Day4-Hive直播行业基础笔试题
Hive笔试题实战
短视频
题目一：计算各个视频的平均完播率
有用户-视频互动表tb_user_video_log：
| id | uid | video_id | start_time | end_time | if_follow | if_like | if_retweet | comment_id |
| 1 | 101 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:30 | 0 | 1 | 1 | NULL |
| 2 | 102 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:24 | 0 | 0 | 1 | NULL |
| 3 | 103 | 2001 | 2021-10-01 11:00:00 | 2021-10-01 11:00:34 | 0 | 1 | 0 | 1732526 |
| 4 | 101 | 2002 | 2021-09-01 10:00:00 | 2021-9-01 10:00:42 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 5 | 102 | 2002 | 2021-10-01 11:00:00 | 2021-10-01 10:00:30 | 1 | 0 | 1 | NULL |
uid-用户ID，video_id-视频ID，start_time-开始观看时间，end_time-结束观看时间，if_follow-是否关注，if_like-是否点赞，if_retweet-是否转发，comment_id-评论ID。
有短视频信息表tb_video_info：
| id | video_id | author | tag | duration | release_time |
| 1 | 2001 | 901 | 影视 | 30 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 2 | 2002 | 901 | 美食 | 60 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 3 | 2003 | 902 | 旅游 | 90 | 2021-01-01 07:00:00 |
video_id-视频ID，author-创作者ID，tag-类别标签，duration-视频时长(秒)，release_time-发布时间。
问题：计算2021年里有播放记录的每个视频的完播率(结果保留三位小数)，并按完播率降序排序。输出结果如下：
| video_id | avg_comp_play_rate |
| 2001 | 0.667 |
| 2002 | 0.000 |
注：视频完播率是指完成播放次数占总播放次数的比例。简单起见，结束观看时间与开始播放时间的差≥视频时长时，视为完成播放。
-- 建立用户-视频互动表
drop table if exists tb_user_video_log;
create table tb_user_video_log (
id int comment '自增ID',
uid int comment '用户ID',
video_id int comment '视频ID',
start_time string COMMENT '开始观看时间',
end_time string COMMENT '结束观看时间',
if_follow int comment '是否关注',
if_like int comment '是否点赞',
if_retweet int comment '是否转发',
comment_id int comment '评论ID'
) comment '用户-视频互动表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 建立短视频信息表
drop table if exists tb_video_info;
create table tb_video_info (
id int comment '自增ID',
video_id int comment '视频ID',
author int comment '创作者ID',
tag string comment '类别标签',
duration int comment '视频时长(秒数)',
release_time string comment '发布时间'
) comment '短视频信息表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 插入数据
insert into tb_user_video_log
values (1, 101, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:30', 0, 1, 1, null),
(2, 102, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:24', 0, 0, 1, null),
(3, 103, 2001, '2021-10-01 11:00:00', '2021-10-01 11:00:34', 0, 1, 0, 1732526),
(4, 101, 2002, '2021-09-01 10:00:00', '2021-09-01 10:00:42', 1, 0, 1, null),
(5, 102, 2002, '2021-10-01 11:00:00', '2021-10-01 11:00:30', 1, 0, 1, null);
insert into tb_video_info
values (1, 2001, 901, '影视', 30, '2021-01-01 7:00:00'),
(2, 2002, 901, '美食', 60, '2021-01-01 7:00:00'),
(3, 2003, 902, '旅游', 90, '2021-01-01 7:00:00');
参考答案：
-- 第一步：找出2021年有过播放的视频
select * from tb_user_video_log where year(start_time) = 2021;
-- 第二步：计算(每一个视频的)完播次数。完播：结束时间-起始时间>=视频时长
select a.video_id as video_id,
sum(if(unix_timestamp(a.end_time) - unix_timestamp(a.start_time) >= b.duration, 1, 0))
from (
select * from tb_user_video_log where year(start_time) = 2021
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by a.video_id;
-- 第三步：计算完播率。完播次数/总的播放次数
select a.video_id as video_id,
sum(if(unix_timestamp(a.end_time) - unix_timestamp(a.start_time) >= b.duration, 1, 0)) / count(*)
from (
select * from tb_user_video_log where year(start_time) = 2021
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by a.video_id;
-- 第四步：保留三位小数，还需要降序排序
select a.video_id as video_id,
round(sum(if(unix_timestamp(a.end_time) - unix_timestamp(a.start_time) >= b.duration, 1, 0)) / count(*), 3) as avg_comp_play_rate
from (
select * from tb_user_video_log where year(start_time) = 2021
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by a.video_id
order by avg_comp_play_rate desc;
题目二：平均播放进度大于60%的视频类别
有用户-视频互动表tb_user_video_log：
| id | uid | video_id | start_time | end_time | if_follow | if_like | if_retweet | comment_id |
| 1 | 101 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:30 | 0 | 1 | 1 | NULL |
| 2 | 102 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:21 | 0 | 0 | 1 | NULL |
| 3 | 103 | 2001 | 2021-10-01 11:00:50 | 2021-10-01 11:01:20 | 0 | 1 | 0 | 1732526 |
| 4 | 102 | 2002 | 2021-10-01 11:00:00 | 2021-10-01 11:00:30 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 5 | 103 | 2002 | 2021-10-01 10:59:05 | 2021-10-01 11:00:05 | 1 | 0 | 1 | NULL |
uid-用户ID，video_id-视频ID，start_time-开始观看时间，end_time-结束观看时间，if_follow-是否关注，if_like-是否点赞，if_retweet-是否转发，comment_id-评论ID。
有短视频信息表tb_video_info：
| id | video_id | author | tag | duration | release_time |
| 1 | 2001 | 901 | 影视 | 30 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 2 | 2002 | 901 | 美食 | 60 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 3 | 2003 | 902 | 旅游 | 90 | 2021-01-01 07:00:00 |
video_id-视频ID，author-创作者ID，tag-类别标签，duration-视频时长(秒)，release_time-发布时间。
问题：计算各类视频的平均播放进度，将进度大于60%的类别输出(结果保留两位小数，并按播放进度倒序排序)。示例数据的输出结果如下：
| tag | avg_play_progress |
| 影视 | 90.00% |
| 美食 | 75.00% |
注：播放进度=播放时长÷视频时长*100%，当播放时长大于视频时长时，播放进度均记为100%。
例如：影视类视频2001被用户101、102、103看过，播放进度分别为：30秒（100%）、21秒（70%）、30秒（100%），平均播放进度为(100%+70%+100%)/3=90.00%（保留两位小数）。
-- 建立用户-视频互动表
drop table if exists tb_user_video_log;
create table tb_user_video_log (
id int comment '自增ID',
uid int comment '用户ID',
video_id int comment '视频ID',
start_time string COMMENT '开始观看时间',
end_time string COMMENT '结束观看时间',
if_follow int comment '是否关注',
if_like int comment '是否点赞',
if_retweet int comment '是否转发',
comment_id int comment '评论ID'
) comment '用户-视频互动表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 建立短视频信息表
drop table if exists tb_video_info;
create table tb_video_info (
id int comment '自增ID',
video_id int comment '视频ID',
author int comment '创作者ID',
tag string comment '类别标签',
duration int comment '视频时长(秒数)',
release_time string comment '发布时间'
) comment '短视频信息表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 插入数据
insert into tb_user_video_log
values (1, 101, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:30', 0, 1, 1, null),
(2, 102, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:21', 0, 0, 1, null),
(3, 103, 2001, '2021-10-01 11:00:50', '2021-10-01 11:01:20', 0, 1, 0, 1732526),
(4, 102, 2002, '2021-10-01 11:00:00', '2021-10-01 11:00:30', 1, 0, 1, null),
(5, 103, 2002, '2021-10-01 10:59:05', '2021-10-01 11:00:05', 1, 0, 1, null);
insert into tb_video_info
values (1, 2001, 901, '影视', 30, '2021-01-01 7:00:00'),
(2, 2002, 901, '美食', 60, '2021-01-01 7:00:00'),
(3, 2003, 902, '旅游', 90, '2021-01-01 7:00:00');
参考答案：
-- 第一步：计算每次播放的播放时长
select video_id, unix_timestamp(end_time) - unix_timestamp(start_time) as total_time from tb_user_video_log;
-- 第二步：计算每一次的播放进度
select a.video_id as video_id,
if(a.total_time / b.duration > 1, 1, a.total_time / b.duration) as play_progress
from (
select video_id, unix_timestamp(end_time) - unix_timestamp(start_time) as total_time from tb_user_video_log
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id;
-- 第三步：计算各类视频的平均播放进度
select b.tag,
avg(if(a.total_time / b.duration > 1, 1, a.total_time / b.duration)) as avg_play_progress
from (
select video_id, unix_timestamp(end_time) - unix_timestamp(start_time) as total_time from tb_user_video_log
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by b.tag;
-- 第四步：过滤，排序
select b.tag,
avg(if(a.total_time / b.duration > 1, 1, a.total_time / b.duration)) as avg_play_progress
from (
select video_id, unix_timestamp(end_time) - unix_timestamp(start_time) as total_time from tb_user_video_log
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by b.tag having avg_play_progress > 0.6 order by avg_play_progress desc;
-- 第五步：百分比
select tag,
concat(round(avg_play_progress * 100, 2), '%') as avg_play_progress
from (
select b.tag as tag,
avg(if(a.total_time / b.duration > 1, 1, a.total_time / b.duration)) as avg_play_progress
from (
select video_id, unix_timestamp(end_time) - unix_timestamp(start_time) as total_time from tb_user_video_log
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by b.tag
having avg_play_progress > 0.6
order by avg_play_progress desc
)t;
题目三：每类视频近一个月的转发量/率
有用户-视频互动表tb_user_video_log：
| id | uid | video_id | start_time | end_time | if_follow | if_like | if_retweet | comment_id |
| 1 | 101 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:20 | 0 | 1 | 1 | NULL |
| 2 | 102 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:15 | 0 | 0 | 1 | NULL |
| 3 | 103 | 2001 | 2021-10-01 11:00:50 | 2021-10-01 11:01:15 | 0 | 1 | 0 | 1732526 |
| 4 | 102 | 2002 | 2021-09-10 11:00:00 | 2021-09-10 11:00:30 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 5 | 103 | 2002 | 2021-10-01 10:59:05 | 2021-10-01 11:00:05 | 1 | 0 | 0 | NULL |
uid-用户ID，video_id-视频ID，start_time-开始观看时间，end_time-结束观看时间，if_follow-是否关注，if_like-是否点赞，if_retweet-是否转发，comment_id-评论ID。
有短视频信息表tb_video_info：
| id | video_id | author | tag | duration | release_time |
| 1 | 2001 | 901 | 影视 | 30 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 2 | 2002 | 901 | 美食 | 60 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 3 | 2003 | 902 | 旅游 | 90 | 2021-01-01 07:00:00 |
video_id-视频ID，author-创作者ID，tag-类别标签，duration-视频时长(秒)，release_time-发布时间。
问题：统计在有用户互动的最近一个月（按包含当天在内的近30天算，比如10月31日的近30天为10.2~10.31之间的数据）中，每类视频的转发量和转发率（保留3位小数）。输出结果如下：
| tag | retweet_cut | retweet_rate |
| 影视 | 2 | 0.667 |
| 美食 | 1 | 0.500 |
注：转发率＝转发量÷播放量。结果按转发率降序排序。
解释：由表tb_user_video_log的数据可得，数据转储当天为2021年10月1日。近30天内，影视类视频2001共有3次播放记录，被转发2次，转发率为0.667；美食类视频2002共有2次播放记录，1次被转发，转发率为0.500。
-- 建立用户-视频互动表
drop table if exists tb_user_video_log;
create table tb_user_video_log (
id int comment '自增ID',
uid int comment '用户ID',
video_id int comment '视频ID',
start_time string COMMENT '开始观看时间',
end_time string COMMENT '结束观看时间',
if_follow int comment '是否关注',
if_like int comment '是否点赞',
if_retweet int comment '是否转发',
comment_id int comment '评论ID'
) comment '用户-视频互动表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 建立短视频信息表
drop table if exists tb_video_info;
create table tb_video_info (
id int comment '自增ID',
video_id int comment '视频ID',
author int comment '创作者ID',
tag string comment '类别标签',
duration int comment '视频时长(秒数)',
release_time string comment '发布时间'
) comment '短视频信息表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 插入数据
insert into tb_user_video_log
values (1, 101, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:20', 0, 1, 1, null),
(2, 102, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:15', 0, 0, 1, null),
(3, 103, 2001, '2021-10-01 11:00:50', '2021-10-01 11:01:15', 0, 1, 0, 1732526),
(4, 102, 2002, '2021-09-10 11:00:00', '2021-09-10 11:00:30', 1, 0, 1, null),
(5, 103, 2002, '2021-10-01 10:59:05', '2021-10-01 11:00:05', 1, 0, 0, null);
insert into tb_video_info
values (1, 2001, 901, '影视', 30, '2021-01-01 7:00:00'),
(2, 2002, 901, '美食', 60, '2021-01-01 7:00:00'),
(3, 2003, 902, '旅游', 90, '2021-01-01 7:00:00');
参考答案：
-- 1. 找出最后一次的播放时间
select max(start_time) from tb_user_video_log;
-- 2. 基于最后一次的播放时间，向前推29天(包含当天在内的近30天算)，获取到近30天内的所有播放记录
select *
from tb_user_video_log a,
(select max(start_time) as last_date from tb_user_video_log) b
where datediff(b.last_date, a.start_time) <= 29;
-- 3. 计算每一类视频的转发量和转发率
select t2.tag as tag,
sum(if_retweet) as retweet_cut,
round(sum(if_retweet) / count(*), 3) as retweet_rate
from (
select *
from tb_user_video_log a,
(select max(start_time) as last_date from tb_user_video_log) b
where datediff(b.last_date, a.start_time) <= 29
) t1 left join tb_video_info t2 on t1.video_id = t2.video_id
group by t2.tag order by retweet_rate desc;
题目四：每个创作者每月的涨粉率及截止当前的总粉丝量
有用户-视频互动表tb_user_video_log：
| id | uid | video_id | start_time | end_time | if_follow | if_like | if_retweet | comment_id |
| 1 | 101 | 2001 | 2021-09-01 10:00:00 | 2021-09-01 10:00:20 | 0 | 1 | 1 | NULL |
| 2 | 105 | 2002 | 2021-09-10 11:00:00 | 2021-09-10 11:00:30 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 3 | 101 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:20 | 1 | 1 | 1 | NULL |
| 4 | 102 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:15 | 0 | 0 | 1 | NULL |
| 5 | 103 | 2001 | 2021-10-01 11:00:50 | 2021-10-01 11:01:15 | 1 | 1 | 0 | 1732526 |
| 6 | 106 | 2002 | 2021-10-01 10:59:05 | 021-10-01 11:00:05 | 2 | 0 | 0 | NULL |
uid-用户ID，video_id-视频ID，start_time-开始观看时间，end_time-结束观看时间，if_follow-是否关注，if_like-是否点赞，if_retweet-是否转发，comment_id-评论ID。
有短视频信息表tb_video_info：
| id | video_id | author | tag | duration | release_time |
| 1 | 2001 | 901 | 影视 | 30 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 2 | 2002 | 901 | 美食 | 60 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 3 | 2003 | 902 | 旅游 | 90 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 4 | 2004 | 902 | 美女 | 90 | 2020-01-01 08:00:00 |
video_id-视频ID，author-创作者ID，tag-类别标签，duration-视频时长(秒)，release_time-发布时间。
问题：计算2021年里每个创作者每月的涨粉率及截止当月的总粉丝量。输出结果如下：
| author | month | fans_growth_rate | total_fans |
| 901 | 2021-09 | 0.500 | 1 |
| 901 | 2021-10 | 0.250 | 2 |
注：涨粉率=(加粉量 - 掉粉量) / 播放量。结果按创作者ID、总粉丝量升序排序。if_follow-是否关注，为1表示用户观看视频中关注了视频创作者，为0表示此次互动前后关注状态未发生变化，为2表示本次观看过程中取消了关注。
解释：示例数据中表tb_user_video_log里只有视频2001和2002的播放记录，都来自创作者901，播放时间在2021年9月和10月；其中9月里加粉量为1，掉粉量为0，播放量为2，因此涨粉率为0.500（保留3位小数）；其中10月里加粉量为2，掉份量为1，播放量为4，因此涨粉率为0.250，截止当前总粉丝数为2。
-- 建立用户-视频互动表
drop table if exists tb_user_video_log;
create table tb_user_video_log (
id int comment '自增ID',
uid int comment '用户ID',
video_id int comment '视频ID',
start_time string COMMENT '开始观看时间',
end_time string COMMENT '结束观看时间',
if_follow int comment '是否关注',
if_like int comment '是否点赞',
if_retweet int comment '是否转发',
comment_id int comment '评论ID'
) comment '用户-视频互动表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 建立短视频信息表
drop table if exists tb_video_info;
create table tb_video_info (
id int comment '自增ID',
video_id int comment '视频ID',
author int comment '创作者ID',
tag string comment '类别标签',
duration int comment '视频时长(秒数)',
release_time string comment '发布时间'
) comment '短视频信息表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 插入数据
insert into tb_user_video_log
values (1, 101, 2001, '2021-09-01 10:00:00', '2021-09-01 10:00:20', 0, 1, 1, null),
(2, 105, 2002, '2021-09-10 11:00:00', '2021-09-10 11:00:30', 1, 0, 1, null),
(3, 101, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:20', 1, 1, 1, null),
(4, 102, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:15', 0, 0, 1, null),
(5, 103, 2001, '2021-10-01 11:00:50', '2021-10-01 11:01:15', 1, 1, 0, 1732526),
(6, 106, 2002, '2021-10-01 10:59:05', '2021-10-01 11:00:05', 2, 0, 0, null);
insert into tb_video_info
VALUES (1, 2001, 901, '影视', 30, '2021-01-01 7:00:00'),
(2, 2002, 901, '影视', 60, '2021-01-01 7:00:00'),
(3, 2003, 902, '旅游', 90, '2020-01-01 7:00:00'),
(4, 2004, 902, '美女', 90, '2020-01-01 8:00:00');
参考答案：
-- 1. 获取2021年的数据，日期整理成月的形式
select video_id, date_format(start_time, 'yyyy-MM') as m, if_follow
from tb_user_video_log
where year(start_time) = 2021;
-- 2. 计算每一个作者每一个月的粉丝变化数量以及视频的播放次数
select b.author as author,
a.m as m,
sum(if(a.if_follow = 2, -1, a.if_follow)) as total_fans_m,
count(*) as total_play_m
from (
select video_id, date_format(start_time, 'yyyy-MM') as m, if_follow
from tb_user_video_log
where year(start_time) = 2021
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by b.author, a.m;
-- 3. 计算每一个作者到当前月的粉丝变化率以及总粉丝量
select author,
m as `month`,
round(total_fans_m / total_play_m, 3) as fans_growth_rate,
sum(total_fans_m) over (partition by author order by m rows between unbounded preceding and current row ) as total_fans
from (
select b.author as author,
a.m as m,
sum(if(a.if_follow = 2, -1, a.if_follow)) as total_fans_m,
count(*) as total_play_m
from (
select video_id, date_format(start_time, 'yyyy-MM') as m, if_follow
from tb_user_video_log
where year(start_time) = 2021) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by b.author, a.m
) t order by author, total_fans;
题目五：国庆期间每类视频点赞量和转发量
有用户-视频互动表tb_user_video_log：
| id | uid | video_id | start_time | end_time | if_follow | if_like | if_retweet | comment_id |
| 1 | 101 | 2001 | 2021-09-24 10:00:00 | 2021-09-24 10:00:20 | 1 | 1 | 0 | NULL |
| 2 | 105 | 2002 | 2021-09-25 11:00:00 | 2021-09-25 11:00:30 | 0 | 0 | 1 | NULL |
| 3 | 102 | 2002 | 2021-09-25 11:00:00 | 2021-09-25 11:00:30 | 1 | 1 | 1 | NULL |
| 4 | 101 | 2002 | 2021-09-26 11:00:00 | 2021-09-26 11:00:30 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 5 | 101 | 2002 | 2021-09-27 11:00:00 | 2021-09-27 11:00:30 | 1 | 1 | 0 | NULL |
| 6 | 102 | 2002 | 2021-09-28 11:00:00 | 2021-09-28 11:00:30 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 7 | 103 | 2002 | 2021-09-29 11:00:00 | 2021-10-02 11:00:30 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 8 | 102 | 2002 | 2021-09-30 11:00:00 | 2021-09-30 11:00:30 | 1 | 1 | 1 | NULL |
| 9 | 101 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:20 | 1 | 1 | 0 | NULL |
| 10 | 102 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:15 | 0 | 0 | 1 | NULL |
| 11 | 103 | 2001 | 2021-10-01 11:00:50 | 2021-10-01 11:01:15 | 1 | 1 | 0 | 1732526 |
| 12 | 106 | 2002 | 2021-10-02 10:59:05 | 2021-10-02 11:00:05 | 2 | 0 | 1 | NULL |
| 13 | 107 | 2002 | 2021-10-02 10:59:05 | 2021-10-02 11:00:05 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 14 | 108 | 2002 | 2021-10-02 10:59:05 | 2021-10-02 11:00:05 | 1 | 1 | 1 | NULL |
| 15 | 109 | 2002 | 2021-10-03 10:59:05 | 2021-10-03 11:00:05 | 0 | 1 | 0 | NULL |
uid-用户ID，video_id-视频ID，start_time-开始观看时间，end_time-结束观看时间，if_follow-是否关注，if_like-是否点赞，if_retweet-是否转发，comment_id-评论ID。
有短视频信息表tb_video_info：
| id | video_id | author | tag | duration | release_time |
| 1 | 2001 | 901 | 影视 | 30 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 2 | 2002 | 901 | 美食 | 60 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 3 | 2003 | 902 | 旅游 | 90 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 4 | 2004 | 902 | 美女 | 90 | 2020-01-01 08:00:00 |
video_id-视频ID，author-创作者ID，tag-类别标签，duration-视频时长(秒)，release_time-发布时间。
问题：统计2021年国庆头3天每类视频每天的近一周总点赞量和一周内最大单天转发量，结果按视频类别降序、日期升序排序。假设数据库中数据足够多，至少每个类别下国庆头3天及之前一周的每天都有播放记录。结果如下：
| tag | dt | sum_like_cnt_7d | max_retweet_cnt_7d |
| 旅游 | 2021-10-01 | 5 | 2 |
| 旅游 | 2021-10-02 | 5 | 3 |
| 旅游 | 2021-10-03 | 6 | 3 |
解释：由表tb_user_video_log里的数据可得只有旅游类视频的播放，2021年9月25到10月3日每天的点赞量和转发量如下：
| tag | dt | like_cnt | retweet_cnt |
| 旅游 | 2021-09-25 | 1 | 2 |
| 旅游 | 2021-09-26 | 0 | 1 |
| 旅游 | 2021-09-27 | 1 | 0 |
| 旅游 | 2021-09-28 | 0 | 1 |
| 旅游 | 2021-09-29 | 0 | 1 |
| 旅游 | 2021-09-30 | 1 | 1 |
| 旅游 | 2021-10-01 | 2 | 1 |
| 旅游 | 2021-10-02 | 1 | 3 |
| 旅游 | 2021-10-03 | 1 | 0 |
因此国庆头3天（10.01~10.03）里10.01的近7天（9.25~10.01）总点赞量为5次，单天最大转发量为2次（9月25那天最大）；同理可得10.02和10.03的两个指标。
-- 建立用户-视频互动表
drop table if exists tb_user_video_log;
create table tb_user_video_log (
id int comment '自增ID',
uid int comment '用户ID',
video_id int comment '视频ID',
start_time string COMMENT '开始观看时间',
end_time string COMMENT '结束观看时间',
if_follow int comment '是否关注',
if_like int comment '是否点赞',
if_retweet int comment '是否转发',
comment_id int comment '评论ID'
) comment '用户-视频互动表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 建立短视频信息表
drop table if exists tb_video_info;
create table tb_video_info (
id int comment '自增ID',
video_id int comment '视频ID',
author int comment '创作者ID',
tag string comment '类别标签',
duration int comment '视频时长(秒数)',
release_time string comment '发布时间'
) comment '短视频信息表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 插入数据
insert into tb_user_video_log
values (1, 101, 2001, '2021-09-24 10:00:00', '2021-09-24 10:00:20', 1, 1, 0, null),
(2, 105, 2002, '2021-09-25 11:00:00', '2021-09-25 11:00:30', 0, 0, 1, null),
(3, 102, 2002, '2021-09-25 11:00:00', '2021-09-25 11:00:30', 1, 1, 1, null),
(4, 101, 2002, '2021-09-26 11:00:00', '2021-09-26 11:00:30', 1, 0, 1, null),
(5, 101, 2002, '2021-09-27 11:00:00', '2021-09-27 11:00:30', 1, 1, 0, null),
(6, 102, 2002, '2021-09-28 11:00:00', '2021-09-28 11:00:30', 1, 0, 1, null),
(7, 103, 2002, '2021-09-29 11:00:00', '2021-09-29 11:00:30', 1, 0, 1, null),
(8, 102, 2002, '2021-09-30 11:00:00', '2021-09-30 11:00:30', 1, 1, 1, null),
(9, 101, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:20', 1, 1, 0, null),
(10, 102, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:15', 0, 0, 1, null),
(11, 103, 2001, '2021-10-01 11:00:50', '2021-10-01 11:01:15', 1, 1, 0, 1732526),
(12, 106, 2002, '2021-10-02 10:59:05', '2021-10-02 11:00:05', 2, 0, 1, null),
(13, 107, 2002, '2021-10-02 10:59:05', '2021-10-02 11:00:05', 1, 0, 1, null),
(14, 108, 2002, '2021-10-02 10:59:05', '2021-10-02 11:00:05', 1, 1, 1, null),
(15, 109, 2002, '2021-10-03 10:59:05', '2021-10-03 11:00:05', 0, 1, 0, null);
insert into tb_video_info
VALUES (1, 2001, 901, '影视', 30, '2021-01-01 7:00:00'),
(2, 2002, 901, '影视', 60, '2021-01-01 7:00:00'),
(3, 2003, 902, '旅游', 90, '2020-01-01 7:00:00'),
(4, 2004, 902, '美女', 90, '2020-01-01 8:00:00');
参考答案：
-- 1. 锁定数据范围：2021-09.25~2021-10-03
select video_id, date(start_time), if_like, if_retweet
from tb_user_video_log
where datediff('2021-10-03', start_time) < 9;
-- 2. 统计每一类视频每天的点赞量和转发量
select b.tag as tag,
a.dt as dt,
sum(a.if_like) as total_like_d,
sum(a.if_retweet) as total_retweet_d
from (
select video_id, date(start_time) as dt, if_like, if_retweet
from tb_user_video_log
where datediff('2021-10-03', start_time) < 9
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by b.tag, a.dt;
-- 3. 统计最近7天的点赞总量和最大转发量
select tag,
dt,
sum(total_like_d) over (partition by tag order by dt rows between 6 preceding and current row ) as sum_like_cnt_7d,
max(total_retweet_d) over (partition by tag order by dt rows between 6 preceding and current row) as max_retweet_cnt_7d
from (
select b.tag as tag,
a.dt as dt,
sum(a.if_like) as total_like_d,
sum(a.if_retweet) as total_retweet_d
from (
select video_id, date(start_time) as dt, if_like, if_retweet
from tb_user_video_log
where datediff('2021-10-03', start_time) < 9
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by b.tag, a.dt
) t1;
-- 4. 过滤出10-01~10-03
select *
from (
select tag,
dt,
sum(total_like_d) over (partition by tag order by dt rows between 6 preceding and current row ) as sum_like_cnt_7d,
max(total_retweet_d) over (partition by tag order by dt rows between 6 preceding and current row) as max_retweet_cnt_7d
from (
select b.tag as tag,
a.dt as dt,
sum(a.if_like) as total_like_d,
sum(a.if_retweet) as total_retweet_d
from (
select video_id, date(start_time) as dt, if_like, if_retweet
from tb_user_video_log
where datediff('2021-10-03', start_time) < 9
) a left join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id
group by b.tag, a.dt
) t1
) t2 where month(dt) = 10
order by tag desc, dt asc;
题目六：近一个月发布的视频中热度最高的top3视频
有用户-视频互动表tb_user_video_log：
| id | uid | video_id | start_time | end_time | if_follow | if_like | if_retweet | comment_id |
| 1 | 101 | 2001 | 2021-09-24 10:00:00 | 2021-09-24 10:00:30 | 1 | 1 | 1 | NULL |
| 2 | 101 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:31 | 1 | 1 | 0 | NULL |
| 3 | 102 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:35 | 0 | 0 | 1 | NULL |
| 4 | 103 | 2001 | 2021-10-03 11:00:50 | 2021-10-03 10:00:35 | 1 | 1 | 0 | 1732526 |
| 5 | 106 | 2002 | 2021-10-02 11:00:05 | 2021-10-02 11:01:04 | 2 | 0 | 1 | NULL |
| 6 | 107 | 2002 | 2021-10-02 10:59:05 | 2021-10-02 11:00:06 | 1 | 0 | 0 | NULL |
| 7 | 108 | 2002 | 2021-10-02 10:59:05 | 2021-10-02 11:00:05 | 1 | 1 | 1 | NULL |
| 8 | 109 | 2002 | 2021-10-03 10:59:05 | 2021-10-03 11:00:01 | 0 | 1 | 0 | NULL |
| 9 | 105 | 2002 | 2021-09-25 11:00:00 | 2021-09-25 11:00:30 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 10 | 101 | 2003 | 2021-09-26 11:00:00 | 2021-09-26 11:00:30 | 1 | 0 | 0 | NULL |
| 11 | 101 | 2003 | 2021-09-30 11:00:00 | 2021-09-30 11:00:30 | 1 | 1 | 0 | NULL |
uid-用户ID，video_id-视频ID，start_time-开始观看时间，end_time-结束观看时间，if_follow-是否关注，if_like-是否点赞，if_retweet-是否转发，comment_id-评论ID。
有短视频信息表tb_video_info：
| id | video_id | author | tag | duration | release_time |
| 1 | 2001 | 901 | 影视 | 30 | 2021-09-05 07:00:00 |
| 2 | 2002 | 901 | 美食 | 60 | 2021-09-05 07:00:00 |
| 3 | 2003 | 902 | 旅游 | 90 | 2021-09-05 07:00:00 |
| 4 | 2004 | 902 | 美女 | 90 | 2021-09-05 08:00:00 |
video_id-视频ID，author-创作者ID，tag-类别标签，duration-视频时长(秒)，release_time-发布时间。
问题：找出近一个月发布的视频中热度最高的top3视频。结果如下：
| video_id | hot_index |
| 2001 | 122 |
| 2002 | 56 |
| 2003 | 1 |
注意：
1)热度=(a*视频完播率+b*点赞数+c*评论数+d*转发数)/新鲜度；
2)新鲜度=最近无播放天数+1，最近无播放天数指的是最后一次播放日期到最近日期之间的天数间隔；
3)当前配置的参数a，b，c，d分别为100、5、3、2；
4)最近播放日期以end_time为准，假设为T，则最近一个月按[T-29, T]闭区间统计；
5)结果中热度保留为整数，并按热度降序排序。
解释：假设最近播放日期为2021-10-03，记作当天日期；近一个月（2021-09-04及之后）发布的视频有2001、2002、2003、2004，不过2004暂时还没有播放记录；视频2001完播率1.0（被播放次数4次，完成播放4次），被点赞3次，评论1次，转发2次，最后一次播放日期为2021-10-03，所以最近无播放天数为0，因此热度为：(100*1.0+5*3+3*1+2*2)/(0+1)=122；同理，视频2003完播率0，被点赞数1，评论和转发均为0，最后一次播放日期为2021-09-30，所以最近无播放天数为3，因此热度为：(100*0+5*1+3*0+2*0)/(3+1)=1（1.2保留为整数）。
-- 建立用户-视频互动表
drop table if exists tb_user_video_log;
create table tb_user_video_log (
id int comment '自增ID',
uid int comment '用户ID',
video_id int comment '视频ID',
start_time string COMMENT '开始观看时间',
end_time string COMMENT '结束观看时间',
if_follow int comment '是否关注',
if_like int comment '是否点赞',
if_retweet int comment '是否转发',
comment_id int comment '评论ID'
) comment '用户-视频互动表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 建立短视频信息表
drop table if exists tb_video_info;
create table tb_video_info (
id int comment '自增ID',
video_id int comment '视频ID',
author int comment '创作者ID',
tag string comment '类别标签',
duration int comment '视频时长(秒数)',
release_time string comment '发布时间'
) comment '短视频信息表'
row format delimited fields terminated by ',';
-- 插入数据
insert into tb_user_video_log
values (1, 101, 2001, '2021-09-24 10:00:00', '2021-09-24 10:00:30', 1, 1, 1, null),
(2, 101, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:31', 1, 1, 0, null),
(3, 102, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:35', 0, 0, 1, null),
(4, 103, 2001, '2021-10-03 11:00:50', '2021-10-03 11:01:35', 1, 1, 0, 1732526),
(5, 106, 2002, '2021-10-02 10:59:05', '2021-10-02 11:00:04', 2, 0, 1, null),
(6, 107, 2002, '2021-10-02 10:59:05', '2021-10-02 11:00:06', 1, 0, 0, null),
(7, 108, 2002, '2021-10-02 10:59:05', '2021-10-02 11:00:05', 1, 1, 1, null),
(8, 109, 2002, '2021-10-03 10:59:05', '2021-10-03 11:00:01', 0, 1, 0, null),
(9, 105, 2002, '2021-09-25 11:00:00', '2021-09-25 11:00:30', 1, 0, 1, null),
(10, 101, 2003, '2021-09-26 11:00:00', '2021-09-26 11:00:30', 1, 0, 0, null),
(11, 101, 2003, '2021-09-30 11:00:00', '2021-09-30 11:00:30', 1, 1, 0, null);
insert into tb_video_info
VALUES (1, 2001, 901, '旅游', 30, '2021-09-05 7:00:00'),
(2, 2002, 901, '旅游', 60, '2021-09-05 7:00:00'),
(3, 2003, 902, '影视', 90, '2021-09-05 7:00:00'),
(4, 2004, 902, '影视', 90, '2021-09-05 8:00:00');
参考答案：
-- 1. 获取最后一次的结束时间
select max(date(end_time)) as last_date
from tb_user_video_log;
-- 2. 获取最近一个月的发布的视频
select video_id, duration
from tb_video_info a,
(select max(date(end_time)) as last_date from tb_user_video_log) b
where datediff(b.last_date, date(a.release_time)) <= 29;
-- 3. 统计每一条视频结束日期到最后日期之间的日期差、播放时长和其他信息
select video_id,
datediff(last_date, date(end_time)) as no_play_day,
unix_timestamp(end_time) - unix_timestamp(start_time) as play_time,
if_like,
if(comment_id is null, 0, 1) as if_comment,
if_retweet
from tb_user_video_log a,
(select max(date(end_time)) as last_date from tb_user_video_log) b;
-- 4. 统计最近一个月发布的每一个视频最近的无播放天数、完播率、总点赞量、总评论数、总转发数
select t1.video_id as video_id,
min(t1.no_play_day) as no_play_count,
sum(if(t1.play_time >= t2.duration, 1, 0)) / count(*) as play_rate,
sum(t1.if_like) as like_count,
sum(t1.if_comment) as comment_count,
sum(t1.if_retweet) as retweet_count
from (
select video_id,
datediff(last_date, date(end_time)) as no_play_day,
unix_timestamp(end_time) - unix_timestamp(start_time) as play_time,
if_like,
if(comment_id is null, 0, 1) as if_comment,
if_retweet
from tb_user_video_log a,
(select max(date(end_time)) as last_date from tb_user_video_log) b) t1
left join (select video_id, duration
from tb_video_info a,
(select max(date(end_time)) as last_date from tb_user_video_log) b
where datediff(b.last_date, date(a.release_time)) <= 29) t2 on t1.video_id = t2.video_id
group by t1.video_id;
-- 5. 计算每一个视频的热度
select video_id,
round((100 * play_rate + 5 * like_count + 3*comment_count + 2 * retweet_count) / (no_play_count + 1)) as hot_index
from (
select t1.video_id as video_id,
min(t1.no_play_day) as no_play_count,
sum(if(t1.play_time >= t2.duration, 1, 0)) / count(*) as play_rate,
sum(t1.if_like) as like_count,
sum(t1.if_comment) as comment_count,
sum(t1.if_retweet) as retweet_count
from (
select video_id,
datediff(last_date, date(end_time)) as no_play_day,
unix_timestamp(end_time) - unix_timestamp(start_time) as play_time,
if_like,
if(comment_id is null, 0, 1) as if_comment,
if_retweet
from tb_user_video_log a, (select max(date(end_time)) as last_date from tb_user_video_log) b
) t1 left join (
select video_id, duration from tb_video_info a, (select max(date(end_time)) as last_date from tb_user_video_log) b
where datediff(b.last_date, date(a.release_time)) <= 29
) t2 on t1.video_id = t2.video_id group by t1.video_id
) t order by hot_index desc limit 3;
相关文章：
Day4-Hive直播行业基础笔试题
Hive笔试题实战 短视频 题目一：计算各个视频的平均完播率 有用户-视频互动表tb_user_video_log： id uid video_id start_time end_time if_follow if_like if_retweet comment_id 1 101 2001 2021-10-01 10:00:00 2021-10-01 10:00:30 …...
mybatis批量新增数据
数据量大的时候如果在循环中执行单条新增操作，是非常慢的。那么如何在mybatis中实现批量新增数据呢？ 方法 insert 标签的 foreach 属性可以用于批量插入数据。您可以使用 foreach 属性遍历一个集合，并为集合中的每个元素生成一条插入语句。…...
webrtcP2P通话流程
文章目录 webrtcP2P通话流程webrtc多对多 mesh方案webrtc多对多 mcu方案webrtc多对多 sfu方案webrtc案例测试getUserMediagetUserMedia基础示例-打开摄像头getUserMedia canvas - 截图 打开共享屏幕 webrtcP2P通话流程 在这里，stun服务器包括stun服务和turn转发服…...
游戏引擎中的物理系统
一、物理对象与形状 1.1 对象 Actor 一般来说，游戏中的对象（Actor）分为以下四类： 静态对象 Static Actor动态对象 Dynamic Actor ---- 可能受到力/扭矩/冲量的影响检测器 TriggerKinematic Actor 运动学对象 ---- 忽略物理法则…...
【C++ STL有序关联容器】map 映射
文章目录 【 1. 基本原理 】【 2. map 的创建 】2.1 调用默认构造函数，创建一个空的 map2.2 map 被构造的同时初始化2.3 通过一个 queue 初始化另一个 queue2.4 取已建 map 中指定区域内的键值对，初始化新的 map2.5 指定排序规则 【 2. map 元素的操作 】…...
【ZZULIOJ】1041: 数列求和2（Java）
目录 题目描述 输入 输出 样例输入 Copy 样例输出 Copy code 题目描述 输入一个整数n，输出数列1-1/31/5-……前n项的和。 输入 输入只有一个整数n。 输出 结果保留2为小数,单独占一行。 样例输入 Copy 3 样例输出 Copy 0.87 code import java.util…...
C++【适配器模式】
简单介绍 适配器模式是一种结构型设计模式 | 它能使接口不兼容的对象能够相互合作。（是适配各种不同接口的一个中间件） 基础理解 举个例子：当你引用了一个第三方数据分析库，但这个库的接口只能兼容JSON 格式的数据。但你需要它…...
go | 上传文件分析 | http协议分析 | 使用openssl 实现 https 协议 server.key、server.pem
是这样的，现在分析抓包数据 test.go package mainimport ("fmt""log""github.com/gin-gonic/gin" )func main() {r : gin.Default()// Upload single filer.MaxMultipartMemory 8 << 20r.POST("/upload", func(c *g…...
Chatgpt掘金之旅—有爱AI商业实战篇|专业博客|（六）
演示站点： https://ai.uaai.cn 对话模块 官方论坛： www.jingyuai.com 京娱AI 一、AI技术创业博客领域有哪些机会？ 人工智能（AI）技术作为当今科技创新的前沿领域，为创业者提供了广阔的机会和挑战。随着AI技…...
单例模式 JAVA
单例模式 什么是单例模式？ 1、单例类只能有一个实例。2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。3、单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 应用：数据库的连接类，这样就可以确保只创建一次。节省资源。 单例模式代码：涉及懒加载…...
C++从入门到精通——初步认识面向对象及类的引入
初步认识面向对象及类的引入 前言一、面向过程和面向对象初步认识C语言C 二、类的引入C的类名代表什么示例 C与C语言的struct的比较成员函数访问权限继承默认构造函数默认成员初始化结构体大小 总结 前言 面向过程注重任务的流程和控制，适合简单任务和流程固定的场…...
GitHub入门与实践
ISBN: 978-7-115-39409-5 作者：【日】大塚弘记 译者：支鹏浩、刘斌 页数：255页 阅读时间：2023-08-05 推荐指数：★★★★★ 好久之前读完的了，一直没有写笔记。 这本入门Git的书籍还是非常推荐的，…...
centos 安装 stable-diffusion 详细流程
一、安装git 新版 先安装git 工具来更新git源码 ， 载下源码后卸载git 版本(centos 默认1.8版本，说是安装会引起失败) 安装git 命令，可使用 git --version查看版本 sudo yum install git -y 卸载git命令 sudo yum remove git 正式源码安装…...
CSS编写登录框样式
/* 重置浏览器默认样式 */ * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; } /* 设置登录框的基本样式 */ .login-box { width: 100%; max-width: 400px; margin: 50px auto; background-color: #f4f4f4; padding: 20px; box-shad…...
)
Python|OpenCV-获取鼠标点击位置的坐标，并绘制图像(13)
前言 本文是该专栏的第14篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。 本文主要来详细说明，基于OpenCV来获取鼠标点击位置的坐标，并按坐标的位置进行自动绘制图像。具体怎么实现，笔者在正文中将结合实际代码案例进行详细说明。 具体细节部分以及完整代码的实…...
：命令模式)
设计模式(14)：命令模式
介绍 将一个请求封装为一个对象，从而使我们可用不同的请求对象客户进行参数化；对请求排队或者记录请求日志，以及支持可撤销的操作。也称之为：动作Action模式，事务transaction模式。 命令模式角色 抽象命令类(Comman…...
关于阿里云云数据库自动扩缩容和自动SQL优化的20道面试题
1. 请解释阿里云云数据库自动扩缩容的概念及其工作原理。 阿里云云数据库自动扩缩容是一种基于数据库实例的实时性能数据，能够发现流量异常并提供合理的数据库规格建议和磁盘容量建议的功能。其工作原理如下： 性能监控：系统会实时监控数据库…...
mkcert生成ssl证书+nginx部署局域网内的https服务访问问题
文章目录 mkcert生成ssl证书nginx部署局域网内的https服务访问问题1、下载mkcert查看自己的电脑是arm还是amd架构 2、安装mkcert3、测试mkcert是否安装成功4、查看CA证书存放位置5、打开windows的证书控制台6、生成自签证书,可供局域网内使用其他主机访问以下是nginx部署https服…...
PTA C 1050 螺旋矩阵（思路与优化）
本题要求将给定的 N 个正整数按非递增的顺序，填入“螺旋矩阵”。所谓“螺旋矩阵”，是指从左上角第 1 个格子开始，按顺时针螺旋方向填充。要求矩阵的规模为 m 行 n 列，满足条件：mn 等于 N；m≥n；且…...
神经网络分类和回归任务实战
学习方法：torch 边用边学，边查边学 真正用查的过程才是学习的过程 直接上案例，先来跑，遇到什么解决什么 数据集Minist 数据集 做简单的任务 Minist 分类任务 总体代码（可以跑通） from pathlib import …...
云启出海，智联未来｜阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地
借阿里云中企出海大会的东风，以**「云启出海，智联未来｜打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办，现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...
最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享
文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的，根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折，不要问我为什么，主要…...
【SQL学习笔记1】增删改查+多表连接全解析（内附SQL免费在线练习工具）
可以使用Sqliteviz这个网站免费编写sql语句，它能够让用户直接在浏览器内练习SQL的语法，不需要安装任何软件。 链接如下： sqliteviz 注意： 在转写SQL语法时，关键字之间有一个特定的顺序，这个顺序会影响到…...
在Ubuntu中设置开机自动运行（sudo）指令的指南
在Ubuntu系统中，有时需要在系统启动时自动执行某些命令，特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能，可以使用多种方法，包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法，并提供…...
ETLCloud可能遇到的问题有哪些？常见坑位解析
数据集成平台ETLCloud，主要用于支持数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程。提供了一个简洁直观的界面，以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...
反射获取方法和属性
Java反射获取方法 在Java中，反射（Reflection）是一种强大的机制，允许程序在运行时访问和操作类的内部属性和方法。通过反射，可以动态地创建对象、调用方法、改变属性值，这在很多Java框架中如Spring和Hiberna…...
CSS | transition 和 transform的用处和区别
省流总结： transform用于变换/变形，transition是动画控制器 transform 用来对元素进行变形，常见的操作如下，它是立即生效的样式变形属性。 旋转 rotate(角度deg)、平移 translateX(像素px)、缩放 scale(倍数)、倾斜 skewX(角度…...
LOOI机器人的技术实现解析：从手势识别到边缘检测
LOOI机器人作为一款创新的AI硬件产品，通过将智能手机转变为具有情感交互能力的桌面机器人，展示了前沿AI技术与传统硬件设计的完美结合。作为AI与玩具领域的专家，我将全面解析LOOI的技术实现架构，特别是其手势识别、物体识别和环境…...
抽象类和接口（全）
一、抽象类 1.概念：如果⼀个类中没有包含⾜够的信息来描绘⼀个具体的对象，这样的类就是抽象类。 像是没有实际⼯作的⽅法,我们可以把它设计成⼀个抽象⽅法，包含抽象⽅法的类我们称为抽象类。 2.语法 在Java中，⼀个类如果被 abs…...
Leetcode33（ 搜索旋转排序数组）
题目表述 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值 互不相同 。 在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 < k < nums.length）上进行了 旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k1], …, nums[n-1], nums[0], nu…...