,能做什么。

Hive提供了大量的内置函数,按照其特点可大致分为如下几类:单行函数、聚合函数、炸裂函数、窗口函数。

以下命令可用于查询所有内置函数的相关信息。

1)查看系统内置函数

hive> show functions;

查看和string有关的函数:

show functions like 'string%';

2)查看内置函数用法

hive> desc function upper; --查看upper函数的用法

3)查看内置函数详细信息

hive> desc function extended substring;

在这里插入图片描述

2、单行函数

单行函数的特点是一进一出,即输入一行,输出一行。进:传的参数,出:返回值。

单行函数按照功能可分为如下几类: 日期函数、字符串函数、集合函数、数学函数、流程控制函数等。

2.1 算术运算函数

运算符描述
A+BA和B相加
A-BA减去B
A*BA和B 相乘
A/BA除以B
A%BA对B取余
A&BA和B按位取与
A|BA和B按位取或
A^BA和B按位取异或
~AA按位取反
--算术运算函数
select 1&0; --结果为0
select 3&2; --结果为2。先把3和2转换为2进制,再把处理结果转换为十进制。

查询出所有员工的薪水后加1显示:

hive (default)> select sal + 1 from emp;

2.2 数值函数

1)round:四舍五入

hive> select round(3.3);   3

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2)ceil:向上取整

hive> select ceil(3.1) ;   4

3)floor:向下取整

hive> select floor(4.8);  4

2.3 字符串函数

(1)substring 截取字符串

  • 语法一:substring(string A, int start)
    返回值:string
    说明:返回字符串A从start位置到结尾的字符串
  • 语法二:substring(string A, int start, int len)
    返回值:string
    说明:返回字符串A从start位置开始,长度为len的字符串

案例实操:

(1)获取第二个字符以后的所有字符

hive> select substring("wenxin",2);

输出:

enxin

(2)获取倒数第三个字符以后的所有字符

hive> select substring("wenxin",-3);

输出:

xin

(3)从第3个字符开始,向后获取2个字符

hive> select substring("wenxin",3,2);

输出:

nx

(2)replace 替换

语法:replace(string A, string B, string C)

返回值:string

说明:将字符串A中的子字符串B替换为C。

hive> select replace('wenxinwenxin', 'w', 'W')

输出:

hive> WenxinWenxin

在这里插入图片描述

(3)regexp_replace 正则替换

语法:regexp_replace(string A, string B, string C)

返回值:string

说明:将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意,在有些情况下要使用转义字符。

案例实操:

hive> select regexp_replace('100-200', '(\\d+)', 'num') 

上面这个涉及反斜杠转义字符的问题,所有有两个反斜杠

输出:

hive> num-num

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

正则表达式可视化网址

在这里插入图片描述

(4)regexp 正则匹配

语法:字符串 regexp 正则表达式

返回值:boolean

说明:若字符串符合正则表达式,则返回true,否则返回false。

(1)正则匹配成功,输出true

hive> select 'dfsaaaa' regexp 'dfsa+'

输出:

hive> true

(2)正则匹配失败,输出false

hive> select 'dfsaaaa' regexp 'dfsb+';

输出:

hive> false

(5)repeat 重复字符串

语法:repeat(string A, int n)

返回值:string

说明:将字符串A重复n遍。

hive> select repeat('123', 3);

输出:

hive> 123123123

(6)split 字符串切割

语法:split(string str, string pat)

返回值:array

说明:按照正则表达式pat匹配到的内容分割str,分割后的字符串,以数组的形式返回。

hive> select split('a-b-c-d','-');

输出:

hive> ["a","b","c","d"]

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(7)nvl 替换null值

语法:nvl(A,B)

说明:若A的值不为null,则返回A,否则返回B。 可以把其理解为给默认值的操作。

hive> select nvl(null,0); 

输出:

hive> 0

(8)concat 拼接字符串

语法:concat(string A, string B, string C, ……)

返回:string

说明:将A,B,C……等字符拼接为一个字符串

hive> select concat('beijing','-','shanghai','-','shenzhen');

输出:

hive> beijing-shanghai-shenzhen

在这里插入图片描述

(9)concat_ws 以指定分隔符拼接字符串或者字符串数组

语法:concat_ws(string A, string…| array(string))
返回值:string
说明:使用分隔符A拼接多个字符串,或者一个数组的所有元素。

hive>select concat_ws('-','beijing','shanghai','shenzhen');

输出:

hive> beijing-shanghai-shenzhen

在这里插入图片描述

(10)get_json_object 解析json字符串

在这里插入图片描述

语法:get_json_object(string json_string, string path)
返回值:string

说明:解析json的字符串json_string,返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效,那么返回NULL。

案例实操:

(1)获取json数组里面的json具体数据

hive> select get_json_object('[{"name":"大海海","sex":"男","age":"25"},{"name":"小宋宋","sex":"男","age":"47"}]','$.[0].name');

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

输出:

hive> 大海海

(2)获取json数组里面的数据

hive> select get_json_object('[{"name":"大海海","sex":"男","age":"25"},{"name":"小宋宋","sex":"男","age":"47"}]','$.[0]');

输出:

hive> {"name":"大海海","sex":"男","age":"25"}

2.4 日期函数

(1)unix_timestamp 返回当前或指定时间的时间戳

语法:unix_timestamp()
返回值:bigint
案例实操:

hive> select unix_timestamp('2022/08/08 08-08-08','yyyy/MM/dd HH-mm-ss');  

输出:

1659946088

说明:-前面是日期后面是指,日期传进来的具体格式
在这里插入图片描述

时间戳有10位的和13位的:

  • 10位的时间戳单位是秒
  • 13位的单位是毫秒

无论是把时间戳转换为时间字符串,还是将时间字符串转换为时间戳,都需要考虑时区的问题。

(2)from_unixtime

用法:转化UNIX时间戳(从 1970-01-01 00:00:00 UTC 到指定时间的秒数)到当前时区的时间格式

语法:from_unixtime(bigint unixtime[, string format])

返回值:string

案例实操:

hive> select from_unixtime(1659946088);   

输出:

2022-08-08 08:08:08

在这里插入图片描述

(3)current_date 当前日期

hive> select current_date;     

输出:

2022-07-11

(4)current_timestamp 当前的日期加时间,并且精确的毫秒

hive> select current_timestamp;

输出:

2022-07-11 15:32:22.402

(5)month:获取日期中的月

语法:month (string date)
返回值:int
案例实操:

hive> select month('2022-08-08 08:08:08');

输出:

8

(6)day 获取日期中的日

语法:day (string date)
返回值:int
案例实操:

hive> select day('2022-08-08 08:08:08')    

输出:

8

(7)hour 获取日期中的小时

语法:hour (string date)
返回值:int
案例实操:

hive> select hour('2022-08-08 08:08:08');   

输出:

8

(8)datediff 两个日期相差的天数(结束日期减去开始日期的天数)

语法:datediff(string enddate, string startdate)
返回值:int
案例实操:

hive> select datediff('2021-08-08','2022-10-09');     

输出:

-427

在这里插入图片描述

(9)date_add:日期加天数

语法:date_add(string startdate, int days)

返回值:string

说明:返回开始日期 startdate 增加 days 天后的日期

案例实操:

hive> select date_add('2022-08-08',2);   

输出:

2022-08-10

(10)date_sub:日期减天数

语法:date_sub (string startdate, int days)

返回值:string

说明:返回开始日期startdate减少days天后的日期。

案例实操:

hive> select date_sub('2022-08-08',2);    

输出:

2022-08-06

(11)date_format:将标准日期解析成指定格式字符串

hive> select date_format('2022-08-08','yyyy年-MM月-dd日')   

输出:

2022-08-08

2.5 流程控制函数

(1)case when:条件判断函数

语法一:case when a then b [when c then d]* [else e] end
返回值:T
说明:如果a为true,则返回b;如果c为true,则返回d;否则返回 e

hive> 
select case when 1=2 then 'tom' when 2=2 then 'mary' else 'tim' end 
from tabl eName; 
mary

语法二: case a when b then c [when d then e]* [else f] end
返回值: T
说明:如果a等于b,那么返回c;如果a等于d,那么返回e;否则返回f

hive> 
select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary' else 'tim' end 
from t ableName; 
mary
  • case在执行的时候,是逐个条件去判断的,先判断第一个when,不满足才去判断第二个when。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

(2)if: 条件判断,类似于Java中三元运算符

语法:if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)

返回值:T

说明:当条件testCondition为true时,返回valueTrue;否则返回valueFalseOrNull

(1)条件满足,输出正确

hive> select if(10 > 5,'正确','错误'); 

输出:正确

(2)条件满足,输出错误

hive> select if(10 < 5,'正确','错误');

输出:错误

2.6 集合函数

(1)size 集合中元素的个数

hive> select size(friends) from test; --2/2 每一行数据中的friends集合里的个数

在这里插入图片描述

(2)map 创建map集合

语法:map (key1, value1, key2, value2, …)

说明:根据输入的key和value对构建map类型

案例实操:

hive> select map('xiaohai',1,'dahai',2);  

输出:

hive> {"xiaohai":1,"dahai":2}

在这里插入图片描述

(3)map_keys 返回map中的key

hive> select map_keys(map('xiaohai',1,'dahai',2));

输出:

hive>["xiaohai","dahai"]

(4)map_values 返回map中的value

hive> select map_values(map('xiaohai',1,'dahai',2));

输出:

hive>[1,2]

(5)array 声明array集合

语法:array(val1, val2, …)

说明:根据输入的参数构建数组array类

案例实操:

hive> select array('1','2','3','4');

输出:

hive>["1","2","3","4"]

(6)array_contains 判断array中是否包含某个元素

hive> select array_contains(array('a','b','c','d'),'a');

输出:

hive> true

(7)sort_array 将array中的元素排序

hive> select sort_array(array('a','d','c'));

输出:

hive> ["a","c","d"]

在这里插入图片描述

(8)struct 声明struct中的各属性

语法:struct(val1, val2, val3, …)

说明:根据输入的参数构建结构体struct类

案例实操:

hive> select struct('name','age','weight');

输出:得到带有字段名的结构体

hive> {"col1":"name","col2":"age","col3":"weight"}

(9)named_struct 声明struct的属性和值

hive> select named_struct('name','xiaosong','age',18,'weight',80);

输出:

hive> {"name":"xiaosong","age":18,"weight":80}

3、高级聚合函数

聚合效果: 多进一出 (多行传入,一个行输出)。

1)普通聚合 count/sum

3.1 collect_list 函数

2)collect_list 收集并形成list集合,结果不去重

hive>
select sex,collect_list(job)
fromemployee
group by sex

结果:

["行政","研发","行政","前台"]["销售","研发","销售","前台"]

在这里插入图片描述

3.2 collect_set 函数

3)collect_set 收集并形成set集合,结果去重

hive>
select sex,collect_set(job)
fromemployee
group by sex

结果:

["行政","研发","前台"]["销售","研发","前台"]

4、炸裂函数

在这里插入图片描述

4.1 expload 函数

在这里插入图片描述
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4.2 posexplode 函数

  • posexplode相比于explode还会返回索引。

在这里插入图片描述

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4.3 inline 函数

  • inline里面接受的是一个数组,数组里面的元素是结构体

在这里插入图片描述

4.4 Lateral View

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

5、窗口函数(开窗函数)

5.1 概述

在这里插入图片描述
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  • 这里窗口范围描述的上一行到当前行指的是:计算当中实际参与的数据的上一行到当前行,而指的不是原表的上一行到当前行。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  • 并且对于基于值的窗口函数,只有当between和and当中有包含数值的时候,必须保证order by后面的column是数值型或者字符串的。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  • total_amount:相当于截止到每一个下单日期的总额。

在这里插入图片描述

  • 由于进行了分区,因此当到达4的时候,和前面的3不在同一个分区,因此只包含其自身。
  • 有分区之后的第一行到当前行指的是:该分区当中的第一行到当前行。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 对于order by:在基于行和基于值两方面是不同的。在基于行上,如果不写order by,则是随机的,不确定,这样后面写range…between也没有意义【从负无穷到正无穷】。

5.2 常用窗口函数

按照功能,常用窗口可划分为如下几类:聚合函数、跨行取值函数、排名函数。

(1)聚合函数

max:最大值。
min:最小值。
sum:求和。
avg:平均值。
count:计数。

(2)跨行取值函数

(1)lead和lag
在这里插入图片描述

  • 注:lag和lead函数不支持自定义窗口。
    在这里插入图片描述

(2)first_value和last_value

在这里插入图片描述

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(3)排名函数

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 注:rank 、dense_rank、row_number不支持自定义窗口。

6、自定义函数

在hive当中有多种函数:比如单行函数、聚合函数、UDTF函数、窗口函数。而这四类函数都可以进行自定义。

  • 在具体使用时候,一般较少自定义,如果有也是自定义单行函数。

1)Hive自带了一些函数,比如:max/min等,但是数量有限,自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。

2)当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function)。

3)根据用户自定义函数类别分为以下三种:

  • UDF(User-Defined-Function): 一进一出。
  • UDAF(User-Defined Aggregation Function): 用户自定义聚合函数,多进一出。
    类似于:count/max/min
  • UDTF(User-Defined Table-Generating Functions): 用户自定义表生成函数,一进多出。
    如lateral view explode()

4)官方文档地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins

5)编程步骤

(1)继承Hive提供的类

org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;

(2)实现类中的抽象方法

(3)在hive的命令行窗口创建函数

添加jar。

add jar linux_jar_path

创建function。

create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;

(4)在hive的命令行窗口删除函数

drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;

7、自定义UDF函数

需求:

自定义一个UDF实现计算给定基本数据类型的长度,例如:

hive(default)> select my_len("abcd");
4

1)创建一个Maven工程Hive

2)导入依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>hive-exec</artifactId><version>3.1.3</version></dependency>
</dependencies>

3)创建一个类

在这里插入图片描述

public class MyUDF extends GenericUDF {/*** 判断传进来的参数的类型和长度* 约定返回的数据类型*/@Overridepublic ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {if (arguments.length !=1) {throw  new UDFArgumentLengthException("please give me  only one arg");}if (!arguments[0].getCategory().equals(ObjectInspector.Category.PRIMITIVE)){throw  new UDFArgumentTypeException(1, "i need primitive type arg");}return PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;}/*** 解决具体逻辑的*/@Overridepublic Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {Object o = arguments[0].get();if(o==null){return 0;}return o.toString().length();}@Override// 用于获取解释的字符串public String getDisplayString(String[] children) {return "";}
}

4)创建临时函数

(1)打成jar包上传到服务器/opt/module/hive/datas/myudf.jar

(2)将jar包添加到hive的classpath,临时生效

hive (default)> add jar /opt/module/hive/datas/myudf.jar;

(3)创建临时函数与开发好的java class关联

hive (default)> 
create temporary function my_len 
as "com.wenxin.hive.udf.MyUDF";

(4)即可在hql中使用自定义的临时函数

hive (default)> 
select ename,my_len(ename) ename_len 
from emp;

(5)删除临时函数

hive (default)> drop temporary function my_len;

注意:临时函数只跟会话有关系,跟库没有关系。只要创建临时函数的会话不断,在当前会话下,任意一个库都可以使用,其他会话全都不能使用。

5)创建永久函数

(1)创建永久函数

注意:因为add jar本身也是临时生效,所以在创建永久函数的时候,需要制定路径(并且因为元数据的原因,这个路径还得是HDFS上的路径)。

hive (default)> 
create function my_len2 
as "com.atguigu.hive.udf.MyUDF" 
using jar "hdfs://hadoop102:8020/udf/myudf.jar";

(2)即可在hql中使用自定义的永久函数

hive (default)> 
select ename,my_len2(ename) ename_len 
from emp;

(3)删除永久函数

hive (default)> drop function my_len2;

注意:永久函数跟会话没有关系,创建函数的会话断了以后,其他会话也可以使用。

永久函数创建的时候,在函数名之前需要自己加上库名,如果不指定库名的话,会默认把当前库的库名给加上。

永久函数使用的时候,需要在指定的库里面操作,或者在其他库里面使用的话加上,库名.函数名。

8、其他

8.1 hive当中去重的手段?面试题

(1)distinct 去重

select distinctuser_id,create_date
from order_info

distinct后面直接跟多个字段,则会根据多个字段进行去重。
对多个字段进行去重的时候,不需要加括号!

(2)group by

select user_id,create_date
from order_info
group byuser_id,create_date
  • 按照两个字段去重,则会按照两个字段进行分组,因为group by会把两个字段相同的分到一组。并且一组只会返回一条数据。

(3)利用窗口函数去重

selectuser_id,create_date,row_number() over (partition by user_id,create_date) rn
from order_info

在这里插入图片描述

  • 将每个分区里面排名为1的取出来即可。
selectuser_id,create_date,
from
(selectuser_id,create_date,row_number() over (partition by user_id,create_date) rnfrom order_info
)t1
where rn=1;

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DDA 算法

CAD 算法是计算机辅助设计的算法&#xff0c;几何算法是解决几何问题的算法 CAD 算法是指在计算机辅助设计软件中使用的算法&#xff0c;用于实现各种设计和绘图功能&#xff0c;CAD 广泛应用于建筑、机械、电子等领域&#xff0c;可以大大提高设计效率和精度 绘图算法是 CAD…...

天猫数据平台-淘宝天猫数据-天猫销售数据分析:11月天猫平台滑雪运动装备行业销量翻倍!

随着天气变冷、冬季来临&#xff0c;迎来了疫情后的首个滑雪季&#xff0c;加之自冬奥会结束以来&#xff0c;大众参与冰雪运动的热度持续攀升&#xff0c;因此&#xff0c;冰雪运动的需求正集中释放。 根据相关数据显示&#xff0c;11月以来&#xff0c;全国滑雪场门票预订量较…...

使用OpenCV和PIL库读取图片的区别

OpenCV 和 PIL&#xff08;Pillow&#xff09;是两个不同的图像处理库&#xff0c;它们使用不同的数据结构来表示图像。 OpenCV 格式图像&#xff1a; OpenCV 中的图像通常表示为 NumPy 数组。这些数组可以是多维的&#xff0c;例如对于彩色图像&#xff0c;它们是三维数组&am…...

Amazon CodeWhisperer:AI 编程助手

文章作者&#xff1a;prigioni 1. 什么是 Amazon CodeWhisperer&#xff1f; Amazon CodeWhisperer 能够理解以自然语言&#xff08;英语&#xff09;编写的注释&#xff0c;并能实时生成多条代码建议&#xff0c;以此提高开发人员生产力。该服务可以直接在集成开发环境&#…...

Linux 使用 Anaconda+Uwsgi 部署 Django项目和前端项目

一、安装Anaconda 使用Anaconda创建python环境的优点&#xff1a; virtualenv只能创建系统原有的python版本&#xff0c;而不能创建创建任意版本的环境 而Anaconda的虚拟环境中&#xff0c;你可以指定任意现存可使用的python环境&#xff08;包括比原环境版本高的python版本&a…...

分析若依的文件上传处理逻辑

分析若依的文件上传处理逻辑 注&#xff1a;已经从若依框架完成拆分&#xff0c;此处单独分析一下人家精彩的封装&#xff0c;也来理解一下怎么做一个通用的上传接口&#xff01;如有分析的&#xff0c;理解的不透彻的地方&#xff0c;大家多多包含&#xff0c;欢迎批评指正&am…...

Note3---初阶二叉树~~

目录​​​​​​​ 前言&#x1f344; 1.树概念及结构☎️ 1.1 树的概念&#x1f384; 1.2 树的相关概念&#x1f99c; 1.2.1 部分概念的加深理解&#x1f43e; 1.2.2 树与非树&#x1fab4; 1.3 树的表示&#x1f38b; 1.4 树在实际中的运用&#xff08;表示文件系统…...

ElasticSearch学习篇8_Lucene之数据存储(Stored Field、DocValue、BKD Tree)

前言 Lucene全文检索主要分为索引、搜索两个过程&#xff0c;对于索引过程就是将文档磁盘存储然后按照指定格式构建索引文件&#xff0c;其中涉及数据存储一些压缩、数据结构设计还是很巧妙的&#xff0c;下面主要记录学习过程中的StoredField、DocValue以及磁盘BKD Tree的一些…...

ROS机器人入门

http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/ 1、ROS简介 ROS 是一个适用于机器人的开源的元操作系统。其实它并不是一个真正的操作系统&#xff0c;其 底层的任务调度、编译、寻址等任务还是由 Linux 操作系统完成&#xff0c;也就是说 ROS 实际上是运 行在 Linux 上的次级…...

30. 深度学习进阶 - 池化

Hi&#xff0c;你好。我是茶桁。 上一节课&#xff0c;我们详细的学习了卷积的原理&#xff0c;在这个过程中给大家讲了一个比较重要的概念&#xff0c;叫做input channel&#xff0c;和output channel。 当然现在不需要直接去实现, 卷积的原理PyTorch、或者TensorFlow什么的…...

工业应用新典范,飞凌嵌入式FET-D9360-C核心板发布!

来源&#xff1a;飞凌嵌入式官网 当前新一轮科技革命和产业变革突飞猛进&#xff0c;工业领域对高性能、高可靠性、高稳定性的计算需求也在日益增长。为了更好地满足这一需求&#xff0c;飞凌嵌入式与芯驰科技&#xff08;SemiDrive&#xff09;强强联合&#xff0c;基于芯驰D9…...

智慧工地云平台源码,基于微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql

智慧工地管理云平台系统&#xff0c;智慧工地全套源码&#xff0c;java版智慧工地源码&#xff0c;支持PC端、大屏端、移动端。 智慧工地聚焦建筑行业的市场需求&#xff0c;提供“平台网络终端”的整体解决方案&#xff0c;提供劳务管理、视频管理、智能监测、绿色施工、安全管…...

FastAPI 教程:从入门到实践

FastAPI 是一个现代、快速&#xff08;高性能&#xff09;的 Web 框架&#xff0c;用于构建 API&#xff0c;支持 Python 3.6。它基于标准 Python 类型提示&#xff0c;易于学习且功能强大。以下是一个完整的 FastAPI 入门教程&#xff0c;涵盖从环境搭建到创建并运行一个简单的…...

什么是EULA和DPA

文章目录 EULA&#xff08;End User License Agreement&#xff09;DPA&#xff08;Data Protection Agreement&#xff09;一、定义与背景二、核心内容三、法律效力与责任四、实际应用与意义 EULA&#xff08;End User License Agreement&#xff09; 定义&#xff1a; EULA即…...

C++.OpenGL (10/64)基础光照(Basic Lighting)

基础光照(Basic Lighting) 冯氏光照模型(Phong Lighting Model) #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

【JavaWeb】Docker项目部署

引言 之前学习了Linux操作系统的常见命令&#xff0c;在Linux上安装软件&#xff0c;以及如何在Linux上部署一个单体项目&#xff0c;大多数同学都会有相同的感受&#xff0c;那就是麻烦。 核心体现在三点&#xff1a; 命令太多了&#xff0c;记不住 软件安装包名字复杂&…...

iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈

在日常iOS开发过程中&#xff0c;性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期&#xff0c;开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发&#xff0c;但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...

【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的“no matching...“系列算法协商失败问题

【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的"no matching..."系列算法协商失败问题 摘要&#xff1a; 近期&#xff0c;在使用较新版本的OpenSSH客户端连接老旧SSH服务器时&#xff0c;会遇到 "no matching key exchange method found"​, "n…...

解析奥地利 XARION激光超声检测系统:无膜光学麦克风 + 无耦合剂的技术协同优势及多元应用

在工业制造领域&#xff0c;无损检测&#xff08;NDT)的精度与效率直接影响产品质量与生产安全。奥地利 XARION开发的激光超声精密检测系统&#xff0c;以非接触式光学麦克风技术为核心&#xff0c;打破传统检测瓶颈&#xff0c;为半导体、航空航天、汽车制造等行业提供了高灵敏…...

安卓基础(Java 和 Gradle 版本)

1. 设置项目的 JDK 版本 方法1&#xff1a;通过 Project Structure File → Project Structure... (或按 CtrlAltShiftS) 左侧选择 SDK Location 在 Gradle Settings 部分&#xff0c;设置 Gradle JDK 方法2&#xff1a;通过 Settings File → Settings... (或 CtrlAltS)…...