在上一期原创文章《for循环太Low？分享几段我工作中经常使用的for代码！》中，我介绍了几段工作中常用的for循环代码，这期再简单介绍一下while循环与for循环的差异。
Selenium 是一个Web 的自动化测试工具，可以根据我们的指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的数据，甚至页面截屏，或者判断网站上某些动作是否发生。Selenium 自己不带浏览器，不支持浏览器的功能，它需要与第三方浏览器结合在一起才能使用。但是我们有时候需要让它内嵌在代码中运行，所以我们可以用一个叫 PhantomJS 的工具代替真实的浏览器。Selenium库里有个叫 WebDriver 的API。WebDriver 有点儿像可以加载网站的浏览器，但是它也可以像BeautifulSoup 或者其他Selector 对象一样用来查找页面元素，与页面上的元素进行交互 (发送文本、点击等)，以及执行其他动作来运行网络爬虫。
作为一名数据科学家，我在工作中所做的第一件事就是网络数据采集。使用代码从网站收集数据，当时对我来说是一个完全陌生的概念，但它是最合理、最容易获取的数据来源之一。经过几次尝试，网络抓取已经成为我的第二天性，也是我几乎每天使用的技能之一。
关于网抓，我并不打算花大力气去讲，而只讲一些比较基础的内容，主要是让大家对网抓有一个稍微深入一点点的了解，大致基于以下几点考虑：
如：邮箱的书写格式为：XXXX@XXXX.XXX，此格式即为邮箱地址的正则表达式。
在进行架构转型与分库分表之前，我们一直采用非常典型的单体应用架构：主服务是一个 Java WebApp，使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持；背后是一个 MySQL 主实例，接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前，我们就知道这会是一块难啃的硬骨头：我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型，因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
DATA(ls_data) = gt_data[ index ]. 使用此语法，可以省去read,直接读取指定行号的数据，但需要判断gt_data不是否有指定index行，需要catch 异常CX_SY_ITAB_LINE_NOT_FOUND异常，会直接dump.
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
对自然图片的分布进行建模一直以来都是无监督学习中的里程碑式的难题。这要求图片模型易表达、易处理、可拓展。我们提出一个深度神经网络，它根据顺序沿着两个空间维度来预测图片中的像素。我们的模型离散了原始像素值的可能性，同时编码保证了整个图片的完整性。 建模特性包含二维循环层，以及对深度递归网络连接的有效利用。我们实现了比之前所有的模型都要好的在自然图片上对数可能性的分数。我们的主要结果也对Imagenet进行分类提供了支撑依据。从模型分析出的样本相当清楚、多样且有普遍适用性。 引言 在无监督学习中，通用型图形建模
现如今，人们随时随地都可以连接到互联网上，互联网可能是最大的公共数据库，学习如何从互联网上获取数据至关重要。因此，有必要了解如何使用Python和pandas库从web页面获取表数据。此外，如果你已经在使用Excel PowerQuery，这相当于“从Web获取数据”功能，但这里的功能更强大100倍。
关于MySQL数据库规范，相信大家多少看过一些文档。本篇文章给大家详细分类总结了数据库相关规范，从库表命名设计规范讲起，到索引设计规范，后面又给出SQL编写方面的建议。相信这些规范适用于大多数公司，也希望大家都能按照规范来使用我们的数据库，这样我们的数据库才能发挥出更高的性能。
前文中说到，数据分析就是像是做饭一样，在数据获取的内容好比收集食材，通常情况下，食材装备好后是需要有容器存放，有一些是需要立马做饭使用的，就放在盆中，还有一些今天用不上，下次需要的先放到冰箱中。同样，数据也是如此，尤其是爬虫获取的数据，通常是需要保存到本地中，方便下次直接使用。
该语法可以理解为：将主查询的数据，放到子查询中做条件验证，根据验证结果(TRUE或FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
在 IT 的很多术语中，正向解释非常难，反向描述反而更容易懂。幂等性处理就是这类。
最近在准备一个采购订单行项目的增强的function spec。其中有一段逻辑是取到采购订单行项目条件里某个指定的条件类型的值。对于这个逻辑，笔者花费了一些时间，走了一些弯路，笔者认为可以记录下来，方便自己备查与同行参考。
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace，代码共 100 + 行
引言 从网页中提取信息的需求日益剧增，其重要性也越来越明显。每隔几周，我自己就想要到网页上提取一些信息。比如上周我们考虑建立一个有关各种数据科学在线课程的欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要找出新的课程，还要抓取对课程的评论，对它们进行总结后建立一些衡量指标。这是一个问题或产品，其功效更多地取决于网页抓取和信息提取（数据集）的技术，而非以往我们使用的数据汇总技术。 网页信息提取的方式 从网页中提取信息有一些方法。使用API可能被认为是从网站提取信息的最佳方法。几乎所有的大型网站，像Twitter、Facebo
SQL性能下降原因： 1. 查询语句写的烂 2. 索引失效 3. 关联查询太多join（设计缺陷或不得已的需求，七八张表关联一块） 4. 服务器调优及各个参数设置不合理（缓存，线程数等） ...
编译|丁雪 黄念 程序注释|席雄芬 校对|姚佳灵 引言 从网页中提取信息的需求日益剧增，其重要性也越来越明显。每隔几周，我自己就想要到网页上提取一些信息。比如上周我们考虑建立一个有关各种数据科学在线课程的欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要找出新的课程，还要抓取对课程的评论，对它们进行总结后建立一些衡量指标。这是一个问题或产品，其功效更多地取决于网页抓取和信息提取（数据集）的技术，而非以往我们使用的数据汇总技术。 网页信息提取的方式 从网页中提取信息有一些方法。使用API可能被认为是从网站提取信息的最佳方法。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
披头士乐队是一个巨大的文化现象。他们永恒的音乐直到今天仍然与人们产生共鸣，无论老少。在我看来，他们是有史以来最伟大的乐队¹。他们的歌曲充满了有趣的歌词和深刻的思想。比如说下面的歌词：
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
标志性：YOLO算法的作者，YOLO是到目前为止，速度和精度最均衡的目标检测网络
6D 目标姿态估计对许多重要的现实应用都很关键，例如机器人抓取与操控、自动导航、增强现实等。理想情况下，该问题的解决方案要能够处理具有各种形状、纹理的物体，且面对重度遮挡、传感器噪声、灯光条件改变等情况都极为稳健，同时还要有实时任务需要的速度。RGB-D 传感器的出现，使得在弱灯光环境下推断低纹理目标姿态的准确率比只用 RGB 方法的准确率更高。尽管如此，已有的方法难以同时满足姿态估计准确率和推断速度的需求。
运费条件类型：KONV-KSCHL = "FRB1" 或 "FRC1"或"FRA1"
在实战中，拿到一台Windows服务器权限，如果可以直接获取Windows明文密码的话，就可以更容易深入挖掘。本文分享几个获取Windows明文密码的技巧，简单直接且有效。
版本迁移的操作想必大家已经做过不少了，其中包括从ISE转换到vivado与vivado老版本迁移到新版本。郑智海同学给大家介绍了一下如何把工程从ISE迁移到vivado中。
春节前，我发表了文章《最全391个官网Power BI【自定义图表对象】，不只是案例一次性打包下载！无需账号免登录！| PBI重要资源》，很多小伙伴问，里面的下载链接是怎么抓取下来的？
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/195508.html原文链接：https://javaforall.cn
作者介绍 邓秋爽 云和恩墨技术专家，擅长于SQL tuning、troubleshooting 系统运行过程中可能遇见各种各样的性能问题，如果仅仅是当前系统的性能问题，我们可以通过查询Oracle的数
在一次对数据进行统计的时候，需要对两张表进行关联，类似于这样的语句a left join b on a.id = b.id where b.name = xx。发现最终的结果和预期不一致，汇总之后的数据变少了。
tcpdump和ethereal可以用来获取和分析网络通讯活动，他们都是使用libpcap库来捕获网络封包的。
运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime Text 其他工具： Chrome浏览器
wireshark是非常流行的网络封包分析软件，简称小鲨鱼，功能十分强大。可以截取各种网络封包，显示网络封包的详细信息。
大家好，这里是程序员晚枫，今天为大家整理了23个Python爬虫项目。整理的原因是，爬虫入门简单快速，也非常适合新入门的小伙伴培养信心。
wireshark是开源软件，可以放心使用。可以运行在Windows和Mac OS上。
声明：文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性，仅供参考。 1 数据源 知乎 话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace，代码共 100 + 行 3 必要环境 Mac / Linux / Windows （Linux 没测过，理论上可以。Windows 之前较多反应出现异常，后查是 windows 对本地文件名中的字符做了限制，已使用正则
图片来自https://www.freestock.com/free-photos/illustration-english-window-blue-sky-clouds-41409346
今天我们讲讲如何抓取网页表格里的数据。首先我们分析一下，网页里的经典表格是怎么构成的。
优化 BeautifulSoup 数据抓取可以帮助提高数据抓取的效率和性能，优化的数据抓取方式更加友好，减少了对目标网站的访问压力，降低了被封禁或限制访问的风险。那边在日常中会遇到一些复杂的问题，如何解决？看看下面的几种解决方案。
join 是 SQL查询中很常见的一种操作，具体来讲有join，left join, right join，full join等很多形式。具体的原理如下图所示。但其中最常见的还是使用left join 。
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见，比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉，有时候会导致查询结果与预期不符，所以今天我就来总结一下，一起避坑。
要在 Excel 中编写规则，您只需在表中编写规则，并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型，
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