INSERT INTO TABLE dws_order_details_orders PARTITION (dt = '20230608') SELECT OrderDate,RequiredDate,UnitPrice,Quantity FROM dwm_order_details_dim JOIN dwm_orders ON dwm_order_details_dim.OrderID = dwm_orders.OrderID GROUP BY OrderDate,RequiredDate,UnitPrice,Quantity;

时间: 2024-04-06 20:32:44 浏览: 152
这是一条 SQL 语句，用于向分区表 dws_order_details_orders 中插入数据。这些数据来自于两个数据表 dwm_order_details_dim 和 dwm_orders，通过 OrderID 字段进行连接（JOIN）。在连接后，按照 OrderDate、RequiredDate、UnitPrice 和 Quantity 字段进行分组（GROUP BY），并选择这些字段作为插入的数据。其中，插入的分区为 dt = '20230608'。
相关问题

#!/bin/bash day1=$(date +%Y%m%d) day2=$(date -d "yesterday" +%Y%m%d) cd /ftpdata/receive/eda_in/in_1851 gunzip *.gz mv 10000_ACCOUNT_BASE_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_account_base.dat mv 10000_ACCOUNT_MANAGER_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_account_manager.dat mv 10000_CONSOLE_USER_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_console_user.dat mv 10000_REPORT_CRM_MASTER_ORDER_CONFIG_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_report_crm_master_order_config.dat mv 10000_INNER_ORDER_ITEM_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_inner_order_item.dat mv 10000_REPORT_RESOURCE_SCORE_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_report_resource_score.dat mv 10000_REPORT_PAYMENT_PLAN_PREVIEW_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_report_payment_plan_preview.dat mv 10000_ORDERS_ITEM_DEVELOPMENT_DETAIL_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_orders_item_development_detail.dat mv 10000_REPORT_ONE_CORD_ONE_PERSON_MANAGER_LIST_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_1code1person_manager_list.dat mv 10000_CLOUD_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_cloud.dat mv 10000_REPORT_OPOE_CUSTOMER_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_report_opoe_customer.dat mv 10000_CLOUD_ACTIVE_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_Cloud_active.dat mv 10000_BUSI_ORDER_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_busi_order.dat mv 10000_BUSI_ORDER_ITEM_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_busi_order_item.dat mv 10000_REPORT_IAM_IDENTITY_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_iam_identity.dat exit 0 什么意思

这段脚本是一个简单的Bash脚本，它的主要功能是将指定目录下的文件解压缩（使用gunzip命令），然后将解压后的文件移动到指定目录下（使用mv命令）。其中，脚本中使用了一些变量来获取日期信息，并将日期信息作为文件名的一部分。最后，脚本以退出码0退出。 具体来说，脚本的执行过程如下： 1. 获取当前日期和昨天的日期，并将其保存在day1和day2变量中。 2. 进入指定目录`/ftpdata/receive/eda_in/in_1851`。 3. 使用gunzip命令解压缩该目录下的所有.gz文件。 4. 将解压缩后的文件按照指定的命名规则移动到`/data/gbase/impdata/dws_db`目录下的相应位置。 5. 最后一行的`exit 0`表示脚本成功执行，并以退出码0退出。 这个脚本的作用可能是将某个特定日期的数据文件从一个目录移动到另一个目录，以供后续处理或分析使用。

有一个dws.dws_ty_charge_vehicle_class表，它的建表语句是CREATE TABLE dws.dws_ty_charge_vehicle_class( ty_id string COMMENT '统计表主键', map_id string COMMENT '地图ID', ty_date string COMMENT '统计时间(日)' PARTITIONED BY ( dt_class string, mapid string) 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'，表2的建表语句为CREATE TABLE tmp.public_day( ty_id string COMMENT '统计表主键', map_id string COMMENT '地图ID', ty_date string COMMENT '统计时间(日)' ) 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'hive 。动态插入分区时 insert overwrite table dws.dws_ty_charge_vehicle_class partition(dt_class,mapid) select ty_id, ty_date, map_id from tmp.fromtpart 会报一个ValidationFailureSemanticException Partition spec {map_id=null, dt_class=null} contains non-partition columns的错误

这个错误是因为你在插入数据时没有指定分区列的值。你需要在INSERT语句中指定分区列的值，例如： ``` INSERT OVERWRITE TABLE dws.dws_ty_charge_vehicle_class PARTITION(dt_class='2022-01-01', mapid='1') SELECT ty_id, ty_date, map_id FROM tmp.public_day; ``` 其中，`dt_class`和`mapid`是分区列，需要指定具体的值。在你的错误信息中，`{map_id=null, dt_class=null}`说明你没有指定分区列的值，导致出现了错误。
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with tmp_order as ( select user_id, order_stats_struct.sku_id sku_id, order_stats_struct.order_count order_count from dws_user_action_daycount lateral view explode(order_detail_stats) tmp as order_stats_struct where date_format(dt,'yyyy-MM')=date_format('2021-08-16','yyyy-MM') ), tmp_sku as ( select id, tm_id, category1_id, category1_name from dwd_dim_sku_info where dt='2021-08-16' ) insert into table ads_sale_tm_category1_stat_mn select tm_id, category1_id, category1_name, sum(if(order_count>=1,1,0)) buycount, sum(if(order_count>=2,1,0)) buyTwiceLast, sum(if(order_count>=2,1,0))/sum( if(order_count>=1,1,0)) buyTwiceLastRatio, sum(if(order_count>=3,1,0)) buy3timeLast , sum(if(order_count>=3,1,0))/sum( if(order_count>=1,1,0)) buy3timeLastRatio , date_format('2021-08-16' ,'yyyy-MM') stat_mn, '2021-08-16' stat_date from ( select tmp_order.user_id, tmp_sku.category1_id, tmp_sku.category1_name, tmp_sku.tm_id, sum(order_count) order_count from tmp_order join tmp_sku on tmp_order.sku_id=tmp_sku.id group by tmp_order.user_id,tmp_sku.category1_id,tmp_sku.category1_name,tmp_sku.tm_id )tmp group by tm_id, category1_id, category1_name

首先，使用子查询 "tmp_order" 从表 "dws_user_action_daycount" 中选择特定日期（'2021-08-16'）的用户订单统计数据。然后，使用子查询 "tmp_sku" 从表 "dwd_dim_sku_info" 中选择特定日期（'2021-08-16'）的SKU...

scala spark 将 dwd 库中表的数据关联到 dws 库中 table12 的分区表，分区字段为 etl_date，类型为 String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式 为 yyyyMMdd），并添加 dws_insert_user、dws_insert_time、dws_modify_user、 dws_modify_time 四列，其中 dws_insert_user、dws_modify_user 均填写 “user1”，dws_insert_time、dws_modify_time 均填写当前操作时间（年 月日必须是今天，时分秒只需在比赛时间范围内即可），并进行数据类型转 换

spark.sql(s"INSERT INTO dws.table12 PARTITION(etl_date='$etl_date')" + s"SELECT col1, col2, '$etl_date', '$insert_user', '$insert_time', '$modify_user', '$modify_time' " + "FROM dwd.dwd_table") ...

CREATE TABLE IF NOT EXISTS ads_ec_ec360_gmv_kpi_overview ( pay_ord_amt_fy DECIMAL COMMENT '财年_订单支付成功金额' ,mbr_cnt_std BIGINT COMMENT '历史截至当日_存量会员数' ,kpi_gmv_rate_fy DECIMAL COMMENT '财年_成交金额完成度' ) COMMENT '电商360KPI概览' PARTITIONED BY ( ds STRING COMMENT '业务日期, yyyymmdd' ) LIFECYCLE 365 ; INSERT OVERWRITE TABLE ads_ec_ec360_gmv_kpi_overview PARTITION(ds = '${biz_date}') SELECT pay_ord_amt_fy ,mbr_cnt_std ,round(pay_ord_amt_fy/30000000, 4) AS kpi_gmv_rate_fy FROM ( SELECT max(pay_ord_amt_fy) AS pay_ord_amt_fy ,max(mbr_cnt_std) AS mbr_cnt_std FROM ( SELECT 1 AS id ,sum(pay_ord_amt_fy) AS pay_ord_amt_fy ,null AS mbr_cnt_std FROM dws_ec_trd_cate_commodity_gmv_kpi_fy WHERE ds = max_pt('dws_ec_trd_cate_commodity_gmv_kpi_fy') UNION SELECT 1 AS id ,null AS pay_ord_amt_fy ,SUM(mbr_cnt) AS mbr_cnt_std FROM dws_ec_mbr_cnt_std WHERE ds = max_pt('dws_ec_mbr_cnt_std') AND reg_prov_id = '-9999' AND reg_gender = '-9999' AND age_tag = '-9999' AND user_active_type = '-9999' AND vip_level = - 9999 ) t1 GROUP BY id ) t2 ;什么意思

具体来说，该INSERT语句的SELECT部分是从两张已存在的表（dws_ec_trd_cate_commodity_gmv_kpi_fy和dws_ec_mbr_cnt_std）中查询数据，将它们的结果进行了聚合，并得到了订单支付成功金额和历史截至当日存量会员数的...

SELECT ZYEAR,ZMONTH,IFNULL(ZZCPXLT,"无系列归集") ZZCPXLT,SUM(NETWR) VVD02 ,sum(VVD04) VVD04 FROM( SELECT a.ZYEAR, a.ZMONTH, a.KAUFN, a.KDPOS, a.MATNR, a.AUART, a.MFRGR, a.NETWR, b.VVD04, c.ZZCPXLT FROM dwm_dws_cbsjbz a left join dwm_dws_cbsjbc b on a.KAUFN = b.KAUFN and a.KDPOS = b.UEPOS left JOIN ( SELECT VBELN, POSNR, ZZCPXLT FROM dwm_sap_zsdt066 WHERE VBELN IN ( SELECT KAUFN FROM dwm_dws_cbsjbz WHERE AUART = 'OR1' AND ZYEAR = '2023' and zmonth = '05' ) ) c ON a.KAUFN = c.VBELN AND a.KDPOS = c.POSNR WHERE a.AUART = 'OR1' AND a.ZYEAR = '2023' AND a.ZMONTH = '05' ) AS SFDF GROUP BY ZYEAR,ZMONTH,ZZCPXLT 语句优化 ，dwm_dws_cbsjbz a 表数据必须完整。

我理解你的问题是关于如何优化这段 SQL 语句，并且需要保证 dwm_dws_cbsjbz 表的数据完整性。下面是我提供的一些优化建议： 1. 索引优化：根据查询条件，对 dwm_dws_cbsjbz 表的 AUART、ZYEAR、ZMONTH ...

set odps.sql.hive.compatible=true; INSERT OVERWRITE TABLE ads_ec_mbr_balance_trans_info_di PARTITION (dt = '${biz_date}') SELECT * FROM (SELECT trans.user_id AS user_id ,user.nickname AS nickname ,user.mobilephonenumber AS mobile ,CAST(GET_JSON_OBJECT(user.balance,'$.cash.available') AS BIGINT) AS available ,CASE WHEN trans.type = 'recharge' THEN '充值' WHEN trans.type = 'consumption' THEN '消费' WHEN trans.type = 'withdraw' THEN '提现' WHEN trans.type = 'adjust' THEN '历史余额转换' WHEN trans.type = 'refunded' THEN '退款' END AS type ,amount AS amount ,DATE_FORMAT(CAST(UNIX_TIMESTAMP('${biz_date}', 'yyyyMMdd') AS TIMESTAMP), 'yyyy-MM-dd') AS date FROM dws_ec_mbr_balance_trans_amount_1d trans LEFT JOIN dim_ec_mbr_user_info_di user ON trans.user_id = user.id WHERE trans.dt = '${biz_date-1}') AS temp ;是什么意思

代码中的 INSERT OVERWRITE TABLE 语句用于覆盖已存在的表数据，并将查询结果插入到指定的分区中。 查询部分是一个子查询，用于获取数据。子查询中使用了表 dws_ec_mbr_balance_trans_amount_1d 和表 dim_ec_...

select recent_days, user_id, tm_id, tm_name, case recent_days when 7 then order_count_7d when 30 then order_count_30d end order_count from dws_trade_user_sku_order_nd lateral view explode(array(7,30)) tmp as recent_days where dt='2022-06-08'

1. select 语句表示要查询哪些字段，包括最近几天、用户ID、商品ID、商品名称和订单数量。 2. lateral view 是 Hive 中的一个关键字，用于将一列数组拆分成多行数据。在这里，它的作用是将 [7, 30] 这个数组...

dwm_dws_cbsjbz 小表，dwm_sap_zsdt066大表 SELECT ZYEAR,ZMONTH,ZZCPXLT,SUM(VVD02) VVD02 FROM( select a.ZYEAR, a.ZMONTH, a.KAUFN, a.KDPOS, a.MATNR, a.AUART, a.VVD02, c.ZZCPXLT from dwm_dws_cbsjbz a inner join dwm_sap_zsdt066 c on a.KAUFN = c.VBELN and a.KDPOS = c.POSNR where a.AUART = 'OR1' AND a.ZYEAR = '2023' and a.ZMONTH = '04' ) AS SFDF GROUP BY ZYEAR,ZMONTH,ZZCPXLT 优化这个语句

1. 添加索引：在dwm_dws_cbsjbz表的KAUFN和KDPOS列上添加联合索引，以及在dwm_sap_zsdt066表的VBELN和POSNR列上添加联合索引，可以提高连接查询的效率。 2. 使用子查询：将连接查询的结果作为子查询，避免了大表和...

select '2021-08-19', concat(date_add('2021-08-19',-6),'_','2021-08-19'), count(*) from ( select mid_id from ( select mid_id from ( select mid_id, date_sub(dt,rank) date_dif from ( select mid_id, dt, rank() over(partition by mid_id order by dt) rank from dws_uv_detail_daycount where dt>=date_add('2021-08-19',-6) and dt<='2021-08-19' )t1 )t2 group by mid_id,date_dif having count(*)>=3 )t3 group by mid_id )t4;

rank() over(partition by mid_id order by dt) rank from dws_uv_detail_daycount where dt>=date_add('2021-08-19',-6) and dt<='2021-08-19' ) t1 ) t2 group by mid_id,date_dif having count(*)>=3 ) ...

优化这段代码 select a.employeeid,a.customerid,a.orderid,a.productid,a.categoryid,(qb/COUNT(a.quantity))as deliveryPro from dws_proana a left join (select orderid ,count(quantity)as qb from dws_proana where expectDate>32) b on a.orderid =b.orderid left JOIN (select orderid ,COUNT(quantity)as qc from dws_proana)c on b.orderid=c.orderid;

SELECT orderid, COUNT(quantity) AS qb FROM dws_proana WHERE expectDate > 32 GROUP BY orderid; 然后将其与 dws_proana 表 JOIN： SELECT a.employeeid, a.customerid, a.orderid, a.productid, a....

SELECT ZYEAR,ZMONTH,ZZCPXLT,SUM(VVD02) VVD02 FROM( SELECT a.ZYEAR, a.ZMONTH, a.KAUFN, a.KDPOS, a.MATNR, a.AUART, a.VVD02, c.ZZCPXLT FROM dwm_dws_cbsjbz a left JOIN ( SELECT VBELN, POSNR, ZZCPXLT FROM dwm_sap_zsdt066 WHERE VBELN IN ( SELECT KAUFN FROM dwm_dws_cbsjbz WHERE AUART = 'OR1' AND ZYEAR = '2023' AND ZMONTH = '04' ) ) c ON a.KAUFN = c.VBELN AND a.KDPOS = c.POSNR WHERE a.AUART = 'OR1' AND a.ZYEAR = '2023' AND a.ZMONTH = '04' ) AS SFDF GROUP BY ZYEAR,ZMONTH,ZZCPXLT 为关键字ZZCPXLT 是NULL的赋值为无系列

FROM dwm_dws_cbsjbz WHERE AUART = 'OR1' AND ZYEAR = '2023' AND ZMONTH = '04' ) ) c ON a.KAUFN = c.VBELN AND a.KDPOS = c.POSNR WHERE a.AUART = 'OR1' AND a.ZYEAR = '2023' AND a.ZMONTH =...

select '2023-07-04', concat(date_add(next_day('2023-07-04','MO'),-7*3),'_',date_add(next_day('2023-07-04','MO'),-1)), count(*) from ( select mid_id from ( select mid_id from gmall.dws_uv_detail_daycount where dt>=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7) and dt<=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-1) group by mid_id union all select mid_id from gmall.dws_uv_detail_daycount where dt>=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7*2) and dt<=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7-1) group by mid_id union all select mid_id from gmall.dws_uv_detail_daycount where dt>=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7*3) and dt<=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7*2-1) group by mid_id )t1 group by mid_id having count(*)=3 )t2;

该查询语句中使用了子查询，首先从 gmall.dws_uv_detail_daycount 表中获取满足条件的用户 mid_id，然后在子查询中对这些用户进行分组，通过 having count(*)=3 条件筛选出连续三周都有访问的用户。...

将下面SQL语句通过sqlalchemy转换成orm语句实现：ELECT j.element, count(distinct b.requisition_no) as cnt FROM dws_v2_test.dws_biz_detail b JOIN dws_v2_test.dws_test_result p ON b.requisition_no=p.requisition_no JOIN JSON_TABLE(p.biok_category, '$[*]' columns (element varchar(50) path '$')) j WHERE b.tech_platform=:tech_platform AND b.prod_id=:prod_id and b.biz_type=:biz_type and b.report_status like '报告%' and b.report_result=:report_result and b.serv_id in :service_ids and j.element <> '' GROUP BY j.element;

其中，models是你定义的ORM模型类文件，包括BizDetail和TestResult两个类，分别对应数据库中的dws_biz_detail和dws_test_result表。需要注意的是，json_table函数需要通过func对象引入，而alias函数...

sh /shell/gbase/impshell/imp_dat_to_gbase.sh dws_db.dws_in_1851_report_crm_master_order_config $PMFolderName:$PMWorkflowName '\x05' 什么意思

- dws_db.dws_in_1851_report_crm_master_order_config: 要导入数据到的 GBase 数据库中的表名。 - $PMFolderName:$PMWorkflowName: 数据源文件所在的 Informatica PowerCenter 工作流中的文件夹名和工作流名。 ...

#!/bin/sh sleep 180 hive -e "select day_id, regexp_replace(work_order_id, '\\\\t', ''), regexp_replace(order_assess_id, '\\\\t', ''), regexp_replace(contact_type, '\\\\t', ''), regexp_replace(scene_type, '\\\\t', ''), regexp_replace(assess_mode, '\\\\t', ''), regexp_replace(join_mode, '\\\\t', ''), regexp_replace(mobile_phone, '\\\\t', ''), regexp_replace(complaint_phone, '\\\\t', ''), regexp_replace(check_assess_result, '\\\\t', ''), regexp_replace(date_format(assesssendtime, 'MM/dd/yyyy HH:mm:ss'), '\\\\t', ''), regexp_replace(date_format(usersubtime, 'MM/dd/yyyy HH:mm:ss'), '\\\\t', ''), regexp_replace(is_evaluation, '\\\\t', ''), regexp_replace(issolve, '\\\\t', ''), regexp_replace(check_assess_score, '\\\\t', ''), regexp_replace(reason, '\\\\t', '') from db_dws_jt.dws_jscp_result_bus43032 where day_id='${begin_date}';" > /data1/u_eda_lx_grp01/wwd/in_2010/dws_db_dws_in_2012_touch_10000_d.dat sed -i 's/NULL//g' /data1/u_eda_lx_grp01/wwd/in_2010/dws_db_dws_in_2012_touch_10000_d.dat sed -i 's/\t/|@|/g' /data1/u_eda_lx_grp01/wwd/in_2010/dws_db_dws_in_2012_touch_10000_d.dat sleep 120 ftp -i -n<<! open 10.7.6.118 user infaope Dc27-Fhna bin cd /ftpdata/receive/eda_in/in_2010/ lcd /data1/u_eda_lx_grp01/wwd/in_2010 prompt put dws_db_dws_in_2012_touch_10000_d.dat close bye ! 这段代码什么意思

接下来，使用Hive命令从表db_dws_jt.dws_jscp_result_bus43032中查询指定日期的数据，并将结果输出到文件/data1/u_eda_lx_grp01/wwd/in_2010/dws_db_dws_in_2012_touch_10000_d.dat。 在查询结果中，使用regexp...

改正这个代码 ALTER TABLE dws.dws_ivct_stock_health_dep_site_di rename site_id site STRING

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![【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决](https://www.consumerelectronicstestdevelopment.com/media/2hlomnxy/oppo.jpg?anchor=center&mode=crop&width=1002&height=564&bgcolor=White&rnd=132773815380200000) # 摘要 本文综述了OPPO手机故障诊断的技术细节，涵盖了工程指令的基础理论、实践应用、高级技巧以及未来发展方向。首先介绍了工程指令的定义、分类、执行环境及其与手机系统交互的重要性。随后，深入探讨了工程指令在初步故障诊断
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求[100，900]之间相差为12的素数对（注：要求素数对的两个素数均在该范围内）的个数

求解 [100, 900] 范围内相差为 12 的素数对，首先我们需要确定哪些数在这个区间内是素数。然后筛选出它们成对出现且差值为 12 的情况。 1. 确定素数范围内的素数：我们可以编写一个简单的程序来检查每个数字是否为素数，如果数字大于 1，并且除 2 到其平方根之间的所有整数都不能整除它，那么这个数字就是素数。 2. 遍历并寻找符合条件的素数对：从较大的素数开始向下遍历，找到的第一个素数作为“较大”素数，然后查看比它小 12 的下一个数，如果这个数也是素数，则找到了一对符合条件的素数。 3. 统计素数对的数量：统计在给定范围内找到的这种差距为 12 的素数对的数量。 由于计算素数
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Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文
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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。