在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
Table.SplitColumn(table as table, sourceColumn as text,splitter as function,optional columnNamesOrNumber as any, optional default as any, optional extraColumns as any) as table
随着近些年来，数据规模的爆炸式增长（参见下图），如何存储、处理海量数据成为企业不得不面临的问题。作为数据的主要载体，数据库首当其冲面临这个挑战。于是近些年来，以分布式数据库为代表的产品不断涌现，正是为应对这种状况。本文尝试从分布式数据库最为基础的能力—数据分片，谈谈当前现状及各家实现情况如何。下述内容，仅代表个人观点，仅供参考。
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
近日，在实际工作中遇到了这样一道数据处理的实际问题，凭借自己LeetCode200+算法题和Pandas熟练运用一年的功底，很快就完成了。特此小结，以资后鉴！
侦察是每个bug bounty或渗透测试中最为重要的阶段之一。侦察工作做得到不到位，可能会对最终的结果产生直接影响。侦察可以分为两类：即主动和被动侦察。在主动侦察中端口扫描是最常用的方法之一。通过端口扫描渗透测试人员或漏洞猎人可以确定在目标主机或网络上打开的端口，以及识别在这些端口上运行的服务。
在昨天的文章里面，我们已经知道，可以使用 heapq.merge把两个有序列表合并成新的有序列表。
为了找到解，我们可以检查字典单词中每一个单词的可能前缀，如果在字典中出现过，那么去掉这个前缀后剩余部分回归调用。
PDFsharp 是一个流行的 C# 库，用于创建和处理 PDF 文档。它提供了一套丰富的 API，允许你以编程方式生成、编辑和渲染 PDF 文件
还是用循环数据的方法来进行逐行判断并进行组合，再拆分。总是感觉与VBA的差别不大，Python的强大功能没能体现出来。今天终于学习到了。
Byobu是一个易于使用的tmux（或screen）终端多路复用器包装器。这意味着它可以让您轻松打开多个窗口并在单个终端连接中运行多个命令。
当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
本期话题是 Python 的原生类型和内置函数在算法实现中的一些技巧，首先从最常见的 Python 原生类型开始。
昨天，在文章《将内容按字符出现次数排列？这个在Excel里的难题因为PQ而轻松解决！》，通过多个步骤的操作，实现了相应的排序效果，但是，原文中的操作方法也存在一个bug：
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。同一个Operator操作符，并行执行和串性执行相比，在成本优化器CBO看来，并行执行的成本更低。
bigkey是指存储在Key-Value数据库中的键对应的值所占用的内存空间较大。举个例子，如果值是字符串类型，它可以达到最大512MB的存储空间；如果值是列表类型，最多可以存储 2^32 - 1 个元素，即 4294967295 个元素。
毫无疑问，微服务架构的设计原则和核心话题是本文要讨论的重点，也是打算从零基础开始构建微服务架构需要事先考虑、规划的。一个好的产品、应用能否稳定运行，持续开发，满足业务需求，能否经得起现实的考验，就需要在设计阶段考虑很多、很多，以确保它的健壮性。
订单是电商服务的核心场景之一，微商城客户端的订单模块已经服务了商家多年，功能和体验上和 PC 端有一定的差距。为了弥补不足，提升商家的体验，产品经过一系列数据调研，发起了微商城订单模块的重构项目。
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
内层函数访问外层函数的局部变量，会自动延长外层函数局部变量的生命周期，与内层函数形成一个闭合的效果，我们称之为闭包
题目 /** * 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。 * 说明： * 拆分时可以重复使用字典中的单词。 * 你可以假设字典中没有重复的单词。 * * 示例 1： * 输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"] * 输出: true * 解释: 返回 true 因为 "le
交叉验证是帮助机器学习模型选择最优超参数的有用程序。它对于较小的数据集特别有用，因为这些数据集没有足够的数据来创建具有代表性的训练集、验证集和测试集。
分库分表的概念已经炒了很久了，我也很久没有写博客了，这段确实有点忙，前段时间恰好在公司分享了一下关于shardingJdbc的用法，索性整理成文章，希望能对大家有帮助。
最近事情比较多，2个月没写文章了。看笔者圣诞节还在写技术文章，就知道程序猿的生活有多惨淡。
给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典，判定 s 是否可以由空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
在 Python 中拆分文本文件可以通过多种方式完成，具体取决于文件的大小和所需的输出格式。在本文中，我们将讨论使用 Python 拆分文本文件的最快方法，同时考虑代码的性能和可读性。
首先展示下最终的效果，在网络条件较好的情况下，页面打开而直播间已经开始正常播放，即所谓秒开。
当你第一次接触Python编程时，有时候会遇到一些看起来复杂的问题，但实际上，Python的语法和处理输入输出并不难理解。在这篇博客中，我将详细解释如何解决一个简单的编程问题，这将帮助你入门Python编程。
https://leetcode-cn.com/problems/word-break/
按照使用的资源类型划分，我们可以把系统分为三大类型：IO密集型、计算密集型，数据密集型。系统的类型反映了系统的主要瓶颈。现实情况中，大部分系统在由小变大的过程中，最先出现瓶颈的是IO。IO问题体现在两个方面：高并发，存储介质的读写（例如数据库，磁盘等）。随着业务逻辑的复杂化，接下来出现瓶颈的是计算，也就是常说的CPU idle不足。出现计算瓶颈的时候，一般会使用水平扩展（加机器）和垂直扩张（服务拆分）两个方法。随着数据量（用户数量，客户数量）的增长，再接下来出现瓶颈的是内存。 如今，内存的合理使用比以往更加
为这些变量赋值的内容是 List 集合 , 该集合是 info 字符串按照 , 分割后的内容 ;
【问题】“粉丝关注表”中存在一个用户同时关注多个媒体的情况存在，比如：用户id为A001的用户，对应关注媒体id数据为1010,1020,1031。为了便于后期分析粉丝兴趣，请将该表中的这种情况进行拆分为多条。
Tech 导读 组件化渗透在开发的方方面面，本文主要从“为什么”、“是什么”、“怎样做”三方面来系统讲述前端组件化的相关知识。通过阅读本文，读者可以对组件化形成一个更加深入的认识和理解。在实现前端组件化的过程，大家可以更加关注组件化的目的，需求及其特点，了解前提才能结合项目来思考如何更好的拆分和实现组件化。 01 思考：为什么要实施前端组件化？ 在项目开发中，页面和功能大都拆分为多文件来实现，多文件管理逐渐暴露出以下问题： 1.相似的业务代码无法复用：X同事实现了一遍A页面，Y同事要实现一个和A页面类似
当然，每个具体的情况都是不同的，所以在选择查询操作符时，我们需要根据具体的需求和数据情况进行评估和测试。在优化查询性能时，我们可以使用MySQL的查询分析工具来帮助我们理解查询的执行计划和性能瓶颈，从而做出更好的决策。
在微服务架构或分布式环境下，服务注册与发现技术不可或缺，这也是程序员进阶之路必须要掌握的核心技术之一，本文通过图解的方式带领大家轻轻松松掌握。 引入服务注册与发现组件的原因
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