数据处理中，一遇到json就头大，很长一段时间里，明知lateralview函数是个好东西，但就是很抗拒去学，都是找数仓的同事先理好字段直接用，顺便以菜鸡的身份，同情和膜拜一下埋头洗脏数的数仓同学，大佬辛苦。。前段时间加入到一个数据建设的项目中作为先锋军打头阵，没办法遇到json还是硬着头皮终于学会了lateralview用法，感受：困难只是心中的一座大山！也不过如此！我肯定我过不了几天一定会忘掉

,num_outs,start_level=0,end_level=-1,add_extra_convs=False,relu_before_extra_convs=False,no_norm_on_lateral

语法：...FROMtable_namelateral_view_ref[lateral_view_ref...]lateral_view_ref:LATERALVIEWtable_function(.

中车辆轮胎的纵向刚度与侧向刚度参考了下面几篇博客，实施起来还是很简单的自动驾驶控制算法（七）利用cftool工具箱估算车辆轮胎侧偏刚度carsim如何获得轮胎侧偏刚度轮胎的魔术公式(MagicFomula)模型理论依据data=csvread('lateral_test.csv

文章目录1.lateralview简介2.实操2.1建表(hive)2.2插入数据2.3转成多行2.4汇总求和1.lateralview简介hive函数lateralview主要功能是将原本汇总在一条（行）的数据拆分成多条（行）成虚拟表，再与原表进行笛卡尔积，从而得到明细表。配合UDTF函数使用，一般情况下经常与explode函数搭配，explode的操作对象（列值）是ARRAY或者MAP,可以通

爆炸函数lateralviewexplode将一行转成多行lateralview常用于和split，explode这个UDTF（UserdefinedTable-GeneratingFunctions）一起使用，该组合能进一行数据拆分成多行数据，并对拆分后的数据进行聚合。split()函数通过指定分隔符对字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表。lateralview首先为原始表的每行调用UDTF

目录1.论文&代码源2.论文亮点3.框架解读3.1横向连接☆3.2紧凑块3.3训练策略3.3.1三元组损失3.3.2交叉熵损失3.3.3总损失函数4.实验结果4.1数据集预处理4.2数据对比4.2.1CASIA-B数据集4.2.2OU-MVLP数据集4.3消融实验5.总结0.知识补充0.1上采样0.1.1反卷积（转置卷积）0.1.2插值法0.1.3反池化0.2水平金字塔池化（HPM）0.3特征金字

论文题目：TowardsReal-worldX-raySecurityInspection:AHigh-QualityBenchmarkAndLateralInhibition论文出处：ComputerVisionandPatternRecognition（CVPR）2021论文链接：文章下载代码链接：代码一、贡献1、提出了一个高质量X射线(HiXray)安全检查图像数据集，包含8类102,928

论文创新基本和之前一致，只是比之前表达更加规范化，此外添加了很多有趣实验验证，没有余力可以不看这篇论文，之前那篇看完就够了摘要位置识别是机器人导航中的一个关键模块。现有的研究路线主要集中在视觉位置识别，即仅根据外观识别以前访问过的地方。在本文中，我们通过基于结构化外观的位置识别，即从距离传感器来解决结构化的位置识别问题。扩展了我们以前关于具有旋转不变性的空间描述子的工作，该描述子完成了当横滚-俯仰

假如有这么一组类型的数据：id，name，course1，xiaoming，数学：语文：生物：化学2，lilei，化学：地理：物理：语文3，hanmeimei，数据结构：操作系统：计组我们要把他放到hive表中做相应的操作，course显然需要array类型即：createtablet_xuanxiu(uidstring,namestring,kcarray)rowformatdelimitedf

目录1、explode()函数2、posexplode()函数3、lateralview函数1、explode()函数英文释义：explode()takesinanarray(oramap)asaninputandoutputstheelementsofthearray(map)asseparaterows.UDTFscanbeusedintheSELECTexpressionlistandasa

运动包括侧桥支撑（lateral-pillarbridges），切步同时保持身体在支撑面内，或者侧弓步等。矢状面从前向后将身体一分为二成左、右两个部分，产生冠状轴。

1，explode就是将hive一行中复杂的array或者map结构拆分成多行。selectexplode(split('a,b,c,d,e',','));输出2，LateralView一般与用户自定义表生成函数（如explode()）结合使用。如内置表生成函数中所述，UDTF为每个输入行生成零个或多个输出行。LateralView首先将UDTF应用于基表的每一行，然后将结果输出行连接到输入行，以

原题链接https://www.modb.pro/issue/8730出个题，求工作时长题面表A记录了A、B、C三人连续工作的开始时间和结束时间，如果结束时间为空，则表示仍然连续工作namestart_dateend_dateA2021-06-302021-07-02A2021-07-052021-07-10A2021-07-302021-07-31A2021-08-02B2021-06-3020

来源：https://resources.infosecinstitute.com/topic/advance-persistent-threat-lateral-movement-detection-windows-infrastructure-part

导航基本概念示例数据准备函数应用split()explode（）函数总结基本概念在对于SQL的使用中，常常会遇到列转行，或者将一列的数据散列成多行进行统计分析处理的需求，这时候，结合split()、explode()和lateralview处理这些需求会使得我们得心应手许多。先来了解一下这三个基本的介绍吧。1.Split(str,separator)：将字符串按照后面的分隔符切割，转换成字符arr

lateralview结合explode可以实现将一行转化为行的功能INSERTOVERWRITETABLE${eventAtributesTable}PARTITION(hp_stat_date='$date')SELECTpage_attributes.atime/1000,page_attributes.page_id,page_attributes.username,page_attrib

一次比较复杂的从Hive复杂格式字段解析出多个hotelid的过程1.所需数据信息在value字段中，value字段是json格式，首先要提取出该字段中的htllist信息get_json_object(value,'$.htllist')2.get_json_object的返回值是string格式，具体信息如下字符串前后有'['和']'，每个{}内是单个酒店的信息，{}之前以','分隔4.为了之

步态识别最新论文学习《GaitLateralNetwork:LearningDiscriminativeandCompactRepresentationsforGaitRecognition》出处：ECCV2020文章：http://home.ustc.edu.cn/~saihui/papers/eccv2020_gln.pdf作者介绍：侯赛辉联合银河水滴在2020发表的新作，刷新了GaitSet

在上一讲《Coursera自动驾驶课程第6讲：VehicleLongitudinalControl》中我们了解了如何使用PID算法进行汽车纵向控制。本讲我们继续学习新的模块：汽车横向控制。具体地，我们将学习三种控制算法：Purepursuit，Stanley，MPC。B站视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1WE411D74g?p=1文章目录1.Introd

该文参考了：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e04e0d00101csic.htmlhttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+LateralViewlateralview用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行

split()函数是用于切分数据，也就是将一串字符串切割成了一个数组，标准格式为split(str,regex),支持正则切分不过有点奇怪的是，对于“.”,"|“这样的特殊字符，不加”\“的时候是特殊字符，加了以后才是普通字符，而对于”\d"的字符，需要加"\“后才是特殊字符，就是是说”\\d"才是匹配数字。假设我有一张表(demo)如下：用split()函数对name字段切分selectspli

语法定义：lateralView:LATERALVIEWudtf(expression)tableAScolumns(',',columns)*fromClause:FROMbaseTable(lateralView)*描述：Lateralview通常和split，explode等udtf一起封装使用，它能够将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。lateralview首先

建表语句结构createtableifnotexistsemployees(namestring,salaryfloat,subordinatesarray,deductionsmap,addressstruct)rowformatdelimitedfieldsterminatedby‘\001’collectionitemsterminatedby‘\002’mapkeysterminatedb

1）.LateralView语法lateralView:LATERALVIEWudtf(expression)tableAliasAScolumnAlias(','columnAlias)*fromClause:FROMbaseTable(lateralView)*2).LateralView用于UDTF(user-definedtablegeneratingfunctions)中将行转成列，例如

lateralview的使用（炸开函数）：使用示例：selectChargeName,regexp_replace(regexp_replace(sub,'\\{',''),'\\}','')managebranch,StartDateFROM(SELECT*FROMods_aimsen_base_regionhistorieslateralVIEWexplode(split(ManageBran

LateralView语法lateralView:LATERALVIEWudtf(expression)tableAliasAScolumnAlias(','columnAlias)*fromClause:FROMbaseTable(lateralView)*描述lateralview用于和split,explode等UDTF一起使用，它能够将一行数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行

原文地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+LateralView#lateralview用于和split,explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。一个简单的例子，假设我们有一张表pageAds，它有两列数据，第一列是pageidstring，

https://blog.csdn.net/guodong2k/article/details/79459282

一个top-down结构结合lateral连接来建立所有不同尺度特征的high-level语义特征。

Header.vue内容管理用户管理统计分析新增和启动活跃分析时段分析用户留存流失用户综合设置exportdefault{data(){return{theme1:'light'}}}Lateral.vue

#20180123查词练习#1.bemoan2.reserve3.wane4.fainthearted5.didactic6.opaque7.fallacious8.lateral9.shamble10

0．函数说明EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。LATERALVIEW用法：LATERALVIEWudtf(expression)tableAliasAScolumnAlias解释：用于和split,explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。lateralview使用案例：源数据结构如下：m

行转列：在我们使用hive进行数据统计分析时可能有这么一个场景：一行数据中，一个字段中有很多和数据项，我们需要对每个数据项进行一个统计分析。例如：一个人有很多人生的重要阶段，我们有一批人，求在某个阶段的人的总数uid，stage1,jiehun:shengzi:maiche2,maiche:maifang3,maifang:jiehun4,dushu:maiche5,dushu:maifang:j

1、collect_set、collect_list将分组中的某一列转为一个数组，collect_set去重，collect_list不去重Selectuname,collect_set(bookname)asbooksfromstudentgroupbyuname访问：books[0],books[1],books[2]…………2、lateralview、explodelateralview与e

1.ONTHENETWORKWITHOUTCREDENTIALS:工具：responder.py下载：https://github.com/SpiderLabs/ResponderResponder可以监听并应答LLMNR(linklocalmulticastnameresolution)以及NBT-NS(netbiosovertcp/ipnameservice)Responder也可以利用WPA

lag，窗口函数language_handler，伪类型largeobject，大对象lastval，序列操作函数last_value，窗口函数LATERAL，LATERAL子查询在FROM子句中，LATERAL

比如某业界领先的M公司，其定位和制图精度：Lateral：6cm(1sigma)Longitude：15cm(1sigma)YawDerivation：0.1degree(1sigma)MapError

exportdefault{data(){return{items:3}}}.lateral-sliding{display:flex;overflow-y:hidden;overflow-x:scroll

LateralView是Hive中提供给UDTF的conjunction，它可以解决UDTF不能添加额外的select列的问题。1.WhyweneedLateralView？当我们想对hive表中某一列进行split之后，想对其转换成1toN的模式，即一行转多列。hive不允许我们在UDTF函数之外，再添加其它select语句。如下，我们想将登录某个游戏的用户id放在一个字段user_ids里，对

代码的理解）转载请引用本文链接参考follow轻尘并做了修正方向盘控制模型[RajamaniR.VehicleDynamicsandControl[M].SpringerScience,2006.]ddt(lateral_errorlateral_error_rateheading_errorheading_error_ratestation_errorspeed_er

背景介绍比如拿到了每个人吃的食物，并且知道每种食物的卡路里，需要计算每个人的摄入的总卡路里数。怎么计算呢？表p_foodnamefoodLilyapple、milk、riceAmymeat、water、表f_caloriefoodCalorieapple50milk100rice200water0meat200............解决方案需要把p_food表中的food列表进行拆分，拆分为如下

split()函数是用于切分数据，也就是将一串字符串切割成了一个数组，标准格式为split(str,regex),支持正则切分不过有点奇怪的是，对于“.”,"|“这样的特殊字符，不加”\“的时候是特殊字符，加了以后才是普通字符，而对于”\d"的字符，需要加"\“后才是特殊字符，就是是说”\\d"才是匹配数字。假设我有一张表(demo)如下：用split()函数对name字段切分selectspli

目录1.nvl（value，default_value）2.casewheneg1：对表emp_sex，求每个部门男女人数eg2：统计每个国家隶属洲的人口数（已知字段数据按照另一种条件分组）eg3：统计不同国家男女个数（完成不同条件的分组）3.concat、concat_ws、collect_set（列转行）4.explode&lateralview（行转列）5.窗口函数（聚合函数+窗口函数，指定

转：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/521694411：Array顾名思义就是数组，使用方式array,bianjuarray,leixingarray,zhuyanarray,yearint,monthint,shichangint,disnumint,scorefloat)comment"thistableaboutmovie'sm

lateralview侧视图explode爆炸selectwdmc,customer_idfrom(select1aswdmc,'14590170|14587203|21396385|22105752'asqyid)alateralviewexplode(split(qyid,'|'))ascustomer_id报错：Errorwhilecompilingstatement:FAILED:Pars

hive工作中用到的一些拼接函数。一，concat(strings1,strings2,strings3)这个函数能够把字符串类型的数据连接起来，连接的某个元素可以是列值。如concat(aa,‘:’,bb)就相当于把aa列和bb列用冒号连接起来了，aa:bb。二，cast用法：cast(valueastype)功能：将某个列的值显示的转化为某个类型例子：cast(ageasstring)将int

问题描述有时候因为业务的需要，有些字段不但是json格式，并且还是个json数组，比如下表pay_infos:pay_idinfos1111[{"uid":123,"terminalFrom":0,"couponBatchId":1410115799,"cost":5},{"uid":123,"terminalFrom":0,"couponBatchId":1410116199,,"cost":7

原文链接：https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/102627647hive>select*fromexplode_lateral_view

文档解释：FROM子句中出现的子查询可以放在关键字LATERAL之前，这样就允许它们引用通过前置FROM条目提供的字段。