技能大赛

使用Scala编写Spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中的user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail表的增量数据抽取到Hive的ods库对应的表中。具体步骤包括：1、抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到ods库中的user_info表，根据operate_time或create_time作为增量字段，只添加新增数据，并静态分区为当前比赛日前一天的日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。2、使用Hive CLI执行show partitions ods.user_info命令，获取分区信息并记录。

这是2017年全国职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项的比赛试题。

【大数据应用开发】2023年全国职业院校技能大赛赛题第03套

《微软Office技巧大赛获奖精选》是微软（中国）推荐的图书，涵盖了Word、Excel、FrontPage、Access、PowerPoint和Outlook等软件的应用技巧。

详细介绍了Microsoft Office中Word、Excel、FrontPage、Access、PowerPoint和Outlook软件的应用技巧，帮助读者更高效地利用这些工具。

2013年全国数学建模大赛为参赛者提供了一系列具有挑战性和实际意义的题目，涵盖了多个领域和复杂的现实问题。

模型方案解析 本次竞赛主要目标是预测广告点击率。方案构建了两个模型：LGB单模型和NFM残差模型。 LGB单模型 特征：使用了特征工程后的特征，包括广告、媒体、用户、上下文等方面的信息。 模型训练：最初包含时序特征，使用全部训练集进行训练；后期去除时序特征后，采用5折交叉验证的方式进行模型训练。 NFM残差模型 基础模型：NFM模型，代码源于渣大的github项目。 特征：对原始数据集特征进行OneHot编码，并添加用户标签矩阵作为特征。 模型目标：学习LGB模型的残差，进一步提升预测精度。

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