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DWD層 （用戶行為日志）

2021-11-03 07:58:35 其他

數倉搭建-DWD層
1）對用戶行為資料決議，
2）對業務資料采用維度模型重新建模，

文章目錄

  • 日志決議思路
  • get_json_object函式使用
  • 啟動日志表
  • 頁面日志表
  • 動作日志表
  • 曝光日志表
  • 錯誤日志表
  • DWD層用戶行為資料加載腳本

日志決議思路

1）日志結構回顧
（1）頁面埋點日志

在這里插入圖片描述
（2）啟動日志

在這里插入圖片描述
2）日志決議思路

在這里插入圖片描述

get_json_object函式使用

1）資料

[{"name":"大郎","sex":"男","age":"25"},{"name":"西門慶","sex":"男","age":"47"}]

2）取出第一個json物件

hive (gmall)>
select get_json_object('[{"name":"大郎","sex":"男","age":"25"},{"name":"西門慶","sex":"男","age":"47"}]','$[0]');

結果是：{“name”:“大郎”,“sex”:“男”,“age”:“25”}
3）取出第一個json的age欄位的值

hive (gmall)>
SELECT get_json_object('[{"name":"大郎","sex":"男","age":"25"},{"name":"西門慶","sex":"男","age":"47"}]',"$[0].age");

結果是：25

啟動日志表

啟動日志決議思路：啟動日志表中每行資料對應一個啟動記錄，一個啟動記錄應該包含日志中的公共資訊和啟動資訊，先將所有包含start欄位的日志過濾出來，然后使用get_json_object函式決議每個欄位，

在這里插入圖片描述
1）建表陳述句

DROP TABLE IF EXISTS dwd_start_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_start_log(
    `area_code` STRING COMMENT '地區編碼',
    `brand` STRING COMMENT '手機品牌',
    `channel` STRING COMMENT '渠道',
    `is_new` STRING COMMENT '是否首次啟動',
    `model` STRING COMMENT '手機型號',
    `mid_id` STRING COMMENT '設備id',
    `os` STRING COMMENT '作業系統',
    `user_id` STRING COMMENT '會員id',
    `version_code` STRING COMMENT 'app版本號',
    `entry` STRING COMMENT 'icon手機圖示 notice 通知 install 安裝后啟動',
    `loading_time` BIGINT COMMENT '啟動加載時間',
    `open_ad_id` STRING COMMENT '廣告頁ID ',
    `open_ad_ms` BIGINT COMMENT '廣告總共播放時間',
    `open_ad_skip_ms` BIGINT COMMENT '用戶跳過廣告時點',
    `ts` BIGINT COMMENT '時間'
) COMMENT '啟動日志表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING) -- 按照時間創建磁區
STORED AS PARQUET -- 采用parquet列式存盤
LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_start_log' -- 指定在HDFS上存盤位置
TBLPROPERTIES('parquet.compression'='lzo'); -- 采用LZO壓縮

2）資料匯入

在這里插入圖片描述

hive (gmall)> 
insert overwrite table dwd_start_log partition(dt='2020-06-14')
select
    get_json_object(line,'$.common.ar'),
    get_json_object(line,'$.common.ba'),
    get_json_object(line,'$.common.ch'),
    get_json_object(line,'$.common.is_new'),
    get_json_object(line,'$.common.md'),
    get_json_object(line,'$.common.mid'),
    get_json_object(line,'$.common.os'),
    get_json_object(line,'$.common.uid'),
    get_json_object(line,'$.common.vc'),
    get_json_object(line,'$.start.entry'),
    get_json_object(line,'$.start.loading_time'),
    get_json_object(line,'$.start.open_ad_id'),
    get_json_object(line,'$.start.open_ad_ms'),
    get_json_object(line,'$.start.open_ad_skip_ms'),
    get_json_object(line,'$.ts')
from ods_log
where dt='2020-06-14'
and get_json_object(line,'$.start') is not null;

3）查看資料

hive (gmall)> 
select * from dwd_start_log where dt='2020-06-14' limit 2;

頁面日志表

頁面日志決議思路：頁面日志表中每行資料對應一個頁面訪問記錄，一個頁面訪問記錄應該包含日志中的公共資訊和頁面資訊，先將所有包含page欄位的日志過濾出來，然后使用get_json_object函式決議每個欄位，

在這里插入圖片描述
1）建表陳述句

DROP TABLE IF EXISTS dwd_page_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_page_log(
    `area_code` STRING COMMENT '地區編碼',
    `brand` STRING COMMENT '手機品牌',
    `channel` STRING COMMENT '渠道',
    `is_new` STRING COMMENT '是否首次啟動',
    `model` STRING COMMENT '手機型號',
    `mid_id` STRING COMMENT '設備id',
    `os` STRING COMMENT '作業系統',
    `user_id` STRING COMMENT '會員id',
    `version_code` STRING COMMENT 'app版本號',
    `during_time` BIGINT COMMENT '持續時間毫秒',
    `page_item` STRING COMMENT '目標id ',
    `page_item_type` STRING COMMENT '目標型別',
    `last_page_id` STRING COMMENT '上頁型別',
    `page_id` STRING COMMENT '頁面ID ',
    `source_type` STRING COMMENT '來源型別',
    `ts` bigint
) COMMENT '頁面日志表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_page_log'
TBLPROPERTIES('parquet.compression'='lzo');

2）資料匯入

hive (gmall)>
insert overwrite table dwd_page_log partition(dt='2020-06-14')
select
    get_json_object(line,'$.common.ar'),
    get_json_object(line,'$.common.ba'),
    get_json_object(line,'$.common.ch'),
    get_json_object(line,'$.common.is_new'),
    get_json_object(line,'$.common.md'),
    get_json_object(line,'$.common.mid'),
    get_json_object(line,'$.common.os'),
    get_json_object(line,'$.common.uid'),
    get_json_object(line,'$.common.vc'),
    get_json_object(line,'$.page.during_time'),
    get_json_object(line,'$.page.item'),
    get_json_object(line,'$.page.item_type'),
    get_json_object(line,'$.page.last_page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.source_type'),
    get_json_object(line,'$.ts')
from ods_log
where dt='2020-06-14'
and get_json_object(line,'$.page') is not null;

3）查看資料

hive (gmall)> 
select * from dwd_page_log where dt='2020-06-14' limit 2;

動作日志表

動作日志決議思路：動作日志表中每行資料對應用戶的一個動作記錄，一個動作記錄應當包含公共資訊、頁面資訊以及動作資訊，先將包含action欄位的日志過濾出來，然后通過UDTF函式，將action陣列“炸開”（類似于explode函式的效果），然后使用get_json_object函式決議每個欄位，

在這里插入圖片描述
1）建表陳述句

DROP TABLE IF EXISTS dwd_action_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_action_log(
    `area_code` STRING COMMENT '地區編碼',
    `brand` STRING COMMENT '手機品牌',
    `channel` STRING COMMENT '渠道',
    `is_new` STRING COMMENT '是否首次啟動',
    `model` STRING COMMENT '手機型號',
    `mid_id` STRING COMMENT '設備id',
    `os` STRING COMMENT '作業系統',
    `user_id` STRING COMMENT '會員id',
    `version_code` STRING COMMENT 'app版本號',
    `during_time` BIGINT COMMENT '持續時間毫秒',
    `page_item` STRING COMMENT '目標id ',
    `page_item_type` STRING COMMENT '目標型別',
    `last_page_id` STRING COMMENT '上頁型別',
    `page_id` STRING COMMENT '頁面id ',
    `source_type` STRING COMMENT '來源型別',
    `action_id` STRING COMMENT '動作id',
    `item` STRING COMMENT '目標id ',
    `item_type` STRING COMMENT '目標型別',
    `ts` BIGINT COMMENT '時間'
) COMMENT '動作日志表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_action_log'
TBLPROPERTIES('parquet.compression'='lzo');

2）創建UDTF函式——設計思路

在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述
3）創建UDTF函式——撰寫代碼
（1）創建一個maven工程：gmall-UDTF
（2）創建包名：com.huan
（3）引入如下依賴

 <dependencies>
        <!--添加hive依賴-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-exec</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>
</dependencies>

（4）編碼

package com.huan;

import java.util.ArrayList;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorUtils;
import org.json.JSONArray;


public class ExplodeJSONArray extends GenericUDTF {

    private PrimitiveObjectInspector inputOI;

    @Override
    public void close() throws HiveException {

    }

    @Override
    public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] argOIs) throws UDFArgumentException {

        // 1 引數合法性檢查
        if(argOIs.length!=1){
            throw new UDFArgumentException("explode_json_array函式只能接收1個引數");
        }

        ObjectInspector argOI = argOIs[0];

        // 2 第一個引數必須為string
        //判斷引數是否為基礎資料型別
        if(argOI.getCategory()!=ObjectInspector.Category.PRIMITIVE){
            throw new UDFArgumentException("explode_json_array函式只能接識訓本資料型別的引數");
        }

        //將引數物件檢查器強轉為基礎型別物件檢查器
        PrimitiveObjectInspector primitiveOI  = (PrimitiveObjectInspector) argOI;
        inputOI=primitiveOI;

        //判斷引數是否為String型別
        if(primitiveOI.getPrimitiveCategory()!=PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING){
            throw new UDFArgumentException("explode_json_array函式只能接收STRING型別的引數");
        }

        // 3 定義回傳值名稱和型別
        ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
        ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
        fieldNames.add("item");
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,
                fieldOIs);
    }

    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {

        // 1 獲取傳入的資料
        Object arg = args[0];
        String jsonArrayStr = PrimitiveObjectInspectorUtils.getString(arg, inputOI);

        // 2 將string轉換為json陣列
        JSONArray jsonArray = new JSONArray(jsonArrayStr);

        // 3 回圈一次，取出陣列中的一個json，并寫出
        for (int i = 0; i < jsonArray.length(); i++) {
            String json = jsonArray.getString(i);

            String[] result = {json};

            forward(result);
        }
    }
}

4）創建函式
（1）打包
（2）將gmall-UDTF-1.0-SNAPSHOT.jar上傳到hadoop102的/opt/module，然后再將該jar包上傳到HDFS的/user/hive/jars路徑下

[root@hadoop102 module]$ hadoop fs -mkdir -p /user/hive/jars
[root@hadoop102 module]$ hadoop fs -put gmall-UDTF-1.0-SNAPSHOT.jar /user/hive/jars

（3）創建永久函式與開發好的java class關聯

create function explode_json_array as 'com.huan.ExplodeJSONArray' using jar 'hdfs://hadoop102:8020/user/hive/jars/gmall-UDTF-1.0-SNAPSHOT.jar';

（4）注意：如果修改了自定義函式重新生成jar包怎么處理？只需要替換HDFS路徑上的舊jar包，然后重啟Hive客戶端即可，

5）資料匯入

insert overwrite table dwd_action_log partition(dt='2020-06-14')
select
    get_json_object(line,'$.common.ar'),
    get_json_object(line,'$.common.ba'),
    get_json_object(line,'$.common.ch'),
    get_json_object(line,'$.common.is_new'),
    get_json_object(line,'$.common.md'),
    get_json_object(line,'$.common.mid'),
    get_json_object(line,'$.common.os'),
    get_json_object(line,'$.common.uid'),
    get_json_object(line,'$.common.vc'),
    get_json_object(line,'$.page.during_time'),
    get_json_object(line,'$.page.item'),
    get_json_object(line,'$.page.item_type'),
    get_json_object(line,'$.page.last_page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.source_type'),
    get_json_object(action,'$.action_id'),
    get_json_object(action,'$.item'),
    get_json_object(action,'$.item_type'),
    get_json_object(action,'$.ts')
from ods_log lateral view explode_json_array(get_json_object(line,'$.actions')) tmp as action
where dt='2020-06-14'
and get_json_object(line,'$.actions') is not null;

6）查看資料

select * from dwd_action_log where dt='2020-06-14' limit 2;

曝光日志表

曝光日志決議思路：曝光日志表中每行資料對應一個曝光記錄，一個曝光記錄應當包含公共資訊、頁面資訊以及曝光資訊，先將包含display欄位的日志過濾出來，然后通過UDTF函式，將display陣列“炸開”（類似于explode函式的效果），然后使用get_json_object函式決議每個欄位，

在這里插入圖片描述
1）建表陳述句

DROP TABLE IF EXISTS dwd_display_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_display_log(
    `area_code` STRING COMMENT '地區編碼',
    `brand` STRING COMMENT '手機品牌',
    `channel` STRING COMMENT '渠道',
    `is_new` STRING COMMENT '是否首次啟動',
    `model` STRING COMMENT '手機型號',
    `mid_id` STRING COMMENT '設備id',
    `os` STRING COMMENT '作業系統',
    `user_id` STRING COMMENT '會員id',
    `version_code` STRING COMMENT 'app版本號',
    `during_time` BIGINT COMMENT 'app版本號',
    `page_item` STRING COMMENT '目標id ',
    `page_item_type` STRING COMMENT '目標型別',
    `last_page_id` STRING COMMENT '上頁型別',
    `page_id` STRING COMMENT '頁面ID ',
    `source_type` STRING COMMENT '來源型別',
    `ts` BIGINT COMMENT 'app版本號',
    `display_type` STRING COMMENT '曝光型別',
    `item` STRING COMMENT '曝光物件id ',
    `item_type` STRING COMMENT 'app版本號',
    `order` BIGINT COMMENT '曝光順序',
    `pos_id` BIGINT COMMENT '曝光位置'
) COMMENT '曝光日志表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_display_log'
TBLPROPERTIES('parquet.compression'='lzo');

2）資料匯入

insert overwrite table dwd_display_log partition(dt='2020-06-14')
select
    get_json_object(line,'$.common.ar'),
    get_json_object(line,'$.common.ba'),
    get_json_object(line,'$.common.ch'),
    get_json_object(line,'$.common.is_new'),
    get_json_object(line,'$.common.md'),
    get_json_object(line,'$.common.mid'),
    get_json_object(line,'$.common.os'),
    get_json_object(line,'$.common.uid'),
    get_json_object(line,'$.common.vc'),
    get_json_object(line,'$.page.during_time'),
    get_json_object(line,'$.page.item'),
    get_json_object(line,'$.page.item_type'),
    get_json_object(line,'$.page.last_page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.source_type'),
    get_json_object(line,'$.ts'),
    get_json_object(display,'$.display_type'),
    get_json_object(display,'$.item'),
    get_json_object(display,'$.item_type'),
    get_json_object(display,'$.order'),
    get_json_object(display,'$.pos_id')
from ods_log lateral view explode_json_array(get_json_object(line,'$.displays')) tmp as display
where dt='2020-06-14'
and get_json_object(line,'$.displays') is not null;

3）查看資料

select * from dwd_display_log where dt='2020-06-14' limit 2;

錯誤日志表

錯誤日志決議思路：錯誤日志表中每行資料對應一個錯誤記錄，為方便定位錯誤，一個錯誤記錄應當包含與之對應的公共資訊、頁面資訊、曝光資訊、動作資訊、啟動資訊以及錯誤資訊，先將包含err欄位的日志過濾出來，然后使用get_json_object函式決議所有欄位，

在這里插入圖片描述
1）建表陳述句

DROP TABLE IF EXISTS dwd_error_log;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_error_log(
    `area_code` STRING COMMENT '地區編碼',
    `brand` STRING COMMENT '手機品牌',
    `channel` STRING COMMENT '渠道',
    `is_new` STRING COMMENT '是否首次啟動',
    `model` STRING COMMENT '手機型號',
    `mid_id` STRING COMMENT '設備id',
    `os` STRING COMMENT '作業系統',
    `user_id` STRING COMMENT '會員id',
    `version_code` STRING COMMENT 'app版本號',
    `page_item` STRING COMMENT '目標id ',
    `page_item_type` STRING COMMENT '目標型別',
    `last_page_id` STRING COMMENT '上頁型別',
    `page_id` STRING COMMENT '頁面ID ',
    `source_type` STRING COMMENT '來源型別',
    `entry` STRING COMMENT ' icon手機圖示  notice 通知 install 安裝后啟動',
    `loading_time` STRING COMMENT '啟動加載時間',
    `open_ad_id` STRING COMMENT '廣告頁ID ',
    `open_ad_ms` STRING COMMENT '廣告總共播放時間',
    `open_ad_skip_ms` STRING COMMENT '用戶跳過廣告時點',
    `actions` STRING COMMENT '動作',
    `displays` STRING COMMENT '曝光',
    `ts` STRING COMMENT '時間',
    `error_code` STRING COMMENT '錯誤碼',
    `msg` STRING COMMENT '錯誤資訊'
) COMMENT '錯誤日志表'
PARTITIONED BY (`dt` STRING)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/warehouse/gmall/dwd/dwd_error_log'
TBLPROPERTIES('parquet.compression'='lzo');

說明：此處為對動作陣列和曝光陣列做處理，如需分析錯誤與單個動作或曝光的關聯，可先使用explode_json_array函式將陣列“炸開”，再使用get_json_object函式獲取具體欄位，

4）資料匯入

insert overwrite table dwd_error_log partition(dt='2020-06-14')
select
    get_json_object(line,'$.common.ar'),
    get_json_object(line,'$.common.ba'),
    get_json_object(line,'$.common.ch'),
    get_json_object(line,'$.common.is_new'),
    get_json_object(line,'$.common.md'),
    get_json_object(line,'$.common.mid'),
    get_json_object(line,'$.common.os'),
    get_json_object(line,'$.common.uid'),
    get_json_object(line,'$.common.vc'),
    get_json_object(line,'$.page.item'),
    get_json_object(line,'$.page.item_type'),
    get_json_object(line,'$.page.last_page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.page_id'),
    get_json_object(line,'$.page.source_type'),
    get_json_object(line,'$.start.entry'),
    get_json_object(line,'$.start.loading_time'),
    get_json_object(line,'$.start.open_ad_id'),
    get_json_object(line,'$.start.open_ad_ms'),
    get_json_object(line,'$.start.open_ad_skip_ms'),
    get_json_object(line,'$.actions'),
    get_json_object(line,'$.displays'),
    get_json_object(line,'$.ts'),
    get_json_object(line,'$.err.error_code'),
    get_json_object(line,'$.err.msg')
from ods_log
where dt='2020-06-14'
and get_json_object(line,'$.err') is not null;

5）查看資料

hive (gmall)> 
select * from dwd_error_log where dt='2020-06-14' limit 2;

DWD層用戶行為資料加載腳本

1）撰寫腳本
（1）在hadoop102的/root/bin目錄下創建腳本

[root@hadoop102 bin]$ vim ods_to_dwd_log.sh

在腳本中撰寫如下內容

DWD層用戶行為資料加載腳本

（2）增加腳本執行權限

[root@hadoop102 bin]$ chmod 777 ods_to_dwd_log.sh

2）腳本使用
（1）執行腳本

[root@hadoop102 module]$ ods_to_dwd_log.sh all 2020-06-14

（2）查詢匯入結果

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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:50 more
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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:53 more
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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:56 more
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  • 【CTF】CTFHub 技能樹 彩蛋 writeup

    ?碎碎念 CTFHub：https://www.ctfhub.com/ 筆者入門CTF時時剛開始刷的是bugku的舊平臺，后來才有了CTFHub。 感覺不論是網頁UI設計，還是題目質量，賽事跟蹤，工具軟體都做得很不錯。 而且因為獨到的金幣制度的確讓人有一種想去刷題賺金幣的感覺。 個人還是非常喜歡這個 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:05 more
  • 02windows基礎操作

    我學到了一下幾點 Windows系統目錄結構與滲透的作用 常見Windows的服務詳解 Windows埠詳解 常用的Windows注冊表詳解 hacker DOS命令詳解（net user / type /md /rd/ dir /cd /net use copy、批處理 等） 利用dos命令制作 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:18 more
  • 03.Linux基礎操作

    我學到了以下幾點 01Linux系統介紹02系統安裝，密碼啊破解03Linux常用命令04LAMP 01LINUX windows： win03 8 12 16 19 配置不繁瑣 Linux：redhat,centos(紅帽社區版)，Ubuntu server,suse unix:金融機構，證券，銀 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:30 more
  • 05HTML

    01HTML介紹 02頭部標簽講解03基礎標簽講解04表單標簽講解 HTML前段語言 js1.了解代碼2.根據代碼 懂得挖掘漏洞 （POST注入/XSS漏洞上傳）3.黑帽seo 白帽seo 客戶網站被黑帽植入劫持代碼如何處理4.熟悉html表單 <html><head><title>TDK標題，描述 ......

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    01 開門見山 隔一個月發一篇文章，不過分。 首先回顧一下《微信系結手機號資料庫被脫庫事件》，我也是第一時間得知了這個訊息，然后跟蹤了整件事情的經過。下面是這起事件的相關截圖以及近日流出的一萬條資料樣本： 個人認為這件事也沒什么，還不如關注一下之前45億快遞資料查詢渠道疑似在近日復活的訊息。 訊息是 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:48:24 more
  • web3 產品介紹：metamask 錢包 使用最多的瀏覽器插件錢包

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    前言 靶機地址->>>vulnhub_Earth 攻擊機ip：192.168.20.121 靶機ip：192.168.20.122 參考文章 https://www.cnblogs.com/Jing-X/archive/2022/04/03/16097695.html https://www.cnb ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:46:20 more
  • 從4k到42k，軟體測驗工程師的漲薪史，給我看哭了

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    uj5u.com 2023-04-20 07:44:00 more
  • 最新版本 Stable Diffusion 開源 AI 繪畫工具之中文自動提詞篇

    🎈 標簽生成器 由于輸入正向提示詞 prompt 和反向提示詞 negative prompt 都是使用英文，所以對學習母語的我們非常不友好 使用網址：https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator 這個網址是為了讓大家在使用 AI 繪畫的時候 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:36 more
  • 漫談前端自動化測驗演進之路及測驗工具分析

    隨著前端技術的不斷發展和應用程式的日益復雜，前端自動化測驗也在不斷演進。隨著 Web 應用程式變得越來越復雜，自動化測驗的需求也越來越高。如今，自動化測驗已經成為 Web 應用程式開發程序中不可或缺的一部分，它們可以幫助開發人員更快地發現和修復錯誤，提高應用程式的性能和可靠性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:16 more
  • CANN開發實踐：4個DVPP記憶體問題的典型案例解讀

    摘要：由于DVPP媒體資料處理功能對存放輸入、輸出資料的記憶體有更高的要求（例如，記憶體首地址128位元組對齊），因此需呼叫專用的記憶體申請介面，那么本期就分享幾個關于DVPP記憶體問題的典型案例，并給出原因分析及解決方法。 本文分享自華為云社區《FAQ_DVPP記憶體問題案例》，作者：昇騰CANN。 DVPP ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:03 more
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    msf學習 以kali自帶的msf為例 一、msf核心模塊與功能 msf模塊都放在/usr/share/metasploit-framework/modules目錄下 1、auxiliary 輔助模塊，輔助滲透（埠掃描、登錄密碼爆破、漏洞驗證等） 2、encoders 編碼器模塊，主要包含各種編碼 ......

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    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手：與相機連接，設定相機引數，采集影像 2) 標定助手：九點標定或是其它的標定，生成標定檔案及內參外參，可以將像素單位轉換為長度單位 ......

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    第一次發博客，先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp)，這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接： https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

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