2019-02-12

最新推荐文章于 2021-11-03 14:03:43 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/huangzhuzhe/p/10365852.html

   今天是猪年工作第二天 。

   今年的必须在工作、业务能力上下功夫 。

   工作时间绝不看微博。股票 。

   每天学习的晚上总结。打印出来重复看 。

   学而不思则罔，思而不学则殆 。

 

   老梁故事汇

   讲朋友：每个人都喜欢听赞美、赞同的声音 。不能太直接 。以为自己是刀子嘴豆腐心 。如果是豆腐心就不会刀子嘴 。

   讲说话：两岁学讲话，一辈子学闭嘴 。

   讲学习：人习惯于舒适的环境，舒适的环境会导致懒惰 。

 

 

    

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基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
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基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
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nats.swift-Swift资源
最新发布
12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
有日志如下（活跃用户指连续两天都有访问记录的用户）日期 用户 年龄 数据集 2019-02-11,test_1,23 2019-02-11,test_2,19 2019-02-11,test_3,39 2019-02-11,test_1,23 2019-02-11,test_3,39 2019-02-11,test_1,23 2019-02-12,test_2,19 2019-02-13,test_1,23 2019-02-15,test_2,19 2019-02-16,test_2,19用hiveSQL实现计算日期及排名的差值
11-19
你提供的日志数据包含三列：**日期、用户、年龄**，并且你提到“活跃用户”是指**连续两天都有访问记录的用户**。你希望用 **Hive SQL** 实现“计算日期及排名的差值”，这个描述稍显模糊，但结合上下文，我们可以理解为： > **找出每个用户连续访问的日期对，并计算这些日期之间的差值（比如相邻登录天数差是否为1），进而识别出“活跃用户”（即存在至少一对连续两天登录的用户）** 我们将分步骤实现以下目标： --- ### ✅ 目标： 1. 去重（同一天同一个用户多次访问只算一次） 2. 对每个用户按日期排序并打上排名 3. 计算当前日期与上一次访问日期的差值（`date_diff`） 4. 筛选出 `date_diff = 1` 的记录 → 表示连续两天访问 5. 找出所有满足“连续两天访问”的用户（即活跃用户） 6. 可选：统计每个用户的连续访问次数 --- ### 📌 Hive SQL 实现代码如下： ```sql WITH daily_visit AS ( -- 步骤1: 去重，确保每个用户每天只保留一条记录 SELECT DISTINCT date, user_id, age FROM ( SELECT split(trim(line), ',')[0] AS date, split(trim(line), ',')[1] AS user_id, split(trim(line), ',')[2] AS age FROM logs_table ) raw ), ranked_log AS ( -- 步骤2: 按用户分组，按日期升序排序，生成排名 SELECT date, user_id, age, row_number() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date) AS rn FROM daily_visit ), lagged_log AS ( -- 步骤3: 使用 LAG 获取上一次的日期 SELECT date, user_id, age, rn, LAG(date, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date) AS prev_date FROM ranked_log ) -- 步骤4: 计算当前日期与前一天的差值，筛选出差值为1的（即连续访问） SELECT date, user_id, age, prev_date, datediff(from_unixtime(unix_timestamp(date, 'yyyy-MM-dd')), from_unixtime(unix_timestamp(prev_date, 'yyyy-MM-dd'))) AS date_diff FROM lagged_log WHERE prev_date IS NOT NULL AND datediff(from_unixtime(unix_timestamp(date, 'yyyy-MM-dd')), from_unixtime(unix_timestamp(prev_date, 'yyyy-MM-dd'))) = 1; ``` --- ### 🔍 代码解释： 1. **`daily_visit` CTE**: - 使用 `DISTINCT` 去除同一用户在同一天的重复访问。 - 假设原始数据存储在一个文本表 `logs_table` 中，每行是字符串如 `"2019-02-11,test_1,23"`。 2. **`ranked_log` CTE**: - 使用 `row_number()` 给每个用户的访问按时间排序编号，便于后续使用 `LAG`。 3. **`lagged_log` CTE**: - 使用 `LAG(date, 1)` 获取该用户上一次访问的日期。 4. **最终 SELECT**: - 使用 `datediff` 函数计算当前日期和前一次日期的差值。 - `unix_timestamp(date, 'yyyy-MM-dd')` 将字符串转为时间戳，再用 `from_unixtime` 转为 Hive 可识别的日期格式进行差值计算。 - 筛选 `date_diff = 1`，即连续两天访问的情况。 --- ### ✅ 输出结果示例（基于你的数据）： | date | user_id | age | prev_date | date_diff | |------------|---------|-----|------------|-----------| | 2019-02-12 | test_2 | 19 | 2019-02-11 | 1 | | 2019-02-16 | test_2 | 19 | 2019-02-15 | 1 | 说明： - `test_2` 在 2019-02-11 和 2019-02-12 连续访问 → 是活跃用户 - `test_2` 在 2019-02-15 和 2019-02-16 也连续 → 再次贡献一次连续记录 - `test_1` 虽然有 2019-02-11 和 2019-02-13，但中间缺了一天，差值为2，不算连续 --- ### ✅ 最终识别“活跃用户” 如果你想只列出所有**活跃用户**（即至少有一次连续两天访问）： ```sql SELECT DISTINCT user_id FROM lagged_log WHERE datediff(from_unixtime(unix_timestamp(date, 'yyyy-MM-dd')), from_unixtime(unix_timestamp(LAG(date, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date), 'yyyy-MM-dd'))) = 1; ``` 或者基于上面的结果： ```sql SELECT DISTINCT user_id FROM ( SELECT user_id, datediff(from_unixtime(unix_timestamp(date, 'yyyy-MM-dd')), from_unixtime(unix_timestamp(prev_date, 'yyyy-MM-dd'))) AS date_diff FROM lagged_log WHERE prev_date IS NOT NULL ) t WHERE date_diff = 1; ``` 输出： ``` test_2 ``` （注意：`test_1` 没有连续两天访问，所以不是活跃用户） --- ### ❗注意事项： - Hive 中 `datediff` 要求参数为 `string` 类型且格式为 `yyyy-MM-dd`，我们通过 `unix_timestamp` 和 `from_unixtime` 安全转换。 - 如果你的 Hive 表已经是结构化表（非文本解析），可跳过第一层 `split` 解析。 - 若日期字段已是 `DATE` 类型，则可直接使用 `datediff(date, prev_date)`。 --- ###
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