insert overwrite table dim.prod_designcase_fact partition (month)

时间: 2024-05-20 16:16:47 浏览: 107
Unfortunately, as an AI language model, I do not have access to your database or table structure, so I cannot provide a complete and accurate answer to your question. However, I can provide you with a general explanation of the command you provided. The command "insert overwrite table dim.prod_designcase_fact partition (month)" is an SQL statement that is used to insert data into a table and overwrite any existing data in the table. The "dim.prod_designcase_fact" is the name of the table, and "partition (month)" specifies that the data will be inserted into a specific partition based on the value of the "month" column. Without more information about your specific database and table structure, it is difficult to provide a more detailed explanation or example. It is important to ensure that you have the necessary permissions and access rights to execute this command and that you fully understand the implications of overwriting data in a table.
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SQL_Assistant_9.5.469_Enterprise_Edition-破解版

非常好用的SQL_Assistant_9.5.469 破解版，目前自己在用的，支持所有数据库类型 1、Copy Overwrite to installation folder and apply it 2、Copy Patch to installation folder and apply it 3、Run Patch

如何从字符串 "INSERT OVERWRITE TABLE HDQRY.TEMP_SZQQ2020_19072_XT SELECT T.tran_cusm_no ,'汇出' AS TRAN_TYPE FROM ORAMIS.CTIS_TXN_TIF_BAS_P_F T WHERE T.rel_payee_name REGEXP '信托' GROUP BY T.tran_cusm_no UNION ALL SELECT T.tran_cusm_no ,'汇入' AS TRAN_TYPE FROM ORAMIS.ctis_txn_tif_bas_p_f T WHERE T.rel_pay_name REGEXP '信托' GROUP BY T.tran_cusm_no ;--EOF|STEP-1(INSERT-HDQRY.TEMP_SZQQ2020_19072_XT OK)" 中匹配出 "SELECT T.tran_cusm_no ,'汇出' AS TRAN_TYPE FROM ORAMIS.CTIS_TXN_TIF_BAS_P_F T WHERE T.rel_payee_name REGEXP '信托' GROUP BY T.tran_cusm_no" 和 "SELECT T.tran_cusm_no ,'汇入' AS TRAN_TYPE FROM ORAMIS.ctis_txn_tif_bas_p_f T WHERE T.rel_pay_name REGEXP '信托' GROUP BY T.tran_cusm_no"

s = "INSERT OVERWRITE TABLE HDQRY.TEMP_SZQQ2020_19072_XT SELECT T.tran_cusm_no ,'汇出' AS TRAN_TYPE FROM ORAMIS.CTIS_TXN_TIF_BAS_P_F T WHERE T.rel_payee_name REGEXP '信托' GROUP BY T.tran_cusm_no ...

insert overwrite table discountdw.dwd_sd_adds_order_bill_inc partition(dt = '2023-06-06') select t1.order_bill_id, t1.counterfoil_no, t1.acceptor, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.expiry_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t2.company_id, t1.cert_no, t1.company_name, t1.third_order_id, t1.counterfoil_amt/10000, t1.transaction_amt/10000, t1.rate, '3bp' as service_tariffing, ((DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days)* 0.0003 *(counterfoil_amt))/ 360 as service_fee, 360 as total_days, DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days as modulation_date, t3.channel_type, t3.bank_name, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.transaction_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t1.order_status_code, t1.order_status_msg, t4.fee_amt, t4.status, t1.tenant_id, t5.revenue, to_utc_timestamp(cast(t1.create_date as bigint) ,'GMT-8'), to_utc_timestamp(cast(t1.update_date as bigint) ,'GMT-8') from (select * from discountdw.ods_adds_order_bill_inc where dt ='2023-06-06' and channel_id=101110004 )t1 left join (select * from mecdw.ods_company_full where platform_id='sdpjw')t2 on t1.cert_no=t2.cert_no and t1.tenant_id=t2.tenant_id left join discountdw.dim_adds_product_full t3 on t1.partner_id=t3.partner_id and t1.product_id=t3.product_id left join (select * from mecdw.dwd_sc_fee_record_full where dt='2023-06-06' and biz_type=2 ) t4 on t1.order_bill_id=t4.third_id left join (select * from discountdw.ods_sd_order_ext_inc where dt='2023-06-06') t5 on t1.order_bill_id=t5.order_bill_id left join sdpjwdw.dim_holiday_info_full t6 on date_format(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd') = t6.civic_holiday ;

INSERT OVERWRITE TABLE discountdw.dwd_sd_adds_order_bill_inc PARTITION(dt = '2023-06-06') SELECT o.order_bill_id, o.counterfoil_no, o.acceptor, o.expiry_date, c.company_id, o.cert_no, o.company...

INSERT OVERWRITE TABLE udw_ns.default.lbsmap_dim_traffic_yanpan_dimension_time PARTITION(event_day = '20230601') select * from lbs_map_traffic_dimension_time;

如果是较旧的Hive版本，可能不支持INSERT OVERWRITE TABLE ... PARTITION ...的语法。 4. 检查你的SQL语句中是否有语法错误，比如缺少关键字、拼写错误、语句格式错误等等。 如果你仍然无法解决问题，请提供更多...

INSERT OVERWRITE TABLE dw_rpt_report60010105049 SELECT ( SELECT MAX(char3) FROM orsuser_kara.para_nationality WHERE char2 = dw.tran_country ) AS tran_country, col2, col3, ... FROM dw_rpt_report60010105049 dw WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM orsuser_kara.para_nationality WHERE char2 = dw.tran_country ) 不用子查询作字段的写法，换一种写法

INSERT OVERWRITE TABLE dw_rpt_report60010105049 SELECT COALESCE(n.char3, dw.tran_country) AS tran_country, dw.col2, dw.col3, ... FROM dw_rpt_report60010105049 dw LEFT JOIN orsuser_kara.para_...

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

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...

CREATE TABLE IF NOT EXISTS default.aaa_001 ( sjrq STRING COMMENT '数据日期', s_id STRING COMMENT 'null', shengao STRING COMMENT '身高', shengao_tag_desc_ STRING COMMENT '身高中文描述') COMMENT 'student_class宽表' PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT '分区字段')STORED AS ORC; alter table default.aaa_001 add if not exists partition (dt = '2023-07-14'); insert overwrite table default.aaa_001 partition (dt = '2023-07-14') select '2023-07-14' as sjrq, a1.s_id as s_id, a2.a1_bqnr shengao, a2.a1_bqnrmc shengao_tag_desc_ from ( select a1.s_id as s_id from biaoqian.student_class a1 ) a1 left join (select t.zj, s1.bqnr as a1_bqnr, s1.bqnrmc as a1_bqnrmc from (select t.zj from( select zj from default.lab_t10_df where yjfq = '2023-07-14' and ejfq = '1010' and sjfq = '10101007') t GROUP BY t.zj) t left join (select sjrq,cjsj,zj,bqbs,bqbslx,bqnr,bqnrmc,ylzd1,ylzd2 from default.lab_t10_df where yjfq = '2023-07-14' and ejfq = '1010' and sjfq = '10101007') s1 on t.zj= s1.zj distribute by t.zj) a2 on a1.s_id= a2.zj where 1=1是什么中文意思

然后使用 insert overwrite table 将数据插入到 default.aaa_001 表的分区 dt = '2023-07-14' 中。 数据来源是一个复杂的查询操作，涉及到了多个子查询和表连接。最后通过条件 where 1=1 进行过滤，这里是...

insert overwrite table ads_fin.ads_fin_dom_sales_disp_profit_m103_d partition(P_TYPE,DT)

该语句是在 Hive 中用于将查询结果覆盖写入指定表中的特殊语法。具体来说，该语句将查询结果覆盖写入名为 ads_fin_dom_sales_disp_profit_m103_d 的表中，同时指定了两个分区键 P_TYPE 和 DT。意思是将查询结果按照 ...

from odps import ODPS from odps import options import pandas as pd import multiprocessing as mp CORE = 2 MIGRATE_TABLE = 'crm_adm_pdm_dev.migrate_odps_his_table' df= o.get_table(MIGRATE_TABLE) df= df.to_df().to_pandas() source_table = df['source_table'].values.tolist() partition_col = df['partition_col'].values.tolist() target_table = df['target_table'].values.tolist() condition = df['condition'].values.tolist() def ins(source_table,partition_col,target_table,condition): try: print(source_table,target_table) if partition_col == '' or partition_col is None: sql = "INSERT OVERWRITE TABLE %s SELECT * FROM %s %s" % (target_table,source_table,condition) else: sql = "INSERT OVERWRITE TABLE %s partition(%s) SELECT * FROM %s %s" % (target_table,partition_col,source_table,condition) print(sql) o.execute_sql(sql) except Exception as e: print(f"Error while processing {source_table}:\n {e}") with mp.Pool(processes=CORE) as pool: res = pool.starmap_async(ins,zip(source_table,partition_col,target_table,condition)) res.wait()

接下来，你将表中的一些列分别赋值给了source_table、partition_col、target_table和condition变量。 然后，你定义了一个名为ins的函数，将这些变量作为参数传递进去。在函数内部，你尝试执行一个SQL语句...

INSERT OVERWRITE TABLE dw_rpt_report60010105049 SELECT COALESCE(n.char3, dw.tran_country) AS tran_country, dw.col2, dw.col3, ... FROM dw_rpt_report60010105049 dw LEFT JOIN ( SELECT char2, MAX(char3) AS char3 FROM orsuser_kara.para_nationality GROUP BY char2 ) n ON dw.tran_country = n.char2 WHERE n.char2 IS NOT NULL 此段代码中的主表的tran_country不是唯一的，可能会导致发散，怎么优化

INSERT OVERWRITE TABLE dw_rpt_report60010105049 SELECT COALESCE(n.char3, t.tran_country) AS tran_country, t.col2, t.col3, ... FROM ( SELECT DISTINCT tran_country, col2, col3, ... FROM dw_rpt_...

nsert overwrite table ldleda_rgm_ld.pbi_oms_promo_msppi partition(pt_creat_dt) select *,creat_dt from ldleda_rgm_ld.pbi1_oms_final

这是一个 HiveQL 的语句，它的作用是将 ldleda_rgm_ld.pbi1_oms_final 表的数据插入到 ldleda_rgm_ld.pbi_oms_promo_msppi 表中，并且按照 creat_dt 字段的值进行分区，即每个分区对应一个 creat_dt 值。...

Couldn't execute SQL: insert overwrite table ads_fin.ads_fin_dom_sales_disp_profit_m103_d partition(P_TYPE,DT)

这个错误提示是在执行 SQL 语句时出现的，可能有以下几种原因： 1. 语法错误：请检查 SQL 语句是否有语法错误，例如缺少分号、括号不匹配等。 2. 表不存在：请确保在执行 SQL 语句之前已经创建了表，或者确认表名...

insert overwrite table ads_fin.ads_fin_diff_alct_jur_ent_d partition(DT='${p_period_name}')是静态还是动态

insert overwrite table ads_fin.ads_fin_diff_alct_jur_ent_d partition(DT='${p_period_name}')是动态的。其中，${p_period_name} 是一个变量，它会在执行时被替换成具体的值，而不是在执行前就被确定下来。这种...

nsert into table sas_data.dds_acct_acct values('45698746456','351654156','0010',...),('45698746369','351657894','0005',...); insert overwrite table sas_data.dds_acct_acct_tmp1 select account_id, business_id,category from sas_data.dds_acct_acct ;

这是一段 SQL 语句，第一行是向表 sas_data.dds_acct_acct 插入两行数据，每行数据包括三个字段。第二行是将表 sas_data.dds_acct_acct 的 account_id、business_id、category 这三个字段的所有数据复制到表 sas_...

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192; set hive.optimize.skewjoin = true; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx1536m; set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3072m; set mapred.reduce.tasks = 200 ; set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;--设置动态分区个数 set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000; set hive.exec.max.created.files=100000; --插入缺失的历史数据 insert into dw_oneapp.t_oneapp_buried_point partition(parnum) select t.* from dw_oneapp.t_oneapp_buried_point_his_tmp t left join dw_oneapp.t_oneapp_buried_point p on t.equip_id=p.equip_id where p.equip_id is null; insert overwrite table dw_oneapp.t_oneapp_buried_point partition(parnum) select t.* from dw_oneapp.t_oneapp_buried_point_tmp t where parnum like '20%';

第二个插入语句使用了一个覆写插入操作 (insert overwrite)，从 dw_oneapp.t_oneapp_buried_point_tmp 表中选择符合条件的数据，并将其覆盖写入到 dw_oneapp.t_oneapp_buried_point 表的动态分区中。...

insert OVERWRITE table tb_bil_red_list_total_all select * from bss.tb_bil_red_list_550_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_551_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_552_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_553_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_554_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_555_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_556_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_557_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_558_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_559_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_560_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_561_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_562_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_563_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_564_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre} union all select * from bss.tb_bil_red_list_566_${month_no_pre} where REGEXP_replace (substr(exp_date,1 ,7),'-','')>${month_no_pre}

具体来说，它将 bss 数据库中表 tb_bil_red_list_550_${month_no_pre} 到 tb_bil_red_list_566_${month_no_pre} 中满足条件的数据合并到表 tb_bil_red_list_total_all 中，并覆盖原有的数据。其中，${month_no_pre} ...

set user_write_ugi:afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902=lbs-huiyan,lbs-huiyan; insert overwrite directory 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_userpic/event_type=monthly/event_day={FORWARD_MONTH_END}' using CSV options('compression'='GZIP', sep='\t', escapeQuotes=false) SELECT source.mall_id AS mall_id, COUNT(1) AS total FROM (SELECT cuid, mall_id, mall_name, date_type FROM huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_basic_source WHERE event_day = '{FORWARD_MONTH_END}') source JOIN (SELECT cuid, * FROM huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_parse_userpic WHERE event_day >= '{FORWARD_7_DAY}' AND event_day <= '{FORWARD_MONTH_END}') userpic ON userpic.cuid = source.cuid GROUP BY source.mall_id, source.mall_name, source.date_type; alter table huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic_raw add partition(event_day='{FORWARD_MONTH_END}') location 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_flow_userpic_raw/event_day={FORWARD_MONTH_END}'; set user_write_ugi:afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902=lbs-huiyan,lbs-huiyan; insert overwrite directory 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_userpic/event_type=monthly/event_day={FORWARD_MONTH_END}' using CSV options('compression'='GZIP', sep='\t', escapeQuotes=false) SELECT TRANSFORM(mall_id, ) USING 'python3 mall_userpic_streaming.py' AS(mall_id, ) FROM huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic_raw WHERE event_day = '{FORWARD_MONTH_END}' ; alter table huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic add partition(event_type='monthly', event_day='{FORWARD_MONTH_END}') location 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_userpic/event_type=monthly/event_day=${FORWARD_MONTH_END}'; 将这两段代码合并为一段

你可以将这两段代码合并为以下形式： ...alter table huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic add partition(event_type='monthly', event_day='{FORWARD_MONTH_END}') location 'afs://kunpeng.afs.baidu....

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.parallel=true; set hive.exec.parallel.thread.number=30; --drop table if exists dm_finrisk.dm_event_walletSettleSuccessEvent_di; create table if not exists dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di( event_uuid string ,event_code string ,dt string ,event_time string ,rawSnapshot string ) COMMENT 'cashLoanEvent' PARTITIONED BY ( day bigint)stored as parquet; drop table if exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; create table if not exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} as select uuid as event_uuid ,event as event_code ,from_unixtime(unix_timestamp(cast(day as string),'yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') as dt ,from_unixtime(cast(cast(time AS BIGINT)/1000 AS BIGINT),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as event_time ,get_json_object(data,'$.hotPublish.rawSnapshot') as rawSnapshot from dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di where code = 'shield@cashLoanEvent' and day=${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} drop table if exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; create table if not exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} as select event_uuid ,event_code ,dt ,event_time ,rawSnapshot from tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; alter table dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di drop if exists partition (day = ${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}); insert overwrite table dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di partition (day = ${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}) select event_uuid ,event_code ,dt ,event_time ,rawSnapshot from tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}分析下上面代码

上面的代码主要是一个HiveQL脚本，用于从dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di表中提取code为shield@cashLoanEvent且day为昨天日期的数据，并将其存储到dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di表中的对应...

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资源摘要信息:"Blaseball Plus" Blaseball Plus是一个与游戏Blaseball相关的扩展项目，该项目提供了一系列扩展和改进功能，以增强Blaseball游戏体验。在这个项目中，JavaScript被用作主要开发语言，通过在package.json文件中定义的脚本来完成构建任务。项目说明中提到了开发环境的要求，即在20.09版本上进行开发，并且提供了一个flake.nix文件来复制确切的构建环境。虽然Nix薄片是一项处于工作状态（WIP）的功能且尚未完全记录，但可能需要用户自行安装系统依赖项，其中列出了Node.js和纱（Yarn）的特定版本。 ### 知识点详细说明： #### 1. Blaseball游戏： Blaseball是一个虚构的棒球游戏，它在互联网社区中流行，其特点是独特的规则、随机事件和社区参与的元素。 #### 2. 扩展开发： Blaseball Plus是一个扩展，它可能是为在浏览器中运行的Blaseball游戏提供额外功能和改进的软件。扩展开发通常涉及编写额外的代码来增强现有软件的功能。 #### 3. JavaScript编程语言： JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，被广泛用于网页和Web应用的客户端脚本编写，是开发Web扩展的关键技术之一。 #### 4. package.json文件： 这是Node.js项目的核心配置文件，用于声明项目的各种配置选项，包括项目名称、版本、依赖关系以及脚本命令等。 #### 5.构建脚本： 描述中提到的脚本，如`build:dev`、`build:prod:unsigned`和`build:prod:signed`，这些脚本用于自动化构建过程，可能包括编译、打包、签名等步骤。`yarn run`命令用于执行这些脚本。 #### 6. yarn包管理器： Yarn是一个快速、可靠和安全的依赖项管理工具，类似于npm（Node.js的包管理器）。它允许开发者和项目管理依赖项，通过简单的命令行界面可以轻松地安装和更新包。 #### 7. Node.js版本管理： 项目要求Node.js的具体版本，这里是14.9.0版本。管理特定的Node.js版本是重要的，因为在不同版本间可能会存在API变化或其他不兼容问题，这可能会影响扩展的构建和运行。 #### 8. 系统依赖项的安装： 文档提到可能需要用户手动安装系统依赖项，这在使用Nix薄片时尤其常见。Nix薄片（Nix flakes）是一个实验性的Nix特性，用于提供可复现的开发环境和构建设置。 #### 9. Web扩展的工件放置： 构建后的工件放置在`addon/web-ext-artifacts/`目录中，表明这可能是一个基于WebExtension的扩展项目。WebExtension是一种跨浏览器的扩展API，用于创建浏览器扩展。 #### 10. 扩展部署： 描述中提到了两种不同类型的构建版本：开发版（dev）和生产版（prod），其中生产版又分为未签名（unsigned）和已签名（signed）版本。这些不同的构建版本用于不同阶段的开发和发布。 通过这份文档，我们能够了解到Blaseball Plus项目的开发环境配置、构建脚本的使用、依赖管理工具的运用以及Web扩展的基本概念和部署流程。这些知识点对于理解JavaScript项目开发和扩展构建具有重要意义。
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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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【天线性能提升密籍】：深入探究均匀线阵方向图设计原则及案例分析

![均匀线阵方向图](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0080eea0ca4af421d2bc9c74b87376c4.webp?x-oss-process=image/format,png) # 摘要 本文深入探讨了均匀线阵天线的基础理论及其方向图设计，旨在提升天线系统的性能和应用效能。文章首先介绍了均匀线阵及方向图的基本概念，并阐述了方向图设计的理论基础，包括波束形成与主瓣及副瓣特性的控制。随后，论文通过设计软件工具的应用和实际天线系统调试方法，展示了方向图设计的实践技巧。文中还包含了一系列案例分析，以实证研究验证理论，并探讨了均匀线阵性能
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C#怎么把图片存入名为当前日期的文件夹里

在C#中，你可以通过`System.IO`命名空间下的`Directory`和`File`类来创建并存储图片到包含当前日期的文件夹里。以下是一个简单的示例： ```csharp using System; using System.IO; public void SaveImageToTodayFolder(string imagePath, string imageName) { // 获取当前日期 DateTime currentDate = DateTime.Now; string folderPath = Path.Combine(Environment.C
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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩