作者：小刚一位苦于信息安全的萌新小白帽，记得关注给个赞，谢谢本实验仅用于信息防御教学，切勿用于它用途SQL注入技巧SQL小技巧1，运算逻辑符号or替代and替代异或运算符 ”^”逗号空格等于号”=”2，盲注函数被过滤left(str, length)right(str,length)mid(str,start,length)Locate(substr,str)position (sub...
原创
2021-11-26 11:09:42
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不少Windows XP用户抱怨系统关机等待时间太长，磁盘占用高，某些操作没有Windows 98快速等问题。本文从细处着手，活学活用的角度，比较详细的讲述了20则使用技巧，希望对大家提高应用技能有所帮助。 1、在记事本中自动记录文件的打开时间 在记事本中，我们可 以记录每次打开某个文本文件的时间，方法为：在该文件的第一行输入“.LOG”(注意：必须大写！)，然后换行开始正文。这样在每
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2010-01-22 17:03:19
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如何提升数据分析能力？Peter Nistrup 根据自身经验列出了 7 个有用工具。
本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：1. Pandas Profiling2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据3. IPython 魔术命令4. Jupyter 中的格式编排5. Jupyter 快捷键6. 在 Jupyter（或 IPython）中使一
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2021-08-11 12:44:36
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Windows系统中总有无尽的技巧可以供我们发掘，每次都有惊喜。看看这次给大家带来了什么？
1.在记事本中自动记录文件的打开时间
在记事本中，我们可 以记录每次打开某个文本文件的时间，方法为：在该文件的第一行输入“.LOG”(注意：必须大写！)，然后换行开始正文。这样在每次打开了该文件之后在关闭时会自动在文件后面添加当前时间
2.快速浏览脱机网页
需要脱机浏览某个已
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精选
2010-12-03 16:27:13
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来源：机器之心如何提升数据分析能力？Peter Nistrup 根据自身经验列出了 7 个有用工具。本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：1. Pandas Profiling2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据3. IPython 魔术命令4. Jupyter 中的格式编排5. Jupyter 快捷键6. 在 Jupyter（或 IPytho...
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2021-07-09 14:42:54
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来源：机器之心如何提升数据分析能力？Peter Nistrup 根据自身经验列出了 7 个有用工具。本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：1. Pandas Profiling2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas
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2022-02-10 10:38:12
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特性：字典更新和合并运算符 两个新的运算符，|并|=已添加到内置dict 类中。这|运算符用于合并字典，而|=运算符可用于更新字典。PEP:584 代码： 对于合并：|>>> a = {'farhad': 1, 'blog': 2, 'python': 3}
>>> b = {'farhad': 'malik', 'topic': 'python3.9'}
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2023-09-07 06:31:40
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如何提升数据分析能力？Peter Nistrup 根据自身经验列出了 7 个有用工具。本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：1. Pandas Profiling2. 使...
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2022-08-22 07:13:13
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作者：Perter Nistrup机器之心编译，参与：魔王如何提升数据分析能力？Peter Nistrup 根据自身经验列出了 7 个有用工具。本文列举了一些提升或加速日...
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2022-08-09 16:19:46
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本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：
Pandas Profiling
使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据
IPython 魔术命令
Jupyter 中的格式编排
Jupyter 快捷键
在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出
为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片
1. Pa
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2021-06-16 13:42:35
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7个Python特殊技巧，助力你的数据分析工作之路1. Pandas Profiling df.sample(5) df.describe()Pandas Profiling (the fancy way)pip install pandas_profilingimport pandas as pd import pandas_profiling pd.read_csv('https://ra
原创
2022-01-14 16:05:55
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问题1:手机端几个得分项的和值为何不对?某环节的选手最后得分=第一个组成得分*第一个组成系数+第二个组成得分*第二个组成系:评委给3号选手...
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2024-03-15 14:57:23
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（一）目前，网吧用户基于网络的应用已经从简单的网页浏览，扩展到视频QQ聊天、VOD点播、网络游戏、教育培训、IP电话等更为广泛的领域，这些应用的增多对网络的速度和稳定性提出了越来越高的要求，因此现在网吧对路由器的性能要求也在相应提高：首先，越来越多的功能要求以硬件方式来实现；其次，要求路由器采用分布式处理技术，以提高路由处理能力和速度；第三，逐渐抛弃易造成拥塞的共享式总线，采用交换式路由技术，
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2007-08-27 10:23:11
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如果要设计一个支持插件扩展的文件管理器系统（每个插件可以添加新的文件操作），如何用访问者模式实现？欢迎在评论区留下你的创意方
对于这些题我只能说，太神了orz中位数：中位数有个很好的性质，即在直
原创
2021-08-11 14:44:46
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本人使用Oracle和PostgreSQL数年，一直试图将Oracle中许多先进的功能在PostgreSQL中使用，所以也在这方面一直比较注意，下面先整理出3点，以后会慢慢完善。 (1)和Oracle类似的dblink功能 使用过oracle的人都知道，oracle有个很先进的功能叫：dblink,能够在一个数据库中操作另外一个远程的数据库，比如：一个数据 库在中国北京，另外一台数据库在中...
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2009-11-06 09:02:00
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行列转换的重要性
在数据分析和报表制作过程中，我们经常需要在行和列之间进行数据转换。这种转换不仅能够改善数据的展示效果，还能满足不同的分析需求。行列转换是数据处理中的基础技能，掌握这些技巧对于数据库开发者和数据分析师来说至关重要。
行列转换主要包括两种操作：
行转列（Pivot）：将行数据转换为列数据，通常用于汇总和透视分析
列转行（Unpivot）：将列数据转换为行数据，便于标准化和进一步处理
Python作为一种高级编辑语言，有很多使用的小技巧，分享一期。1、变量值互换a = 0b = 1a,b = b, a2、连续赋值a, b = 2, 13、自动解包赋值a,b,c,d = [1,3,4,'domi']aa,*others = [1,3,4,'domi']>>> others[3, 4, 'domi']4、链式比较a = 10if 5<= a <= 15
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2022-10-14 09:06:23
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