最近辰哥也是在弄excel文件的时候发现手动去整理有点繁琐枯燥，想着技术可以代替我去处理这部分繁琐的工作那何乐而不为呢~~~ 三种场景： 多个同字段的excel文件合并成一个excel 多个不同字段的...excel文件拼接成一个excel 一个excel的多个sheet合并成一个sheet 辰哥目前想到的仅是辰哥遇到的这三种情况（如果还有很多其他情况的，欢迎在下方留言，因为辰哥日常非经常涉及多种excel...处理的内容，所以想不到其他情况） 01 合并多个同字段的excel 这里辰哥先新建三个excel文件：11.xlsx；12.xlsx；13.xlsx；并往里填充数据，数据如下： 11.xlsx ?...02 拼接多个不同字段的excel 新建三个excel文件：21.xlsx；22.xlsx；23.xlsx；并往里填充数据 21.xlsx ? 22.xlsx ? 23.xlsx ?...03 合并一个excel的多个sheet 新建一个excel文件：31.xlsx；并新增sheet1、sheet2、sheet3，往里填充数据 sheet1 ? sheet2 ? sheet3 ?
大家好，我是邓飞，这里总结一下多个plink文件合并的问题。 合并有两种应用场景： 1，样本一样，位点不一样，不如同样的样本，第一号染色体的数据，第二号染色体的数据合并。...2，位点一样，样本不一样，比如同样的芯片数据（map数据一样），第一批的数据，第二批的数据。 所以，这里也分为两种方法总结一下。 1....样本一样，位点不一样 典型的情况：现在有4条染色体的数据，每个染色体一套plink文件，如何合并在一起。...结果文件： map数据之和，是合并后的map数据。...位点一样，样本不一样 同样使用上面的方法。用--merge-list，然后定义名称的文件去进行合并。 这里用两个plink文件，sample1和sample2，多个文件操作方法是一样的。
一次性ERP实施的利与弊 通常，使系统一次全部投入使用比分阶段实施要冒险。由于ERP软件是为集成企业的多个方面而设计的，因此一切都取决于其他方面。如果一个方面中断，则可能引发连锁反应。...此外，要在多个部门上线意味着您将需要动手操作。必须有IT部门以及软件供应商来缓解问题。大型公司可能有资源来减轻这种风险。...但是，规模较小的企业可能没有足够的支持来优先考虑一次复杂启动所有复杂系统的情况。 此外，考虑一般劳动力。启动ERP和使事情顺利进行时，是否需要暂停日常活动？您的公司可能无法在这样的操作中遇到麻烦。...如果公司的多个领域都依赖一个主要部门，则可能有助于一次全部启动。例如，如果多个供应中心依赖一个集线器，则可能有必要同时更新所有供应中心中的ERP。...ERP启动的最佳实践 如果您希望ERP实施顺利进行，无论是分阶段进行还是一次完成，请牢记以下建议。 模拟-在使用新系统之前，与将要参与的主要员工一起创建一个模拟启动。查看交易，工作流程和报告。
随着云计算成为企业开展业务的一种基础技术，云安全已变得至关重要。然而，充分了解云安全的最佳策略是一个真正的挑战。 ? 企业需要解决以下问题： •为什么专注于特定于云计算的网络安全是一个错误?...Hallenbec 说，“对于云平台的安全，云计算提供商需要自己负责底层基础设施的安全。这只是一个自动的假设，因为这是他们的管理领域，而用户在云平台负责数据的处理和保护。...其诀窍在于，云计算提供商是否有义务告诉用户，他们的基础设施中是否发生了不涉及直接破坏数据的事件?而且，他们的合同可能没有这样的义务。这是否意味着在他们的基础设施中的任何地方都没有入侵者?...就未来的发展而言，我们看到了更多的静态数据加密能力。诸如此类的事情变得越来越容易。...然后，现在人们意识到，不确定这些功能是否存在，或者为什么需要启用它们，所以必须有一种识别它的方法。 现在更多的是，确实需要生产它们并逐步实现这些功能。
使用运算符“+” PHP的数组运算符“+”可以用来联合两个（或多个数组）。 <?...可以看出，第二个数组中只有第4个值包含在结果中，因为第二个数组的前三个元素具有和第一个数组元素相同的键。接下来让我们看看数组索引不匹配时数组联合运算符”+”的作用： <?...使用array_merge()函数 array_merge()函数可以用于将两个或多个数组合并为一个数组，例： <?...可以看出，array_merge()函数传递给数组键的数字索引在返回的数组中从零开始重新编号。...使用array_merge_recursive()函数 array_merge_recursive()函数可以把一个或多个数组合并为一个数组。 <?
使用ffmpeg实现合并多个音频为一个音频的方法 可以使用ffmpeg的filter功能来进行这个操作，而且效果很好 amerge也可以实现，但是这里就介绍一下使用amix来做的方法 ffmpeg...的filter功能强大的功能能够满足几乎所有的音视频操作，包括合并音频 ffmpeg可以支持多输入通道，也可以支持多输出通道，合并多音频的功能就使用多输入通道，单输出通道，所以大概的形式如下：...amix=inputs=2:duration=first:dropout_transition=2 整条合并多音频的的命令行即如下 ?...合并完成之后，可以查看一下a.mp3文件的文件信息： ? 如此，多音频合并为一个音频文件的操作即成功，可以使用播放器播放一下试试 ?...可惜了，音频是听的，图看不出来，我听到的是两个音频合并成了一个mp3，现在播得有点乱，如果是一个放背景音乐，一个放录音的话效果可能好些 Reference: http://www.ffmpeg.org
需求 现在的需求就是将这些文档数据合并为一个excel文档，思路无非就是将这些数据合并为一个文档数据。 ?...思路 应用python实现的方法有两种，第一种是借助第三方库，xlrd和lsxWriter打开文档读取数据重新写入到一个新excel文档中；第二种方法是使用第三方库，pandas读取所有文档的数据，重新写入到一个新的...(data) result.to_csv(self.second_target_xls,encoding='utf-8-sig',sep=',', index=False) # 保存合并的数据...，并把合并后的文件命名 附完整参考源码 #合并多个excel 20201015 #author/微信：huguo00289 # -*- coding: utf-8 -*- import os...附参考资料： Python合并多个Excel数据 https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/9314166.html 利用Python快速合并多个excel文件 https:/
我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...TRUE，则返回文件的完整路径，如果设置的为FALSE则只返回文件名。...相对路径和绝对路径是很重要的概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件的后缀名 接下来批量将5份数据读入 需要借助tidyverse这个包，用到的是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份数据分别以数据框的格式存储在其中 最后是合并数据 直接一行命令搞定 df1<-reduce(df,inner_join...之前和一位同学讨论的时候他也提到了tidyverse整理数据，但是自己平时用到的数据格式还算整齐，基本上用数据框的一些基本操作就可以达到目的了。
01 前言 为啥名称后面加个续集呢，因为之前有位仁兄写过一篇，我是在他的基础上继续开发和探索的，他那篇文章的链接： C# 将多个图片合并成TIFF文件的两种方法 然后这位仁兄在文末提了一个遗留问题...03 新的探索 变化一：这位仁兄的处理方式是把每张图片先用CompressionImage这个方法加载到内存进行编码压缩的，实际上这一步是没有必要的，不仅仅浪费了时间还没有节省空间，因为调用的第三方本身就带了图片压缩的功能...，所以这一段我的项目去掉了； 变化二：这位仁兄处理是把一组图片一次压缩成一张tiff，我这边的应用场景是图片一张一张来，所以就是每来一张就压缩一张； 变化三：除了图片合成，我的项目中添加了tiff文件拆分的方法...； 变化四：记录图片加载、合成、保存的时间并写入log文件. 04 源码分享 我这里测试采用的是控制台，运行后输入你也数值：要合并的图片的数量，就可以执行了，测试过程我只有一张图片，所以我将这张图片进行了克隆...： Program.cs：这里有三个方法，依次是Main、BmpToTiff和CopyImage，CopyImage负责图片克隆，BmpToTiff方法的for循环中可以选择图片合成的方案一或者二。
它的最大优点之一是它还可用于创建桌面应用程序。在本文中，我们将深入探讨使用 Python 开发桌面应用程序的最佳实践。 使用 Python 开发桌面应用程序时，第一步是选择合适的框架。...对于希望创建可在多个操作系统（包括 Windows、Mac 和 Linux）上运行的跨平台应用程序的开发人员来说，这是一个合适的选择。...PyQt PyQt是Qt库的一组Python绑定。Qt是一个跨平台的应用开发框架，在业界得到广泛应用。PyQt 是一个功能强大的库，提供广泛的小部件和灵活的布局系统。...它还拥有庞大的社区和丰富的资源，使其成为更有经验的开发人员的绝佳选择。 PyGTK PyGTK 是一组用于 GTK+ 库的 Python 绑定。...它基于 wxWidgets 库，这是一个跨平台的 GUI 工具包。wxPython提供了广泛的小部件和灵活的布局系统。它还拥有庞大的社区和丰富的资源，使其成为更有经验的开发人员的绝佳选择。
程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。 本节介绍了基本转换，应用这些转换后的有效物理分区以及对Flink 算子链接的见解。...Flink带有各种内置输出格式，这些格式封装在DataStreams上的算子操作后面： writeAsText()/ TextOutputFormat 按字符串顺序写入数据元。...Flink带有各种内置输出格式，这些格式封装在DataStreams上的 算子操作后面： writeAsText()/ TextOutputFormat- 按字符串顺序写入元素。...Flink捆绑了其他系统（如Apache Kafka）的连接器，这些系统实现为接收器函数。 请注意，write*()方法DataStream主要用于调试目的。...要将流可靠，准确地一次传送到文件系统，请使用flink-connector-filesystem。此外，通过该.addSink(…)方法的自定义实现可以参与Flink的精确一次语义检查点。
在本文中，我们将讨论在Windows 10计算机上安装Python的最佳方法，包括每种方法的分步指南。...方法 1：使用 Microsoft Store 安装 Python 在Windows 10计算机上安装Python的第一种方法是通过Microsoft Store。...方法 2：使用 Python 网站安装 Python 在Windows 10计算机上安装Python的另一种方法是使用Python网站。...方法3：使用Anaconda发行版安装Python Anaconda是用于科学计算和数据科学的Python和R发行版。...每种方法都有自己的优缺点，最适合您的方法将取决于您的特定需求和偏好。 按照本文中概述的步骤，您可以轻松有效地在 Windows 10 计算机上安装 Python。
Apache Flink是什么 flink是一款新的大数据处理引擎，目标是统一不同来源的数据处理。这个目标看起来和spark和类似。没错，flink也在尝试解决spark在解决的问题。...后面我会重点从不同的角度对比这两者。在flink中，对于批处理有DataSet，对于流式我们有DataStreams。...所以你不能把这两者的行为合并在一起操作，当然，flink社区目前在朝这个方向努力(https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-2320)，但是目前还不能轻易断言最后的结果...它非常像storm的model。 而spark，不是基于事件的粒度，而是用小批量来模拟流式，也就是多个事件的集合。所以spark被认为是近实时的处理系统。...流式计算和批处理计算的表示 spark对于批处理和流式计算，都是用的相同的抽象：RDD，这样很方便这两种计算合并起来表示。
有没有什么方法可以把这些依赖和我们的程序集合并到一起呢？ 本文介绍四种将程序集和依赖打包合并到一起的方法，每一种方法都有其不同的原理和优缺点。...四种方法 目前我已知的将 .NET 程序集与依赖合并到一起的方法有下面四种： 使用 .NET Core 3.0 自带的 PublishSingleFile 属性合并依赖 使用 Fody 使用 SourceYard...： .NET 使用 ILMerge 合并多个程序集，避免引入额外的依赖 - walterlv ILRepack ILRepack 基于 Mono.Ceil 来进行 IL 合并，其使用方法可以参见我的博客...： .NET 使用 ILRepack 合并多个程序集（替代 ILMerge），避免引入额外的依赖 - walterlv ILMerge-GUI 工具（已过时，但适合新手随便玩玩） 你可以在以下网址中找到...（因此，你可能会发现有一个类型有很多个分部类，每一个分部类中都是一个私有的内部类） 开源社区 最后说一下，以上所说的所有方法全部是开源的，有问题欢迎在社区讨论一起解决： .NET Foundation
Josh 通过实践，发现： 你想学什么技能，只要你有规划，用心思的投入20小时左右去学，你会被自己的表现震惊的。...“快速学习的四个步骤” 1 Deconstruct the skill（拆析你想要学习的技能） 这其中你需要先明确两件事： Ａ．想明白你真的想学的是什么？...Ｂ．很多我们想学的技能，其实是很多零散部分的集合。每一个部分都有自己的要求。如果你能想明白这些零散部分，哪些能帮助你达到目标，你就可以先学习这部分。...如果你能先学会这些最重要的东西，你就能在最短的时间提升自己的表现。...3 Remove practice barriers（排除干扰） 简单的说就是排除一切干扰：电脑电视游戏小说等等等等。在这里推荐一个不错的工作方法：番茄工作法，也可以很简单地理解为25分钟工作法。
一、OneNet是什么？ OneNET-中国移动物联网开放平台是由中国移动打造的PaaS物联网开放平台。...平台能够帮助开发者轻松实现设备接入与设备连接，提供综合性的物联网解决方案，实现物联网设备的数据获取，数据存储，数据展现。 二、OneNet一次如何上传多个数据？...实际上为了方便数据上传，也可以让一个数据流模板对应一个设备的数据。 一个设备上可能有很多个传感器，可以通过JSON格式将所有传感器数据赋值给一个数据流模板然后一次上传。...一次上传多个数据JSON示例： {"datastreams":[{"id":"data","datapoints":[{"value":{"dev1":10,"dev2":12,"dev3":13,"dev4...通过柱状图显示多个设备的数据。 3.2 折线图显示历史数据 比如，我有一个temp字段，设备不断采集温度上传。
本文总结了Flink Streaming的算子操作，统统简单实现一次算子操作类型，更加熟悉了Flink带来的便利，有时间可以浏览一次，理解一次，后面具体使用的时候，可以进行查看 Operators将一个或多个...Flink程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。...版本：Flink 1.10.0 语言：Scala 以下实现都使用了Scala语言，有需要Java版本的，可以直接官网查看 下面包含三部分，分别为 a....将当前元素与最后一个减小的值合并并发出新值。...Union之前两个流的类型必须是一样，Connect可以不一样，在之后的coMap中再去调整成为一样的。2. Connect只能操作两个流，Union可以操作多个。
Secondary NameNode：辅助NameNode，实现高可靠性，定期合并fsimage和fsedits，推送给NameNode；紧急情况下辅助和恢复NameNode，但其并非NameNode的热备份...Hadoop 2为HDFS引入了两个重要的新功能 ——Federation和高可用（HA）： Federation允许集群中出现多个NameNode，之间相互独立且不需要互相协调，各自分工，管理自己的区域...Spark中，对于批处理有RDD，对于流式有DStream，不过内部实际还是RDD抽象；在Flink中，对于批处理有DataSet，对于流式我们有DataStreams，但是是同一个公用的引擎之上两个独立的抽象...被编号的日志数据称为此日志数据块在队列中的偏移量（offest），偏移量越大的数据块越新，即越靠近当前时间。生产环境中的最佳实践架构是Flume+KafKa+Spark Streaming。...12、Oozie（工作流调度器） Oozie是一个可扩展的工作体系，集成于Hadoop的堆栈，用于协调多个MapReduce作业的执行。
一、Transformations 分类 Flink 的 Transformations 操作主要用于将一个和多个 DataStream 按需转换成新的 DataStream。..."); 2.6 Union [DataStream* → DataStream] 用于连接两个或者多个元素类型相同的 DataStream 。...DataStream ，其返回的类型是 ConnectedStreams ，此时被连接的多个 DataStreams 可以共享彼此之间的数据状态。...; 3.2 Rebalancing [DataStream → DataStream] Rebalancing 采用轮询的方式将数据进行分区，其适合于存在数据倾斜的场景下，通过 rebalance 方法进行实现...而 Rescaling 则是低配版本的 rebalance，它不需要额外的网络开销，它只会对上下游的算子之间进行重新均衡，通过 rescale 方法进行实现： dataStream.rescale();
} Aggregations on windows：WindowedStream -> DataStream，聚合窗口内容; Union ：DataStream* -> DataStream，两个或多个数据流的合并...Flink 带有各种内置输出格式，封装在 DataStreams 上的算子操作后面： writeAsText() / TextOutputFormat：按字符串顺序写入文件。...计算结果的逻辑，merge()方法定义合并accumulator的逻辑； ProcessWindowFunction可以支撑更复杂的算子，其支持基于窗口全部数据元素的结果计算，当算子需要窗口的元数据或状态数据...，然后使用getSideOutput()方法得到被标记的延迟数据，分析延迟原因； 多流合并/关联 合并 Connect：Flink 提供connect方法实现两个流或多个流的合并，合并后生成ConnectedStreams...分别处理输入的DataStream数据集； Union：Union算子主要实现两个或者多个输入流合并成一个数据集，需要保证两个流的格式一致，输出的流与输入完全一致； 关联 Flink支持窗口的多流关联，
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