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hive的表操作

 常用的hive命令

 

切换数据库use test;
查询表的建表信息show create table 数据库名称.表名;
查看表的类型信息desc formatted 数据库名称.表名;

删除内部表

drop table 数据库名称.表名;

 先启动hdfs ,mysql , hiveservice2,beeline

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT COL_COMMENT],.....)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment],....)]
[CLUSTERED BY (col_name,col_name,....)]
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC],...)] INFO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',']
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]

字段解释
1 CREATE TABLE创建一个指定名字的表,如果名字相同抛出异常,用户可以使用IF NOT EXISTS来忽略异

2 EXTERNAL关键字可以创建一个外部表,在建表的同时指定一个实际数据的路径(LOCATION)
,hive在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除,而外部表只删除元数据,不删除数据

3 COMMENT是为表和列添加注释

4 PARTITIONED BY是分区表
 

5 CLUSTERED BY 是建分桶(不常用)


6 SORTED BY 是指定字段进行排序(不常用)


7 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 是指每行数据中列分隔符为"," 
默认分隔符为" \001"

8 STORED AS 指定存储文件类型,数据文件是纯文本,可以使用STORED AS TEXTFILE

9 LOCATION 指定表在HDFS上的存储位置,内部表不要指定,
但是如果定义的是外部表,则需要直接指定一个路径。

 

--创建数据库test

create database if not exists test;


--在数据库test中创建emp1表
--有两种方式

--1.先切换数据库 再创建表
use test;create table if not exists emp1(emp_id int,emp_name string,department_id int)
stored as textfile
;


--将以上内容写入sql文件中,再用source 执行文件

source /opt/sql/create_emp.sql;

--查询表的建表信息
--show create table 数据库名称.表名;

show create table test.emp1;
+----------------------------------------------------+
|                   createtab_stmt                   |
+----------------------------------------------------+
| CREATE TABLE `test.emp1`(                          |
|   `emp_id` int,                                    |
|   `emp_name` string,                               |
|   `department_id` int)                             |
| ROW FORMAT SERDE                                   |
|   'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'  |
| STORED AS INPUTFORMAT                              |
|   'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'       |
| OUTPUTFORMAT                                       |
|   'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' |
| LOCATION                                           |
|   'hdfs://bigdata004:8020/user/hive/warehouse/test.db/emp1' |
| TBLPROPERTIES (                                    |
|   'bucketing_version'='2',                         |
|   'transient_lastDdlTime'='1719865642')            |
+----------------------------------------------------+


--2.直接在建表语句中指定对应的数据库
create table if not exists test.emp1(emp_id int,emp_name string,department_id int)
stored as textfile
;

--查看表的类型信息
--desc formatted 数据库名称.表名;
desc formatted test.emp1;
 


+-------------------------------+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
|           col_name            |                     data_type                      |                      comment                       |
+-------------------------------+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| # col_name                    | data_type                                          | comment                                            |
| emp_id                        | int                                                |                                                    |
| emp_name                      | string                                             |                                                    |
| department_id                 | int                                                |                                                    |
|                               | NULL                                               | NULL                                               |
| # Detailed Table Information  | NULL                                               | NULL                                               |
| Database:                     | test                                               | NULL                                               |
| OwnerType:                    | USER                                               | NULL                                               |
| Owner:                        | root                                               | NULL                                               |
| CreateTime:                   | Tue Jul 02 04:27:22 CST 2024                       | NULL                                               |
| LastAccessTime:               | UNKNOWN                                            | NULL                                               |
| Retention:                    | 0                                                  | NULL                                               |
| Location:                     | hdfs://bigdata004:8020/user/hive/warehouse/test.db/emp1 | NULL                                               |
| Table Type:                   | MANAGED_TABLE                                      | NULL                                               |
| Table Parameters:             | NULL                                               | NULL                                               |
|                               | COLUMN_STATS_ACCURATE                              | {\"BASIC_STATS\":\"true\",\"COLUMN_STATS\":{\"department_id\":\"true\",\"emp_id\":\"true\",\"emp_name\":\"true\"}} |
|                               | bucketing_version                                  | 2                                                  |
|                               | numFiles                                           | 0                                                  |
|                               | numRows                                            | 0                                                  |
|                               | rawDataSize                                        | 0                                                  |
|                               | totalSize                                          | 0                                                  |
|                               | transient_lastDdlTime                              | 1719865642                                         |
|                               | NULL                                               | NULL                                               |
| # Storage Information         | NULL                                               | NULL                                               |
| SerDe Library:                | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe | NULL                                               |
| InputFormat:                  | org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat           | NULL                                               |
| OutputFormat:                 | org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat | NULL                                               |
| Compressed:                   | No                                                 | NULL                                               |
| Num Buckets:                  | -1                                                 | NULL                                               |
| Bucket Columns:               | []                                                 | NULL                                               |
| Sort Columns:                 | []                                                 | NULL                                               |
| Storage Desc Params:          | NULL                                               | NULL                                               |
|                               | serialization.format                               | 1                                                  |
+-------------------------------+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
33 rows selected (0.153 seconds)


--创建带有注释的内部表emp2
 

create table if not exists test.emp2(emp_id int comment "员工id",emp_name string comment "员工姓名",department_id int comment "部门id"
)
comment "员工内部表"
stored as textfile
;


--将以上内容写入sql文件中,再用source
--在beeline命令行中执行sql文件

此时查看建表信息


+----------------------------------------------------+
|                   createtab_stmt                   |
+----------------------------------------------------+
| CREATE TABLE `test.emp2`(                          |
|   `emp_id` int COMMENT '??id',                     |
|   `emp_name` string COMMENT '????',                |
|   `department_id` int COMMENT '??id')              |
| COMMENT '?????'                                    |
| ROW FORMAT SERDE                                   |
|   'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'  |
| STORED AS INPUTFORMAT                              |
|   'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'       |
| OUTPUTFORMAT                                       |
|   'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' |
| LOCATION                                           |
|   'hdfs://bigdata004:8020/user/hive/warehouse/test.db/emp2' |
| TBLPROPERTIES (                                    |
|   'bucketing_version'='2',                         |
|   'transient_lastDdlTime'='1719868467')            |
+----------------------------------------------------+
16 rows selected (0.104 seconds)

 问号部分就是注释里的中文,要解决下其乱码问题

解决hive中文乱码

1.登录mysql 执行如下命令 然后重启mysql

得先退出hive 并杀死进程 kill -9 进程号

#修改字段注释字符集
alter table hive.COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;#修改表注释字符集
alter table hive.TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(20000) character set utf8;#修改分区参数,支持分区建用中文表示
alter table hive.PARTITION_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(20000) character set utf8;
alter table hive.PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(20000) character set utf8;

 打开navicat

将命令输入 ,点击运行

重启mysql

systemctl stop mysqld
systemctl start mysqld

##2. 在hive-site.xml配置文件中修改如下配置
  

      <property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://bigdata004:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value><description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description></property>

 

对于之前创建的带注释的表emp2不起效果,一=应该重新创建一个注释的表


+----------------------------------------------------+
|                   createtab_stmt                   |
+----------------------------------------------------+
| CREATE TABLE `test.emp2`(                          |
|   `emp_id` int COMMENT '员工id',                     |
|   `emp_name` string COMMENT '员工姓名',                |
|   `department_id` int COMMENT '部门id')              |
| COMMENT '?????'                                    |
| ROW FORMAT SERDE                                   |
|   'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'  |
| STORED AS INPUTFORMAT                              |
|   'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'       |
| OUTPUTFORMAT                                       |
|   'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' |
| LOCATION                                           |
|   'hdfs://bigdata004:8020/user/hive/warehouse/test.db/emp2' |
| TBLPROPERTIES (                                    |
|   'bucketing_version'='2',                         |
|   'transient_lastDdlTime'='1719869823')            |
+----------------------------------------------------+

成功了

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小红书大致会分享10篇左右。微博、抖音、以及视频剪辑等自媒体运营相关技能以及运营教程相关会陆续的进行分享。 上次分享涉及到的对比,母婴系列,或者可以说是服装类型,不需要自己过多的投入,对比知识类博主来说,自己将知识讲述出来,然后要以此账号进行变现就比较麻烦,…...

k8s自动清理节点服务

要在 Kubernetes 中实现当某个节点的 CPU 或内存使用超过 90% 时清理该节点上的服务&#xff0c;你可以使用以下几种方法&#xff1a; 自定义脚本和 cron job&#xff1a;编写一个脚本监控节点的资源使用情况&#xff0c;并在超过阈值时触发清理操作。使用 DaemonSet 运行监控…...

JS如何把年月日转为时间戳

在JavaScript中&#xff0c;将年月日&#xff08;通常表示为一个字符串或者分别的年、月、日数字&#xff09;转换为时间戳&#xff08;即Unix时间戳&#xff0c;是自1970年1月1日&#xff08;UTC/GMT的午夜&#xff09;开始所经过的秒数&#xff0c;不考虑闰秒&#xff09;可以…...

【YOLOv5进阶】——引入注意力机制-以SE为例

声明&#xff1a;笔记是做项目时根据B站博主视频学习时自己编写&#xff0c;请勿随意转载&#xff01; 一、站在巨人的肩膀上 SE模块即Squeeze-and-Excitation 模块&#xff0c;这是一种常用于卷积神经网络中的注意力机制&#xff01;&#xff01; 借鉴代码的代码链接如下&a…...

【C++题解】1456. 淘淘捡西瓜

问题&#xff1a;1456. 淘淘捡西瓜 类型&#xff1a;贪心 题目描述&#xff1a; 地上有一排西瓜&#xff0c;每个西瓜都有自己的重量。淘淘有一个包&#xff0c;包的容量是固定的&#xff0c;淘淘希望尽可能在包里装更多的西瓜&#xff08;当然要装整个的&#xff0c;不能切开…...

用Python读取Word文件并提取标题

前言 在日常工作中&#xff0c;我们经常需要处理Word文档&#xff0c;特别是从中提取关键信息&#xff0c;如标题、段落等。今天&#xff0c;我们将利用Python来实现这一功能&#xff0c;并为大家提供一段完整的代码示例。 准备工作 首先&#xff0c;你需要安装python-docx库…...

Windows编程上

Windows编程[上] 一、Windows API1.控制台大小设置1.1 GetStdHandle1.2 SetConsoleWindowInfo1.3 SetConsoleScreenBufferSize1.4 SetConsoleTitle1.5 封装为Innks 2.控制台字体设置以及光标调整2.1 GetConsoleCursorInfo2.2 SetConsoleCursorPosition2.3 GetCurrentConsoleFon…...

BiTCN-Attention一键实现回归预测+8张图+特征可视化图!注意力全家桶再更新!

声明&#xff1a;文章是从本人公众号中复制而来&#xff0c;因此&#xff0c;想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友&#xff0c;可关注我的公众号&#xff1a;强盛机器学习&#xff0c;不定期会有很多免费代码分享~ 目录 原理简介 数据介绍 结果展示 全家桶代码目…...

zoom缩放问题(关于ElementPlus、Echarts、Vue3draggable等组件偏移问题)

做了一个项目下来&#xff0c;由于整体界面偏大&#xff0c;采取了缩放90%&#xff0c;导致很多组件出现偏移问题&#xff0c;以下我会把我遇到的各种组件偏移问题依次进行描述解答&#xff1a; ElementPlus选择器下拉偏移 <template><el-select :teleported"f…...

【后端面试题】【中间件】【NoSQL】MongoDB的配置服务器、复制机制、写入语义和面试准备

MongoDB的配置服务器 引入了分片机制之后&#xff0c;MongoDB启用了配置服务器(config server) 来存储元数据&#xff0c;这些元数据包括分片信息、权限控制信息&#xff0c;用来控制分布式锁。其中分片信息还会被负责执行查询mongos使用。 MongoDB的配置服务器有一个很大的优…...

视频监控汇聚平台LntonCVS视频监控业务平台具体有哪些功能?

LntonCVS视频监控平台是一款基于H5技术开发的专业安防视频监控产品&#xff0c;旨在为安防视频监控行业提供全面的解决方案。以下是平台的主要功能和特点&#xff1a; 1. 统一接入管理&#xff1a; - 支持国内外各种品牌、协议和设备类型的监控产品统一接入管理。 - 提供标准的…...

我不小心把生产的数据改错了!同事帮我用MySQL的BinLog挽回了罚款

之前在生产做修改数据的时候不小心改错了一行数据&#xff0c;本来以为会被通报批评&#xff0c;但是同事利用binlog日志查看到了之前的旧数据&#xff0c;并且帮我回滚了&#xff0c;学到了&#xff0c;所以写了一篇binlog的文章分享给大家。 MySQL的Binary Log&#xff08;简…...

Windows系统安装NVM,实现Node.js多版本管理

目录 一、前言 二、NVM简介 三、准备工作 1、卸载Node 2、创建文件夹 四、下载NVM 五、安装NVM 六、使用NVM 1、NVM常用操作命令 2、查看NVM版本信息 3、查看Node.js版本列表&#xff1b; 4、下载指定版本Node.js 5、使用指定版本Node.js 6、查看已安装Node.js列…...

k8s部署单节点redis

一、configmap # cat redis-configmap.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:name: redis-single-confignamespace: redis data:redis.conf: |daemonize nobind 0.0.0.0port 6379tcp-backlog 511timeout 0tcp-keepalive 300pidfile /data/redis-server.pidlogfile /d…...

云微客矩阵系统:如何利用智能策略引领营销新时代?

近些年&#xff0c;短视频行业的风头一时无二&#xff0c;大量的商家和企业进驻短视频赛道&#xff0c;都或多或少的实现了实体门店的流量增长。虽然说现在短视频的门槛在逐步降低&#xff0c;但是迄今为止依旧有很多人在短视频剪辑面前望而却步。 最近在短视频营销领域&#x…...

嵌入式Linux系统编程 — 6.3 kill、raise、alarm、pause函数向进程发送信号

目录 1 kill函数 1.1 kill函数介绍 1.2 示例程序 2 raise函数 2.1 raise函数介绍 2.2 示例程序 3 alarm函数 3.1 alarm函数介绍 3.2 示例程序 4 pause函数 4.1 pause函数介绍 4.2 示例程序 与 kill 命令相类似&#xff0c; Linux 系统提供了 kill()系统调用&#…...

Swoole实践:如何使用协程构建高性能爬虫

随着互联网的普及&#xff0c;web爬虫已经成为了一个非常重要的工具&#xff0c;它可以帮助我们快速地抓取所需要的数据&#xff0c;从而降低数据获取成本。在爬虫的实现中&#xff0c;性能一直是一个重要的考虑因素。swoole是一款基于php的协程框架&#xff0c;它可以帮助我们…...

基于人脸68特征点识别的美颜算法(一) 大眼算法 C++

1、加载一张原图&#xff0c;并识别人脸的68个特征点 cv::Mat img cv::imread("5.jpg");// 人脸68特征点的识别函数vector<Point2f> points_vec dectectFace68(img);// 大眼效果函数Mat dst0 on_BigEye(800, img, points_vec);2、函数 vector<Point2f&g…...

算法金 | 欧氏距离算法、余弦相似度、汉明、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基、雅卡尔指数、半正矢、Sørensen-Dice

大侠幸会&#xff0c;在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸&#xff0c;多个算法赛 Top 「日更万日&#xff0c;让更多人享受智能乐趣」 抱个拳&#xff0c;送个礼 在算法模型构建中&#xff0c;我们经常需要计算样本之间的相似度&#xff0c;通常的做法是计算样本之间的距…...

项目实战--Spring Boot大数据量报表Excel优化

一、项目场景 项目中要实现交易报表&#xff0c;处理大规模数据导出时&#xff0c;出现单个Excel文件过大导致性能下降的问题&#xff0c;需求是导出大概四千万条数据到Excel文件&#xff0c;不影响正式环境的其他查询。 二、方案 1.使用读写分离&#xff0c;查询操作由从库…...

C#编程技术指南:从入门到精通的全面教程

无论你是编程新手&#xff0c;还是想要深化.NET技能的开发者&#xff0c;本文都将为你提供一条清晰的学习路径&#xff0c;从C#基础到高级特性&#xff0c;每一站都配有详尽解析和实用示例&#xff0c;旨在帮助你建立坚实的知识体系&#xff0c;并激发你对C#及.NET生态的热情。…...

Redis+定式任务实现简易版消息队列

Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统&#xff0c;通常被用作数据库、缓存和消息中间件。 Redis主要将数据存储在内存中&#xff0c;因此读写速度非常快。 支持不同的持久化方式&#xff0c;可以将内存中的数据定期写入磁盘&#xff0c;保证数据持久性。 redis本身就有自己…...

学习在 C# 中使用 Lambda 运算符

在 C# 中&#xff0c;lambda 运算符 > 同时用于 lambda 表达式和表达式体成员。 1. Lambda 表达式 Lambda 表达式是一种简洁的表示匿名方法&#xff08;没有名称的方法&#xff09;的方法。它使用 lambda 运算符 >&#xff0c;可以读作“转到”。运算符的左侧指定输入参…...

数据结构和算法,单链表的实现(kotlin版)

文章目录 数据结构和算法&#xff0c;单链表的实现(kotlin版)b站视频链接1.定义接口&#xff0c;我们需要实现的方法2.定义节点&#xff0c;表示每个链表节点。3.push(e: E)&#xff0c;链表尾部新增一个节点4.size(): Int&#xff0c;返回链表的长度5.getValue(index: Int): E…...

Jdk17是否有可能代替 Jdk8

JDK发展历史和开源 2006年SUN公司开源JDK&#xff0c;成立OpenJDK组织。2009年Oracle收购SUN&#xff0c;加快JDK发布周期。Oracle JDK与OpenJDK功能基本一致&#xff0c;但Oracle JDK提供更长时间的更新支持。 JDK版本特性 JDK11是长期支持版本&#xff08;LTS&#xff09;…...

oca和 ocp有什么区别

OCA&#xff08;Oracle Certified Associate&#xff09;和OCP&#xff08;Oracle Certified Professional&#xff09;在Oracle的认证体系中是两种不同级别的认证&#xff0c;它们之间存在明显的区别。以下是对两者区别的详细解释&#xff1a; 认证级别&#xff1a; OCA&…...

煤矿安全大模型:微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答

煤矿安全大模型————矿途智护者 使用煤矿历史事故案例,事故处理报告、安全规程规章制度、技术文档、煤矿从业人员入职考试题库等数据,微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答。 本项目简介: 近年来,国家对煤矿安全生产的重视程度不断提升。为了确…...

C++中的C++中的虚析构函数的作用和重要性

在C中&#xff0c;虚析构函数&#xff08;virtual destructor&#xff09;的作用和重要性主要体现在多态和继承的上下文中。了解这一点之前&#xff0c;我们先简要回顾一下多态和继承的基本概念。 继承与多态 继承&#xff1a;允许我们定义一个基类&#xff08;也称为父类或超…...

机器学习 - 文本特征处理之 TF 和 IDF

TF&#xff08;Term Frequency&#xff0c;词频&#xff09;和IDF&#xff08;Inverse Document Frequency&#xff0c;逆文档频率&#xff09;是文本处理和信息检索中的两个重要概念&#xff0c;常用于计算一个词在文档中的重要性。下面是详细解释&#xff1a; TF&#xff08…...

因为自己淋过雨所以想给嵌入式撑把伞

在开始前刚好我有一些资料&#xff0c;是我根据网友给的问题精心整理了一份「嵌入式的资料从专业入门到高级教程」&#xff0c; 点个关注在评论区回复“888”之后私信回复“888”&#xff0c;全部无偿共享给大家&#xff01;&#xff01;&#xff01;新手学嵌入式&#xff0c;…...

《C++20设计模式》中单例模式

文章目录 一、前言二、饿汉式1、实现 三、懒汉式1、实现 四、最后 一、前言 单例模式定义&#xff1a; 单例模式&#xff08;Singleton Pattern&#xff09;是一种创建型设计模式&#xff0c;其主要目的是确保一个类只有一个实例&#xff0c;并提供全局访问点来访问这个实例。…...

前端技术(说明篇)

Introduction ##编写内容&#xff1a;1.前端概念梳理 2.前端技术种类 3.前端学习方式 ##编写人&#xff1a;贾雯爽 ##最后更新时间&#xff1a;2024/07/01 Overview 最近在广州粤嵌进行实习&#xff0c;项目名称是”基于Node实现多人聊天室“&#xff0c;主要内容是对前端界…...

带电池监控功能的恒流直流负载组

EAK的交流和直流工业电池负载组测试仪对于测试和验证关键电力系统的能力至关重要&#xff0c;旨在实现最佳精度。作为一家客户至上的公司&#xff0c;我们继续尽我们所能应对供应链挑战&#xff0c;以提供出色的交货时间&#xff0c;大约是行业其他公司的一半。 交流负载组 我…...

关于Disruptor监听策略

Disruptor框架提供了多种等待策略&#xff0c;每种策略都有其适用的场景和特点。以下是这些策略的详细介绍及其适用场景&#xff1a; 1. BlockingWaitStrategy 特点&#xff1a; 使用锁和条件变量进行线程间通信&#xff0c;线程在等待时会进入阻塞状态&#xff0c;释放CPU资…...

大数据面试题之HBase(3)

HBase的预分区 HBase的热点问题 HBase的memstore冲刷条件 HBase的MVCC HBase的大合并与小合并&#xff0c;大合并是如何做的?为什么要大合并 既然HBase底层数据是存储在HDFS上&#xff0c;为什么不直接使用HDFS&#xff0c;而还要用HBase HBase和Phoenix的区别 HBase支…...

c#中赋值、浅拷贝和深拷贝

在 C# 编程中&#xff0c;深拷贝&#xff08;Deep Copy&#xff09;和浅拷贝&#xff08;Shallow Copy&#xff09;是用于复制对象的两种不同方式&#xff0c;它们在处理对象时有着重要的区别和适用场景。 浅拷贝&#xff08;Shallow Copy&#xff09; 浅拷贝是指创建一个新对…...

旧版st7789屏幕模块 没有CS引脚的天坑 已解决!!!

今天解决了天坑一个&#xff0c;大家可能有的人买的是st7789屏幕模块&#xff0c;240x240&#xff0c;1.3寸的 他标注的是老版&#xff0c;没有CS引脚&#xff0c;小崽子长这样&#xff1a; 这熊孩子用很多通用的驱动不吃&#xff0c;死活不显示&#xff0c;网上猛搜&#xff…...

激光粒度分析仪校准步骤详解:提升测量精度的秘诀

在材料科学、环境监测、医药研发等众多领域&#xff0c;激光粒度分析仪以其高精度、高效率的测量性能&#xff0c;成为了不可或缺的测试工具。然而&#xff0c;为了保持其测量结果的准确性和可靠性&#xff0c;定期校准是不可或缺的步骤。 接下来&#xff0c;佰德将为您详细介…...

独一无二的设计模式——单例模式(python实现)

1. 引言 大家好&#xff0c;今天我们来聊聊设计模式中的“独一无二”——单例模式。想象一下&#xff0c;我们在开发一个复杂的软件系统&#xff0c;需要一个全局唯一的配置管理器&#xff0c;或者一个统一的日志记录器&#xff1b;如果每次使用这些功能都要创建新的实例&…...

IDEA中使用Maven打包及碰到的问题

1. 项目打包 IDEA中&#xff0c;maven打包的方式有两种&#xff0c;分别是 install 和 package &#xff0c;他们的区别如下&#xff1a; install 方式 install 打包时做了两件事&#xff0c;① 将项目打包成 jar 或者 war&#xff0c;打包结果存放在项目的 target 目录下。…...

数据分析如何在企业中发挥价值

数据分析如何在企业中发挥价值 数据分析的目的是什么为什么怎么做做什么 思考问题流程确认问题拆解问题量化分析 分析数据流程收集数据处理数据制作图表 全流程 数据分析的目的 是什么 通过数据量化企业当前的经营现状或业务事实&#xff0c;将业务细节转换为具体数据&#xf…...

基于Qt实现的PDF阅读、编辑工具

记录一下实现pdf工具功能 语言&#xff1a;c、qt IDE&#xff1a;vs2017 环境&#xff1a;win10 一、功能演示&#xff1a; 二、功能介绍&#xff1a; 1.基于saribbon主体界面框架&#xff0c;该框架主要是为了实现类似word导航项 2.加载PDF放大缩小以及预览功能 3.pdf页面跳转…...

解决video.js在demo中可以播放,在已有项目中无限waiting的问题

video.js的是有推荐的和react一起使用的写法的&#xff1a;https://videojs.com/guides/react/ 但是这个写法在demo中可以正常播放&#xff0c;在放在现有的项目中则播不出来&#xff0c;也不报错&#xff0c;就是log里显示on waiting后就什么动静都没有了&#xff0c;页面显示…...

全球首款搭载Google Gemini和GPT-4o的智能眼镜发布

智能眼镜仍然是一个尚未完全成熟的未来概念&#xff0c;但生成式人工智能的到来显著提升了这些设备的能力。Meta 的 Ray-Ban 智能眼镜被许多人视为当今最好的选择之一&#xff0c;而现在 Solos AirGo Vision 正在为其带来竞争&#xff0c;这款眼镜还集成了 Google Gemini 支持。…...

Pip install 和Conda install 的区别和使用场景

Pip install 和Conda install 的区别和使用场景...

15.99万起奇瑞风云T9开启预售,这是不得不知道的几点

奇瑞风云T9正式开启了预售,此次公布的是120km长续航版的预售价格,预售区间为15.99-19.99万元。那么新车有哪些亮点呢?一起来看下。紧凑型SUV价格给你7座布局奇瑞风云T9官方给它的定位是紧凑型SUV,但它的车身尺寸其实并不小,车身尺寸为4795/1930/1738mm,轴距为2770mm。这个…...

基于广义极大极小凹惩罚的心电信号降噪方法(MATLAB R2021B)

凸优化是数学最优化的一个子领域&#xff0c;研究定义于凸集中的凸函数最小化问题。由于心电信号降噪的过程可以理解为求信号的稀疏近似解&#xff0c;因此基于凸优化和稀疏性表达的去噪方法可用于心电信号处理。在凸优化的数学模型中&#xff0c;惩罚项的选取对最终结果会产生…...

【大数据】Hadoop 2.X和1.X升级优化对比

目录 1.前言 2.hadoop 1.X的缺点和优化方向 3.解决NameNode的局限性 3.1.Hadoop HA 3.2.Haddop federation 4.yarn 5.周边组件 1.前言 本文是作者大数据系列中的一文&#xff0c;专栏地址&#xff1a; https://blog.csdn.net/joker_zjn/category_12631789.html?spm10…...

网络原理-HTTPS协议

在前面说到HTTP中,我们通过抓包,可以看到许多信息内容,其中往往会包含一些敏感信息,这些都是明文传输,当我们的请求被黑客或者不法分子截获后,那就很危险了,因此衍生出了HTTPS协议来对传输数据进行加密。 一、加密原理 基本原理如下&#xff1a; 明文 密钥 > 密文 密文…...

第十三届蓝桥杯国赛大学B组填空题(c++)

A.2022 动态规划 AC; #include<iostream> #define int long long using namespace std; int dp[2050][15]; //dp[i][j]:把数字i分解为j个不同的数的方法数 signed main(){dp[0][0]1;for(int i1;i<2022;i){for(int j1;j<10;j){//一种是已经分成j个数,这时只需每一个…...

SpringBoot搭建Eureka注册中心

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章男女通用,看懂了就去分享给你的码吧。 1、Spring-Cloud Euraka介绍 Spring-Cloud Euraka是Spring Cloud集合中一…...