图片为了处理Redis的跳跃表中可能存在的重复节点，我们可以采取以下策略：利用Redis的有序集合（Sorted Set）数据结构来存储跳跃表节点的值和分值，分值用于排序和唯一性校验。...在每次插入新节点时，先检查有序集合中是否已经存在相同的节点值。如果存在，则不插入新节点，否则插入新节点。在删除节点时，先通过节点值在有序集合中查找到对应的节点，并删除该节点。...同时，也需要删除跳跃表中的该节点。这样的做法可以保证删除操作的正确性和性能，原因如下：使用有序集合可以确保跳跃表中的节点值唯一。...在插入新节点时，通过在有序集合中查找是否已经存在相同的节点值，可以避免插入重复的节点。这样可以保证跳跃表中不会存在重复节点的情况。在删除节点时，先在有序集合中查找到对应的节点，并删除该节点。...综上所述，通过使用有序集合来存储跳跃表节点的值和分值，并对插入和删除操作做相应的处理，可以有效地处理Redis的跳跃表中可能存在的重复节点，并保证删除操作的正确性和性能。
还有最近测试的一个sso登录，也存在验证码问题。 之前的测试中也遇到过类似的验证码绕过的漏洞，所以对验证码绕过方法进行一个总结，以及关于登录模块可能会存在的逻辑漏洞进行一个小整理。...而登录模块中可能存在的逻辑漏洞，无非就是用户枚举、任意用户密码重置，当然认证绕过也是逻辑漏洞，这个我们暂且放在验证码里面。...如果服务端只是检查验证码是否正确，而不是进行手机号和验证码匹配的话，或者只是匹配发送短信手机号和验证码，我们就可以绕过认证。...修复建议： 1、服务端对验证码进行校验，短信验证码应该根据用户存在数据库中的手机号收到的验证码进行匹配验证。...2、增加复杂的图形验证码，且一次性有效 3、限制一天内发送的上限 ---- 用户枚举 在验证用户身份的时候，或判断用户是否已注册时，若验证码处理不当、或错误提醒明确，都可能存在用户枚举。
预测并校正可能存在的混杂因素 # 获取标准化后的表达矩阵并移除低表达基因 dat <- counts(dds, normalized = TRUE) idx 1...下面还是从这些基因的表达模式上看是否可以找到一些线索？ 下图比对绘出了7种不同类型untrt上调的差异基因中随机选取1个绘制的表达模式比较图。...SVA_batch_speific中红色和绿色个体本地表达区分不明显。...这可能是基于SVA预测的混杂因素与已知的批次因素校正后结果有差异的一个原因 (这两个个体的SV值很接近)。 ?...另外一个导致SVA预测的批次与已知的批次效应校正后结果不同的原因也可能是我们只让SVA预测了2个混杂因素。
在之前的文章中，我们已经爬取了单网页的湖北大学贴吧的信息。...，而utf-8编码方式，针对于英文字母是和ASCⅡ相同的使用一的字节，而汉字使用的是两个字节。...pandas库的使用 python 中自带有对数据表格处理的pandas库，用起来十分简单（所以说经常用python可能会成为一个调包侠，而实际算法一个都不会，这也是python方便的原因：什么库都有，...模块，它类似与excel的表格形式。...大家可以先看我的代码（和之前的文章爬取方式相同，不清楚的可以看专栏之前的文章）： In [14]: import requests ...: ...: import pandas
8.NumPy入门 9.使用pandas进行数据分析之核心数据结构——数据框架和系列 10.使用pandas进行数据分析之数据操作 组合数据框架 在Excel中组合不同的数据集可能是一项繁琐的任务，通常涉及许多...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...右联接（rightjoin）获取右表df2中的所有行，并将它们与df1中索引相同的行相匹配。...最后，外联接（outerjoin）是完全外联接（fullouter join）的缩写，它从两个数据框架中获取索引的并集，并尽可能匹配值。表5-5相当于图5-3的文本形式。...merge接受on参数以提供一个或多个列作为联接条件（joincondition）：这些列必须存在于两个数据框架中，用于匹配行： 由于join和merge接受相当多的可选参数以适应更复杂的场景，因此你可以查看官方文档以了解关于它们的更多信息
工作中也可能遇到各种不同的数据导入需求，本篇文章主要分享下数据导入相关的小技巧，希望你能学到几招。 1.弄清需求是关键 在进行数据导入前，我们首先要清楚想要做什么，要达到什么效果。...在导入 sql 文件前，要先进入数据库看下表信息，原表是否存在数据，如果是增量导入的话，自增 ID 最好不要指定，有唯一索引的字段要额外注意，如果是清空原表进行导入的话，最好事先进行备份下。...导入 Excel 或 CSV 文件 有时候我们也需要将 Excel 表导入数据库中，相对于 sql 文件，导入 Excel 文件显得更加复杂些，因为 sql 文件中的 insert 语句是数据库能直接识别的...例如我们可以借助 Navicat 的导入向导来导入 Excel 文件，首先要在数据库中创建对应的表，字段顺序及类型要与数据相匹配，为了导入顺利，可以先不创建索引并允许字段为空。...不过，使用 Navicat 导入 Excel 文件只适用于数据量比较小的情况，如果数据量比较大且字段比较复杂的情况下，那就要进行改造处理了，比如可以使用 LOAD DATA 或者借助程序脚本进行处理后再导入
我希望用Python取代几乎所有的excel功能，无论是简单的筛选还是相对复杂的创建并分析数据和数组。 我将展示从简单到复杂的计算任务。强烈建议你跟着我一起做这些步骤，以便更好地理解它们。...可以用工作表的名字，或一个整数值来当作工作表的index。 ? 4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到，否则索引列会添加到DataFrame中，默认情况下从0开始。...3、查看特定行 这里使用的方法是loc函数，其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ? 6、筛选多种数值 ?...简单的数据透视表，显示SepalWidth的总和，行列中的SepalLength和列标签中的名称。 现在让我们试着复杂化一些： ? 用fill_value参数将空白替换为0： ?...默认方法； outer——当左侧或右侧DataFrame中存在匹配时，返回所有记录。 ? 以上可能不是解释这个概念的最好例子，但原理是一样的。
计算逻辑：不是去掉A和B各自的最高分和最低分，而是计算A-B差值的最高分和最低分（负值），去掉这两组数据对应的A和B的两组评分后，剩下的m-2次评分求均值，得到A和B的评分。...特殊情况：若A-B恒等于const，则算法需要考虑去掉评分后可能只去掉了一组评分，因为按照匹配算法来说，先后顺序匹配到了就认为是匹配到了，而不去判断去掉的两组评分是否是同一组。...VBA代码 总结 Excel比较老了，所以编程方法与高级语言相差较大，写程序不好写，比如数组是1开始索引，圆括号而非方括号取索引，类似matlab，取数组的值需要raw4(r,1)不能raw4®；...VBA是Office留下来的接口，对于复杂逻辑、自动化处理有用； 简单的逻辑还是使用Excel自带的内置函数实现，更好理解，缺点是只能写一行函数。...； pandas可以读取Excel进行精确的复杂逻辑操作。
今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...： - 根据名字与上方的城市名字，从表1中匹配数据 对于 Excel 来说，这需求很简单，一个 vlookup 即可解决： - 由于刚好目标表的城市顺序与源表顺序一样，因此可以这么解决 那么我们来看看...： > 不多讲解 Excel 的做法了，因为随着需求难度逐渐提升，公式会越来越"丑" 同样看看 pandas 的做法： 你可能会觉得是我贴错了代码，这不就是案例1的代码吗？...案例3：不存在的列 你可能会疑问：如果目标表本身就有一些数据源不存在的列，那么更新还能顺利吗： - 目标表多了一列数据，我们当然希望更新不会影响到这一列 继续看 pandas 的代码： - 是的，...pandas 没有那么多花俏的东西，还是那段代码： - 行6和7，设置 姓名 与 城市 作为行索引即可，其他代码不变 这里的案例只是行索引为多层索引，实际上即使是列标题为多层复合，也能用同样的方式匹配
得益于这个十分好用的库代码很是简洁。但是还是有若干坑的存在导致话了一定时间探索。...现在列出来供后人参考吧： 1、首先就是我的统计是根据姓名统计各个表中的信息的，但是调试发现不同的表中各个名字貌似不能够匹配，开始怀疑过编码问题，不过后来发现是因为 空格。...因为在excel中输入的时候很可能会顺手在一些名字后面加上几个空格或是tab键，这样看起来没什么差别，但是程序处理的时候这就是两个完全 不同的串了。...效果良好 2、还是字符串的匹配，在判断某个单元格中的字符串（中文）是否等于我所给出的的时候发现无法匹配，并且各种unicode也不太奏效，百度过一些解决 方案，但是都比较复杂或是没用。...最后我采用了一个比较变通的方式：直接从excel中获取我想要的值再进行比较，效果是不错就是通用行不太好，个 呢不能问题还没解决。
文章出处说明 原文在简书上发表，再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上，文章后续有修改和更新将在简书上操作， 其他平台不作同步修改更新，因此建议阅读其他出处的文章时，尽可能跳转回简书平台上查看。...为何要使用正则表达式 正则表达式在字符串处理中，是一大利器，从复杂的杂乱的字符串内容中，提取出有用的符合要求的信息，仅使用Excel自带的文本处理函数如LEFT/RIGHT/MID/SUBSTITUTE...，用来指定\w是否匹配一些特殊编码之类的例如中文，当false时会匹配中文,指定为true时，可能和其他的指定有些冲突。...isRightToLeft，从右往左匹配。 正则表达式，最复杂的部分是pattern的匹配规则，其他的都较好理解。...RegexMatchGroup函数 需要指定Match和Group的索引项，其中Group的索引项是从1开始。 ?
它既可以帮助人们快速解决很多复杂问题，又同时是初学者的一个拦路虎，总之用过 Excel 的人不是爱上三叔，就是恨死三叔，但不论如何，三叔都必然给大家留下了初入职场办公的青葱记忆。...但有一个重要的常识是：一个函数的存在是为了作为工具的，而不是给人们设置额外的障碍，也可能是因为这点，因为 VLOOKUP 的搜索量太大，当你搜索一个新的事物 XLOOKUP 时，搜索引擎以为你打字打错了...在 Office 365 的不断迭代中，微软正以前所未有的速度更新他的应用和生态，每个月都发布更新，包括这个月的 Excel XLOOKUP 直接影响了三叔的地位。...“近似”匹配： 大多数情况下用户想要完全匹配，但这不是VLOOKUP的默认行为。...要执行完全匹配，您需要将第4个参数设置为FALSE。 如果你忘了（这很容易），你可能会得到错误的答案。 不支持列插入/删除： VLOOKUP的第3个参数是您要返回的列号。
在单元格中查找特定字符串时，FIND函数和SEARCH函数非常方便。如何知道单元格中是否包含与给定模式匹配的信息？显然，可以使用正则表达式。...如何使用正则表达式在Excel中匹配字符串 当所有要匹配的字符串都具有相同的模式时，正则表达式是理想的解决方案。...一旦开始键入公式，函数名就会出现在Excel的自动完成建议的列表中。然而，在动态数组Excel（Microsoft 365）和传统Excel（2019及更旧版本）中存在一些细微差别。...图2 正则表达式匹配数字 要匹配0到9之间的任何单个数字，在正则表达式中使用\d字符。根据特定任务，添加合适的量词或创建更复杂的模式。...记住\w匹配任何字母、数字或下划线，我们得到以下正则表达式：[\w\.\-]+ 域名可能包括大小写字母、数字、连字符（但不在第一个或最后一个位置）和点（在子域的情况下）。
DataFrame Pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....默认情况下，pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...给定电子表格 A 列和 B 列中的 date1 和 date2，您可能有以下公式： 等效的Pandas操作如下所示。...； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1....查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即...pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。
数据列和外部文本验证器 为了方便验证数据在Excel某个列中必须存在，我们增加了 InTableColumn("文件名", "Sheet名", 从第几行开始, 从第几列开始) 和 InTableColumn...有时候，我们也要方便Excel结构调整，那么这时候数据列可能是不确定的，那么我们可以通过上面第二个验证器来告诉 xresloader 从那一行读取 KeyRow ，并且使用匹配的值所在列作为数据列。...有时候外部数据不总是来自于Excel文件，比如在我们项目中，要交叉验证Excel里的配置和Unreal Engine(UE)里的资产是否匹配。...这样对于一些经常加载的数据可以大幅减少IO和建索引的开销。 特别是有了自定义验证器以后。可以让用于验证的数据尽可能命中缓存。...当然这些工具和选项目前是实验性质的，以后我们可能会在保证功能不减少的情况下做一些调整。 杂项优化和修复 修复了一些错误 在Plain模式中 oneof 内使用enum类型时，无法导出输出的问题。
③读取标题后，利用EXCEL匹配一下目标关键词，计算下占比，就可以简单衡量。 ...简单理解：就是权威页面中的链接，同样相对的重要，反观，一个页面指向另外一个权威页面，那么这个页面也可能非常权威。 ...4、浅析原理 当搜索引擎爬虫抓取页面的时候，首先它会进行分词，然后提取页面URL，并在此对目标URL进行分析，如果你的页面中存在，相对高质量的内链，同时，又包含具有一定权威度的导出链接。 ...那么，搜索引擎在评估这个页面针对特定关键词“权重”的时候，就会明显的给予较高的信任度（复杂的算法得分计算）。 ...因此，我们在做外链的时候，并不是目标页面中只存在一个“自己的目标链接”就一定非常好。
对于Series 我们只用了一小节介绍，而Dataframe 可能会用三节内容，孰轻孰重应该都清楚吧 学习DataFrame，小一建议你最好和Excel表格联系起来 Excel 表格有行索引、列索引，有数据块...，有数据的查找、替换、去重，有数据的透视，汇总，有不同表的数据匹配等等这些。...在DataFrame中，存在行、列索引，不同于Series 中只有单一索引。...，如果某个索引值不存在，则使用 fille_value 的值进行填充 还记得前面说的DataFrame 中行、列索引分别是什么吗？...行索引：index （想象成Excel 中的序号） 列索引：columns （想象成Excel 中的列标签） df_data2 # 输出 name age score 0 xiaoyi
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