# Python实现完整复制sheet
## 介绍
在Excel表格处理中，有时候我们需要复制一个sheet，以便于在不破坏原有数据的情况下进行修改或分析。本文将向你介绍如何使用Python实现完整复制sheet的操作。在这个过程中，你将学习如何使用openpyxl库来读取和写入Excel文件，并使用一些常用的方法来完成复制sheet的任务。
## 整体流程
下面是整个实现过程的流程图，以帮助
第一步：克隆打开VMware，确认已经完成安装配置的CentOS7虚拟机在关闭状态。右键点击虚拟机，选择“管理”、“克隆”原始虚拟机名称为“init”，IP地址为“172.25.10.111”然后下一步在下一步选择第二个“创建完整克隆”，后下一步给自己的克隆机命名、选择位置后点击“完成”。然后就开始克隆了，时间不会太久，整个过程大概1~2分钟。完成克隆后点击关闭即克隆成功了。此时是可以在虚拟机列表
话说在Windows里面，当进行普通的复制，剪切，粘贴，都会受到NTFS权限的影响。
如果个人用户使用，不会察觉到有任何的差异。但如果是一台文件服务器，需要进行文件迁移时候，普通的复制粘贴就带来NTFS权限的问题了
如何保证我们复制过去的文件带有原来的权限？我们可以使用Windows2003资源包（win7,2008已自带）里的个强大工具来确保。
下面是一个简单的利用robocopy来带有权
原创
2012-02-21 18:36:05
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和很多编程语言一样，python中也有简单赋值、浅拷贝、深拷贝这几种拷贝方式。在学习过程中，肯定会有些许模糊，相信我以下几段实验代码会让大家对这三种方式有进一步的了解。1、赋值——简单的对象引用在python中，变量赋值实际上是简单的对象的引用。在创建一个对象之后，再把它赋值给另外一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而是简单的拷贝了这个对象的引用。# 定义列表alist
alist =
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2023-08-02 10:52:40
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在跟网友讨论 inception 这个工具的回滚功能设计时，知道了它会根据 binlog 中的 query event 带的 thread id 来定位此次会话所执行的 SQL 语句有哪些，这是一个事务，当然定位回滚数据还需要 binlog position。而在 MySQL 中对于，如果你的 binlog 模式为 statement 格式，那么所有的 event 都是 query event，都
python 复制表格
原创
2021-12-11 11:31:35
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文章目录前言：1.准备阶段2.程序代码 前言：python老大要求搞个excel固定模板导入… 不过已经给了工具包，基础语法熟悉后，好像也是拿来即用。 在此记录下demo，该程序支持2003，2007版本的excel解析，但因版本问题调整了xlrd代码，需要替换（否则可能出现错误：‘ElementTree’ object has no attribute ‘getiterator’）。仅自己学习
1、mysqldump执行过程：一、将数据导出为 sql 文件。mysqldump -h$host -P$port -u$user --add-locks=0 --no-create-info --single-transaction --set-gtid-purged=OFF db1 t --where="a>900" --result-file=/client_tmp/t.sq
文章目录前言一、openpyxl是什么？二、使用步骤1.安装2.复制样式内容等3.将模板复制在当前wb上新增sheet3.对于合并单元格的复制，若没有实现效果，尝试以下代码总结 前言近期的一个任务是处理大量excel数据，对一条数据进行提取填空到模板文件中，根据客户名不同分别创建excel文件，但内容都是在模板文件上填写，这就需要每次在处理数据时，判断该客户名的文件是否存在，若不存在则要复制模板
Python之利用第三方库套用excel模板，模板的样子假设如下：现在要用这个模板，并且在“第二行第二列”的下方填入内容：#!usr/bin/python3
# -*-coding=utf-8 -*-
from xlutils.copy import copy #注意xlutils所用格式是xls
import xlrd
import xlwt
#找到要套用的excel模板并且用xlrd打开,
1. 算法参数 在scikit-learn中，逻辑回归模型由类sklearn.linear_model.LogisticRegression实现 1.1 正则项权重 1.2 L1/L2范数 创建逻辑回归模型时，有个参数penalty，其取值为l1或l2 范数实际上是用来指定正则项的形式。 L1范数作 ...
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2021-08-04 09:45:00
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Android Layout机制1, FrameLayout先来看官方文档的定义：FrameLayout是最简单的一个布局对象。它被定制为你屏幕上的一个空白备用区域，之后你可以在其中填充一个单一对象 — 比如，一张你要发布的图片。所有的子元素将会固定在屏幕的左上角；你不能为FrameLayout中的一个子元素指定一个位置。后一个子元素将会直接在前一个子元素之上进行覆盖填充，把它们部份或全部挡住(除
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2023-07-26 23:34:17
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1. 算法原理 核心思想：未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定。 已知条件：具有已标记数据集且知道数据集中每个样本所属类别。一个未标记数据样本。 目的：预测未标记数据样本所属类别。 算法原理伪代码： 假设 X_test 为待标记的数据样本，X_train为已标记的数据集 遍历 X_tr ...
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2021-08-02 20:47:00
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注：最后提权那步失败了，若有大佬看到此文，还望指出问题，不胜感激！由于本靶机被搁置一段时间，IP地址会有变化故：192.168.200.11和92.168.200.58 都是靶机IP地址。
kali:攻击机 IP地址：192.168.200.4DC-4：靶机 IP地址：暂时未知。
1 算法原理 决策树是一个类似于流程图的树结构，分支节点表示对一个特征进行测试，根据测试结果进行分类，树叶节点代表一个类别。 例如：用决策树来决定下班后的安排。 分别对经理指数和情绪指数两个特征进行测试，根据测试结果决定行为的类别。 每选择一个特征测试，数据集就被划分成多个子数据集。 接着继续在子数 ...
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2021-08-05 16:01:00
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1 scikit_learn里的SVM scikit-learn里对SVM的算法实现都在包sklearn.svm下，其中SVC类是用来进行分类的任务，SVR是用来进行数值回归任务的。 在计算机中，可以用离散的数值来代替连续的数值进行回归。 以SVC为例，首先选择SVM核函数，由参数kernel指定， ...
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2021-08-10 08:25:00
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命令可以用来查看表的基本结构，包括列名、数据类型和是否为主键等信息。命令可以列出表上所有的索引信息，包括索引名、列名
原创 lightcity 光城 2019-02-27论文完整复现流程之异常检测的未来帧预测0.导语本次研究论文题目为：Future Frame Prediction for Anomaly Detection -- A New Baseline。本片文章主要分为两大块来详细阐述这篇论文，分别是：论文阅读核心点与论文复现流程及细节。1.论文阅读1.1 论文框架本篇论文为GAN进行异常检测的一篇文章。
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2021-03-17 15:44:04
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