NIUKE SQL:进阶挑战 (下)

news2024/10/6 16:30:11

05 窗口函数

专用窗口函数

SQL136 每类试卷得分前3名

找到每类试卷得分的前3名,如果两人最大分数相同,选择最小分数大者,如果还相同,选择uid大者

SELECT tag,uid,ranking
FROM
    (
        SELECT
            tag,
            ER.uid,
            ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY tag ORDER BY tag, MAX(score) DESC, MIN(score) DESC, ER.uid DESC) AS ranking
        FROM exam_record AS ER JOIN examination_info AS EI USING(exam_id)
        GROUP BY tag,ER.uid
    ) AS H
WHERE ranking<=3

SQL137 第二快/慢用时之差大于试卷时长一半的试卷

找到第二快和第二慢用时之差大于试卷时长的一半的试卷信息,按试卷ID降序排序

SELECT exam_id,duration,release_time

FROM
(
    SELECT 
        exam_id,
        duration,
        release_time,                      
        SUM(
            CASE 
                WHEN rk_desc=2 THEN time_diff  
                WHEN rk_asc=2 THEN -time_diff 
                ELSE 0 
            END
            ) AS sum_time     #第二名与倒数第二名时间差

    FROM 
    (
        SELECT 
            ER.exam_id,
            timestampdiff(minute,start_time,submit_time) AS time_diff,
            duration,
            release_time,                 
            ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY exam_id ORDER BY timestampdiff(minute,start_time,submit_time) DESC ) AS rk_desc,    #从高往低排序
            ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY exam_id ORDER BY timestampdiff(minute,start_time,submit_time) ASC ) AS rk_asc       #从低往高排序

        FROM exam_record AS ER

            LEFT JOIN examination_info AS EI USING(exam_id)

        WHERE submit_time IS NOT NULL
        ) AS t1     

    GROUP BY exam_id
    ) AS t2
     
WHERE sum_time*2>=duration
ORDER BY exam_id DESC

SQL138 连续两次作答试卷的最大时间窗

请计算在2021年至少有两天作答过试卷的人中,计算该年连续两次作答试卷的最大时间窗days_window,那么根据该年的历史规律他在days_window天里平均会做多少套试卷,按最大时间窗和平均做答试卷套数倒序排序

SELECT 
    uid, 
    days_window, 
    ROUND(days_window*ANS_CNT/LONG, 2) AS avg_exam_cnt

FROM
(
    SELECT 
        uid, 
        DATEDIFF(MAX(start_time), MIN(start_time))+1 AS LONG, 
        COUNT(start_time) AS ANS_CNT, 
        MAX(DATEDIFF(next_start_time, start_time))+1 AS days_window

    FROM
    (
        SELECT
            uid,
            exam_id,
            start_time,
            LEAD(start_time) OVER (PARTITION BY uid ORDER BY start_time) AS next_start_time

        FROM exam_record
        WHERE YEAR(start_time)=2021
    ) AS T1

    GROUP BY uid

) AS T2

WHERE LONG>=2
ORDER BY days_window DESC, avg_exam_cnt DESC
LEAD( )

可以从当前行访问下一行的数据或下一行之后的行

LEAD(return_value ,offset [,default]) 
OVER (
    [PARTITION BY partition_expression, ... ]
    ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ...)

return_value     #基于指定偏移量的后续行的返回值

offset      #从当前行转发的行数,默认值为1

PARTITION BY  #将结果集的行分配到应用了LEAD()函数的分区

ORDER BY     #指定应用LEAD()函数的每个分区中行的逻辑顺序

LAG ( )
  • lag :用于统计窗口内往上第n行值
  • lead :用于统计窗口内往下第n行值

SQL139 近三个月未完成试卷数为0的用户完成情况

找到每个人近三个有试卷作答记录的月份中没有试卷是未完成状态的用户的试卷作答完成数,按试卷完成数和用户ID降序排名

SELECT uid, COUNT(submit_time) AS exam_complete_cn 
FROM 
(   SELECT uid,submit_time,
        DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY uid ORDER BY DATE_FORMAT(start_time,'%Y%m') DESC ) AS ranks
    FROM exam_record
        ) AS T1
WHERE ranks<=3
GROUP BY uid
HAVING COUNT(uid)=COUNT(submit_time)
ORDER BY exam_complete_cn DESC, uid DESC

SQL140 未完成率较高的50%用户近三个月答卷情况

请统计SQL试卷上未完成率较高的50%用户中,6级和7级用户在有试卷作答记录的近三个月中,每个月的答卷数目和完成数目。按用户ID、月份升序排序

with t as 
(
    select uid
    from 
        (select *,
            row_number()over(order by incomplete_rate desc) as rn,
            count(1)over() as num
        from
            (select uid,
                count(1)-count(submit_time) as incomplete_cnt,
                count(1) as total_cnt,
                (count(1)-count(submit_time))/count(1) as incomplete_rate
            from exam_record
            where exam_id in (select exam_id from examination_info where tag = 'SQL')
            group by uid) AS t1
        ) AS t2
    where rn<=(num+1)/2 
    and uid in (select uid from user_info where level in ('6','7') )
)

select uid,
    dtime as start_month,
    count(1) as total_cnt,
    count(score) as complete_cnt
from 
    (select uid,
        DATE_FORMAT(start_time,"%Y%m") as dtime,
        DENSE_RANK()over(partition by uid order by DATE_FORMAT(start_time,"%y%m") desc) as rn,
        score
    from exam_record
    where uid in (select uid from t)) AS t1
where rn<=3
group by uid,start_month
order by uid,start_month

SQL141 试卷完成数同比2020年的增长率及排名变化

请计算2021年上半年各类试卷的做完次数相比2020年上半年同期的增长率(百分比格式,保留1位小数),以及做完次数排名变化,按增长率和21年排名降序输出

SELECT 
    tag,	
    exam_cnt_20,	
    exam_cnt_21,	
    growth_rate,	
    exam_cnt_rank_20,
    exam_cnt_rank_21,
    CAST(exam_cnt_rank_21 AS SIGNED) - CAST(exam_cnt_rank_20 AS SIGNED) AS rank_delta

FROM
(
    SELECT
        tag,	
        exam_cnt_20,	
        exam_cnt_21,
        IFNULL(CONCAT(ROUND((exam_cnt_21-exam_cnt_20)/exam_cnt_20*100,1),'%'),0) AS growth_rate,
        RANK() OVER (ORDER BY exam_cnt_20 DESC ) AS exam_cnt_rank_20,
        RANK() OVER (ORDER BY exam_cnt_21 DESC ) AS exam_cnt_rank_21
    FROM
        (
            SELECT
                tag,
                COUNT(IF(YEAR(submit_time)=2020 AND MONTH(submit_time)<=6,submit_time,NULL)) AS exam_cnt_20,	
                COUNT(IF(YEAR(submit_time)=2021 AND MONTH(submit_time)<=6,submit_time,NULL)) AS exam_cnt_21
            FROM exam_record JOIN examination_info USING(exam_id)
            GROUP BY tag
        ) AS T1
) AS T2

WHERE exam_cnt_20<>0 AND exam_cnt_21<>0
ORDER BY growth_rate DESC,exam_cnt_rank_21 DESC
数字和字符串互转

1. 数字转字符串

CONCAT

SELECT CONCAT(123,'aa',456) AS str

CAST > CHAR

SELECT CAST(123 AS CHAR) AS str


2. 字符串转数字

CAST > SIGNED

SELECT CAST('123' AS SIGNED)

CONVERT

SELECT CONVERT('123', SIGNED)
 

聚合窗口函数

SQL142 对试卷得分做min-max归一化

min-max标准化也被称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 - 1]之间

请你将用户作答高难度试卷的得分在每份试卷作答记录内执行min-max归一化后缩放到[0,100]区间,并输出用户ID、试卷ID、归一化后分数平均值;最后按照试卷ID升序、归一化分数降序输出。(注:得分区间默认为[0,100],如果某个试卷作答记录中只有一个得分,那么无需使用公式,归一化并缩放后分数仍为原分数)

SELECT 
    uid,
    exam_id,
    ROUND(AVG(new_score),0) AS avg_new_score

FROM
(SELECT
    uid,exam_id,
    IF(S0=S1,score,(score-S0)/(S1-S0)*100) AS new_score
    FROM
    (
        SELECT
            uid,
            exam_id,
            score,
            MAX(score) OVER (PARTITION BY exam_id) AS S1,
            MIN(score) OVER (PARTITION BY exam_id) AS S0
        FROM exam_record JOIN examination_info USING(exam_id)
        WHERE difficulty='hard'
    ) AS T1
) AS T2 

WHERE new_score IS NOT NULL
GROUP BY uid,exam_id
ORDER BY exam_id,avg_new_score DESC

SQL143 每份试卷每月作答数和截止当月的作答总数

请输出每份试卷每月作答数和截止当月的作答总数

SELECT DISTINCT
    exam_id,
    DATE_FORMAT(start_time,'%Y%m') start_month,
    count(start_time) over(
        partition by exam_id,DATE_FORMAT(start_time,'%Y%m')
    ) month_cnt,
    count(start_time) over(
        partition by exam_id
        order by DATE_FORMAT(start_time,'%Y%m') 
    ) cum_exam_cnt
FROM
    exam_record
数据分组累加sum() over (partition by ... order by ...)

sum(...) over( ),对所有行求和

sum(...) over( order by ... ),第一行 到 与当前行同序号行的最后一行的所有值求和

SQL144 每月及截止当月的答题情况

请输出自从有用户作答记录以来,每月的试卷作答记录中月活用户数、新增用户数、截止当月的单月最大新增用户数、截止当月的累积用户数。结果按月份升序输出

SELECT 
    t1.month AS start_month,
    t1.mau,
    IFNULL(month_add_uv, 0) AS month_add_uv,
    MAX(month_add_uv) OVER(ORDER BY t1.month) AS max_month_add_uv,
    SUM(month_add_uv) OVER(ORDER BY t1.month) AS cum_sum_uv
FROM (
    SELECT 
        DATE_FORMAT(start_time, '%Y%m' ) AS month,
        COUNT(DISTINCT uid) AS mau
    FROM exam_record
    GROUP BY month
) AS t1
LEFT JOIN (
    SELECT 
        f_month,
        COUNT(uid) AS month_add_uv
    FROM (
        SELECT 
            uid,
            DATE_FORMAT(MIN(start_time), '%Y%m') AS f_month
        FROM exam_record
        GROUP BY uid
    ) AS t1
    GROUP BY f_month
) AS t2 ON t1.month=t2.f_month

ORDER BY start_month

06 其他常用操作

空值处理

SQL145 统计有未完成状态的试卷的未完成数和未完成率

请统计有未完成状态的试卷的未完成数incomplete_cnt和未完成率incomplete_rate

SELECT
    exam_id,
    SUM(IF(submit_time IS NULL, 1, 0)) AS incomplete_cnt,
    ROUND(SUM(IF(submit_time IS NULL, 1, 0))/COUNT(id),3) AS complete_rate
FROM exam_record
GROUP BY exam_id
HAVING incomplete_cnt<>0

SQL146 0级用户高难度试卷的平均用时和平均得分

请输出每个0级用户所有的高难度试卷考试平均用时和平均得分,未完成的默认试卷最大考试时长和0分处理

SELECT 
    uid,
	ROUND(AVG(score_new),0) avg_score,
	ROUND(AVG(cost_time),1)	avg_time_took
FROM (
    SELECT 
        a.uid,
	    IF(submit_time IS NOT NULL,score,0) AS score_new,
        IF(submit_time IS NULL,b.duration,TIMESTAMPDIFF(minute,start_time,submit_time)) AS cost_time 
	FROM exam_record AS a
	LEFT JOIN examination_info AS b ON a.exam_id=b.exam_id
	LEFT JOIN user_info AS c ON a.uid=c.uid
	WHERE difficulty='hard'
	AND level='0'
    ) AS t1
GROUP BY uid

高级条件语句

SQL147 筛选限定昵称成就值活跃日期的用户

请找到昵称以『牛客』开头『号』结尾、成就值在1200~2500之间,且最近一次活跃(答题或作答试卷)在2021年9月的用户信息

SELECT
    uid,
    nick_name,
    achievement
FROM user_info

WHERE nick_name LIKE '牛客%%号'
AND achievement BETWEEN 1200 AND 2500
AND uid IN
(
    SELECT uid
    FROM (
        SELECT 
            uid, 
            start_time AS time
        FROM exam_record
        UNION ALL
        SELECT uid, 
            submit_time AS time
        FROM practice_record
        ) AS T
    GROUP BY uid
    HAVING DATE_FORMAT(MAX(time), '%Y%m') = 202109
)

SQL148 筛选昵称规则和试卷规则的作答记录

找到昵称以"牛客"+纯数字+"号"或者纯数字组成的用户对于字母c开头的试卷类别(如C,C++,c#等)的已完成的试卷ID和平均得分,按用户ID、平均分升序排序

SELECT
    uid,
    exam_id,
    ROUND(AVG(score),0) AS avg_score
FROM exam_record
JOIN examination_info AS EI USING(exam_id)
JOIN user_info AS UI USING(uid)

WHERE (nick_name RLIKE "^牛客[0-9]+号$" OR nick_name RLIKE "^[0-9]+$")
#昵称以"牛客"+纯数字+"号"或者纯数字组成的用户
AND tag LIKE 'C%'
AND submit_time IS NOT NULL
#对于字母c开头的试卷类别(如C,C++,c#等)的已完成的试卷ID和平均得分

GROUP BY uid,exam_id
ORDER BY uid,avg_score
#按用户ID、平均分升序排序
RLIKE

后面可以跟正则表达式

1、字符^

意义:表示匹配的字符必须在最前

例如:^A不匹配“an A”中的‘A’,但匹配“An A”中最前面的‘A’。

2、字符$

意义:与^类似,匹配最末的字符。

例如:t$不匹配“eater”中的‘t’,但匹配“eat”中的‘t’。

3、字符[0-9]

意义:字符列表,匹配列出中的任一个字符。你可以通过连字符-指出字符范围。

例如:[abc]跟[a-c]一样。它们匹配“brisket”中的‘b’和“ache”中的‘c’。

4、字符+

意义:匹配+号前面的字符1次及以上。等价于{1,}

例如:a+匹配“candy”中的‘a’和“caaaaaaandy”中的所有‘a’

SQL149 根据指定记录是否存在输出不同情况

请你筛选表中的数据,当有任意一个0级用户未完成试卷数大于2时,输出每个0级用户的试卷未完成数和未完成率(保留3位小数);若不存在这样的用户,则输出所有有作答记录的用户的这两个指标,结果按未完成率升序排序

WITH T AS (
    SELECT 
        uid,
        level,
        COUNT(start_time) AS done,
        SUM(IF(start_time is not null and submit_time IS NULL,1,0)) AS incomplete_cnt,
        ROUND(AVG(IF(start_time is not null and submit_time IS NULL,1,0)),3) AS incomplete_rate
    FROM user_info
    LEFT JOIN exam_record USING(uid)
    GROUP BY uid,level
)

SELECT
    uid,
    incomplete_cnt,
    incomplete_rate
FROM T
WHERE IF((SELECT MAX(incomplete_cnt) FROM T WHERE level=0)>2,level=0,done>0)

#当有任意一个0级用户未完成试卷数大于2时,输出每个0级用户的试卷未完成数和未完成率(保留3位小数
#若不存在这样的用户,则输出所有有作答记录的用户的这两个指标

ORDER BY incomplete_rate
#结果按未完成率升序排序

SQL150 各用户等级的不同得分表现占比

为了得到用户试卷作答的定性表现,我们将试卷得分按分界点[90,75,60]分为优良中差四个得分等级(分界点划分到左区间),请统计不同用户等级的人在完成过的试卷中各得分等级占比(结果保留3位小数),未完成过试卷的用户无需输出,结果按用户等级降序、占比降序排序

WITH T AS (
    SELECT
        uid,
        level,
        score,
        (CASE 
        WHEN score >=90 THEN '优'
        WHEN score >=75 THEN '良'
        WHEN score >=60 THEN '中'
        ELSE '差'
        END) AS score_grade,
        COUNT(*) OVER (PARTITION BY level) AS total
    FROM exam_record JOIN user_info USING(uid)
    WHERE score IS NOT NULL
)


SELECT 
    level,
    score_grade,
    ROUND((COUNT(uid)/total),3) AS ratio
FROM T
GROUP BY level,score_grade

限量查询

SQL151 注册时间最早的三个人

请从中找到注册时间最早的3个人

SELECT
    uid,
    nick_name,
    register_time
FROM user_info
ORDER BY register_time
LIMIT 3

SQL152 注册当天就完成了试卷的名单第三页

找到求职方向为算法工程师,且注册当天就完成了算法类试卷的人,按参加过的所有考试最高得分排名。排名榜很长,我们将采用分页展示,每页3条,现在需要你取出第3页(页码从1开始)的人的信息

SELECT 
    T1.uid,
    level,
    register_time,
    max_score

FROM exam_record 
JOIN user_info USING(uid)
JOIN examination_info USING(exam_id)
JOIN
(
    SELECT
        uid,
        MAX(score) AS max_score
    FROM exam_record
    GROUP BY uid
) AS T1 USING(uid)


WHERE 
job='算法'
#找到求职方向为算法工程师,
AND (DATE(register_time)=DATE(submit_time) AND tag='算法')
#且注册当天就完成了算法类试卷的人
ORDER BY max_score DESC
#按参加过的所有考试最高得分排名
LIMIT 6,3
#排名榜很长,我们将采用分页展示,每页3条,现在需要你取出第3页(页码从1开始)的人的信息

文本转换函数

SQL153 修复串列了的记录

录题同学有一次手误将部分记录的试题类别tag、难度、时长同时录入到了tag字段,请帮忙找出这些录错了的记录,并拆分后按正确的列类型输出

WITH T AS (
    SELECT
        exam_id,
        tag AS TEXT
    FROM examination_info
    WHERE tag LIKE '%,%'
)


SELECT
    exam_id,
    SUBSTRING_INDEX(TEXT,',',1) AS tag,
    SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TEXT,',',2),',',-1) AS difficulty,
    SUBSTRING_INDEX(TEXT,',',-1) AS duration
FROM T
SUBSTRING_INDEX

SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 有三个参数,如果count是正数,那么就是从左往右数,第N个分隔符的左边的全部内容。如果是负数,那么就是从右边开始数,第N个分隔符右边的所有内容。

SUBSTRING_INDEX(tag, ',', 1) 可以获得左数第一个内容 tag,SUBSTRING_INDEX(tag, ',', -1) 获得右数第一个 duration

SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(tag, ',', 2), ',', -1) 切分两次,获得中间位置的 difficulty

SQL154 对过长的昵称截取处理

有的用户的昵称特别长,在一些展示场景会导致样式混乱,因此需要将特别长的昵称转换一下再输出,请输出字符数大于10的用户信息,对于字符数大于13的用户输出前10个字符然后加上三个点号:『...』

SELECT
    uid,
    CASE WHEN CHAR_LENGTH(nick_name)<=13 THEN nick_name
    ELSE CONCAT(SUBSTR(nick_name,1,10),'...') END AS nick_name
    #对于字符数大于13的用户输出前10个字符然后加上三个点号:『...』
FROM user_info
WHERE CHAR_LENGTH(nick_name)>10
#输出字符数大于10的用户信息
CHAR_LENGTH

char_length(str)或character_length(str)    返回字符串 str 的字符    单位为字符
length(str)    返回字符串 str 的字节长度    单位为字节

SUBSTR

SUBSTR(str,pos,len): 从pos开始的位置,截取len个字符

substr(string ,1,3) :取string左1起,3字长    =str
substr(string, -1,3):取string右1起,3字长   往右不够3字长   =g
substr(string, -3,3):取string右3起,3字长    =ing


SUBSTR(str,pos): pos开始的位置,一直截取到最后

substr(string ,4) : 从右4位置截取到最后   =ing

SQL155 大小写混乱时的筛选统计

试卷的类别tag可能出现大小写混乱的情况,请先筛选出试卷作答数小于3的类别tag,统计将其转换为大写后对应的原本试卷作答数

如果转换后tag并没有发生变化,不输出该条结果

WITH T AS (
    SELECT 
        tag, 
        COUNT(uid) AS answer_cnt
    FROM exam_record
    LEFT JOIN examination_info USING(exam_id)
    GROUP BY tag
)

SELECT a.tag, b.answer_cnt
FROM T as a
JOIN T as b
ON UPPER(a.tag) = b.tag AND a.tag<>b.tag AND a.answer_cnt < 3;

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251 基于matlab的动态粒子群算法

基于matlab的动态粒子群算法。普通粒子群算法无法感知外界环境的变化&#xff0c;在外界环境发生改变时无法实时进行响应&#xff0c;因而缺乏动态环境寻优能力。在普通粒子群算法基本上通过增加敏感粒子得到一种动态粒子群算法&#xff0c;该算法通过实时计算敏感粒子的适应度…

Redis集群安装

将Redis安装包分别上传到3个文件夹&#xff0c;并解压缩 #编译并指定安装目录 cd /root/usr/local/redis-cluster/redis-7001/redis-6.2.6/ make make PREFIX/root/usr/local/redis-cluster/redis-7001 install # cd /root/usr/local/redis-cluster/redis-7002/redis-6.2.6/ m…

iZotope RX 11 for Mac 激活版:让您的音频焕发生机!

在追求音频完美的道路上&#xff0c;iZotope RX 11 for Mac是您的得力助手。它凭借先进的音频修复技术和丰富的音频增强工具&#xff0c;让您的音频作品焕发出前所未有的生机与活力。无论您是专业的音频工程师&#xff0c;还是业余的音乐爱好者&#xff0c;都能在这款工具中找到…

栈的讲解

栈的概念及结构 栈&#xff1a;一种特殊的线性表&#xff0c;其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。 进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶&#xff0c;另一端称为栈底&#xff08;因为先进后出&#xff09;。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO&#xff08;Last In Firs…

【Threejs进阶教程-算法篇】1.常用坐标系介绍与2d/3d随机点位算法

2d/3d随机算法 学习ThreeJS的捷径坐标系简介平面直角坐标系和极坐标系空间直角坐标系圆柱坐标系球坐标系球坐标系与直角坐标系的转换 基于坐标系系统的随机点位算法平面直角坐标系随机平面直角坐标系随机的变形 空间直角坐标系随机二维极坐标系随机圆柱坐标系随机基于Cylinderc…

Python 整数类型(int)详解:无限范围与多种进制

引言 在编程中&#xff0c;整数是最基本的数据类型之一。不同编程语言对整数的处理方式各不相同&#xff0c;这往往影响到程序的性能和开发者的选择。本文将深入探讨 Python 中的整数类型&#xff08;int&#xff09;&#xff0c;其独特的处理方式&#xff0c;以及它在日常编程…

Lambda表达式 怎么debug调试

前言 Lambda 表达式是 JDK8 的一个重要新特性&#xff0c;可以取代大部分的匿名内部类&#xff0c;写出更优雅的 Java 代码&#xff0c;尤其在集合的遍历和其他集合操作中&#xff0c;可以极大地优化代码结构。JDK 也提供了大量的内置函数式接口供我们使用&#xff0c;使得 La…

【Chrome实用命令笔记】

文章目录 Chrome实用命令笔记1、chrome基本介绍2. 打开开发者工具&#xff08;DevTools&#xff09;方法一&#xff1a;快捷键方法二&#xff1a;右键菜单方法三&#xff1a;浏览器设置 2. 开发者工具面板Elements面板Console面板Sources面板Network面板Performance面板Memory面…

C++ 数据结构算法 学习笔记(25) - 图及其企业级应用

C 数据结构算法 学习笔记(25) - 图及其企业级应用 图的故事导入 故事情节 Jack 自从买车后&#xff0c;交通出行方便了&#xff0c;心自然就野了&#xff01;身边的各种朋友自然就多了起来&#xff01; 有一天晚上&#xff0c;一个年轻漂亮的女同事生日&#xff0c;Jack 受邀…

python 自定义包的实现

1. 代码目录 创建自定义包的时候&#xff0c;原理是当 python 检测到一个目录下存在 __init__.py 文件时&#xff0c;python 就会把它当成一个模块(module)。 下面这个例子是网上整理的代码&#xff0c;但是有些小改动&#xff0c;可以直接拿来就用。 看代码结构&#xff1a;…

springboot+vue+mybatis社交网络平台+PPT+论文+讲解+售后

近些年来&#xff0c;随着科技的飞速发展&#xff0c;互联网的普及逐渐延伸到各行各业中&#xff0c;给人们生活带来了十分的便利&#xff0c;社交网络平台利用计算机网络实现信息化管理&#xff0c;使整个社交网络管理的发展和服务水平有显著提升。 本文拟采用Eclipse开发工具…

免费证件照一键换底色

最近星期天在家搞了一个小工具&#xff0c;在这里分享下! 废话不多说看看效果&#xff1a; 效果还不错&#xff0c;需要的可以联系我!!!!!!!!! 别的网上可都是一次五块钱这种。太贵了。。&#xff01;&#xff01;

Python - 深度学习系列33 - ollama_langchain_ppt生成

说明 只是为了速记一下这个实践过程。整体上说&#xff0c;这个结果并不是那么好用&#xff0c;但有一些可以借鉴的地方。 先看结果&#xff1a; 生成的PPT 说的直白点&#xff0c;就是用大模型生成了一堆没太有意义的文字&#xff0c;然后做成ppt。所以实用是不成的&#…

Golang | Leetcode Golang题解之第85题最大矩形

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; func maximalRectangle(matrix [][]byte) (ans int) {if len(matrix) 0 {return}m, n : len(matrix), len(matrix[0])left : make([][]int, m)for i, row : range matrix {left[i] make([]int, n)for j, v : range row {if v 0 {continu…

【Spring Boot】Spring Boot 中的 Starter

Spring Boot 中的 Starter 1.常用 Starter2.为什么要用 Starter3.Starter 有哪些要素 我们都知道&#xff0c;Spring 的功能非常强大&#xff0c;但也有些弊端。比如&#xff1a;我们需要手动去配置大量的参数&#xff0c;没有默认值&#xff0c;需要我们管理大量的 jar 包和它…