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    固定表头和第一列表格的实现

    概述 在开发的时候,我们有时候会有这样的需求:由于表格的内容比较多,如果横竖都出现滚动条就看不到表头了,这就要求表格的表头和第一列固定,并且出现双向滚动条。...实现思路 1.区域划分 如下图,将整个表格分为四个区域:1、左上区域需要单独出来,因为此区域不参与滚动;2、上部表头,需要固定在顶部并且参与横向滚动;3、左边表头,需要滚动并且参与竖向滚动;4、表格主区域...,会有横竖向的滚动,控制顶部和左边的表头。...2.关键点 table的th或者td里面套一个div并设置宽度,目的是为了撑开table的表格,因为单独给th或者td是不起作用的。...; } } } .table-title, .table-content { float: left; /*定义滚动条高宽及背景 高宽分别对应横竖滚动条的尺寸

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    【Oracle笔记】详解表分区的方式(范围、散列、列表、复合)

    文章目录 一、范围分区 二、散列分区 三、列表分区 四、复合分区(范围-散列分区,范围-列表分区) 五、表分区查询 一、范围分区    范围分区是根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区,例如:user...   散列分区是根据字段的hash值进行均匀分布,尽可能的实现各分区所散列的数据相等。...part_flag NUMBER(1) ) partition by hash(user_id) ( partition p1, partition p2, partition p3 ) 三、列表分区...  列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区,而不是像范围分区那样根据字段的值范围来划分的(不支持多列)。...,范围-列表分区)   列表分区不支持多列,但是范围分区和哈希分区支持多列。

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    Python:说说字典和散列表,散列冲突的解决原理

    Python会设法保证大概还有三分之一的表元是空的,当快要达到这个阀值的时候,会进行扩容,将原散列表复制到一个更大的散列表里。 如果要把一个对象放入到散列表里,就先要计算这个元素键的散列值。...这就要求键(key)必须是可散列的。 一个可散列的对象必须满足以下条件: 支持 hash() 函数,并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的。...下面主要来说明一下散列表的算法: 为了获取键 search_key 所对应的值 search_value,python 会首先调用 hash(search_key) 计算 search_key 的散列值...为了解决散列冲突,算法会在散列值中另外再取几位,然后用特殊的方法处理一下,把得到的新数值作为偏移量在散列表中查找表元,若找到的表元是空的,则同样抛出 KeyError 异常;若非空,则比较键是否一致,一致则返回对应的值...这个过程中可能发生新的散列冲突,导致新散列表中键的次序变化。如果在迭代一个字典的同时往里面添加新的键,会发生什么?不凑巧扩容了,不凑巧键的次序变了,然后就 orz 了。

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    如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列?

    一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【麦当】的粉丝问了一个关于Python如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。...new2=[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2] new3=[3,3,3,3,3,4,4,4,4,4] # 下面这行会直接把第一列数据替换 df[0]=new1 # 在最后面添加一列 df["新...=col_names,fill_value=0) print(df3) # 在最前面插入一列,方法二 df3.insert(0,'新列2',new3) print(df3) 【瑜亮】老师在手机上编程的...这篇文章基于粉丝提问,针对如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题,给出了具体说明和演示,文中给了两个方法,顺利地帮助粉丝解决了问题。...应该还要其他方法的,如果你想到了,记得私信我,一起学习交流噢!

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    散列表(三):冲突处理的方法之开地址法(线性探测再散列的实现)

    这种方法有一个通用的再散列函 数形式:  ? 其中H0 为hash(key) ,m为表长,di称为增量序列。增量序列的取值方式不同,相应的再散列方式也不同。...主要有以下四种: 线性探测再散列 二次探测再散列 伪随机探测再散列 双散列法 (一)、线性探测再散列 ?...采用的散列函数是:取其第一个字母在 字母表中的位置。           ...采用线性探查法处理溢出,则上述关键码在散列表中散列位置如图所示。红色括号内的数字表示找 到空桶时的探测次数。...堆积现象 散列地址不同的结点争夺同一个后继散列地址的现象称为堆积(Clustering),比如ALton 本来位置是0,直到探测了6次才找到合适位 置5。

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    对dataframe的一列做数据操作,列表推导式和apply那个效率高啊?

    一、前言 前几天在Python钻石群【一级大头虾选手】问了一个Python处理的问题,这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 这里【ChatGPT】给出了一个思路,如下所示: 通常情况下,使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现,比apply更加高效。...在进行简单的运算时,如对某一列数据进行加减乘除等操作,可以通过以下代码使用列表推导式: df['new_col'] = [x*2 for x in df['old_col']] 如果需要进行复杂的函数操作...(my_function) 但需要注意的是,在处理大数据集时,apply函数可能会耗费较长时间。...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    2021年CWE Top 25列表已更新,来看看得分最高的漏洞有哪些

    这些软件漏洞是影响软件解决方案代码、架构、实现或设计流程的缺陷、漏洞和各种其他类型的错误,可能会导致运行它的系统受到攻击。...MITRE解释称, “漏洞的排序根据评分公式计算得出,该排序结合了漏洞的存在原因、频率以及被利用后的严重程度。此外,评分公式还会计算将CWE映射到NVD中的CVE的次数从而确定出CWE的频率。”...这种将公式应用于数据,并基于流行和严重程度为每个漏洞评分的方法,可以客观地了解当前在现实世界中看到的漏洞,为基于公开报告的漏洞(而不是主观的调查和观点)建立了严格的分析基础,并使该过程易于重复。...MITRE发布的2021年CWE Top 25无疑是十分危险的,因为它们通常影响范围极广,且普遍存在于过去两年发布的软件之中。...5 月12 日,网络安全和基础设施安全局(CISA)和联邦调查局(FBI)还公布了2016年至2019年间最常被利用的10个安全漏洞列表,即自2016年以来使用最多的10个漏洞: 2016年以来使用最多的

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    Excel公式练习44: 从多列中返回唯一且按字母顺序排列的列表

    本次的练习是:如下图1所示,单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格,其中有重复值,要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表,如图1中G列所示。 ?...图1 在单元格G1中编写一个公式,下拉生成所要求的列表。 先不看答案,自已动手试一试。...在单元格H1中的公式比较直接,是一个获取列表区域唯一值数量的标准公式: =SUMPRODUCT((Range1"")/COUNTIF(Range1,Range1&"")) 转换为: =SUMPRODUCT...然而,我们得到的结果数组将是一维数组且包含的元素与二维区域中的元素完全相同。...唯一不同的是,Range1包含一个4行5列的二维数组,而Arry4是通过简单地将Range1中的每个元素进行索引而得出的,实际上是20行1列的一维区域。

    4.2K31

    散列表(四):冲突处理的方法之开地址法(二次探测再散列的实现)

    前面的文章分析了开地址法的其中一种:线性探测再散列,这篇文章来讲开地址法的第二种:二次探测再散列 (二)、二次探测再散列 为改善“堆积”问题,减少为完成搜索所需的平均探查次数,可使用二次探测法。...通过某一个散列函数对表项的关键码 x 进行计算,得到桶号,它是一个非负整数。  ?...若设表的长度为TableSize = 23,则在线性探测再散列 举的例子中利用二次探查法所得到的散列结果如图所示。 ?...下面来看具体代码实现,跟前面讲过的线性探测再散列 差不多,只是探测的方法不同,但使用的数据结构也有点不一样,此外还实 现了开裂,如果装载因子 a > 1/2; 则建立新表,将旧表内容拷贝过去,所以hash_t...结构体需要再保存一个size 成员,同样的原因, 为了将旧表内容拷贝过去,hash_node_t 结构体需要再保存 *key 和 *value 的size。

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    编写程序,随机产生30个1-100之间的随机整数并存入5行6列的二维列表中,按5行6列的格式输出

    一、前言 前几天在某乎上看到了一个粉丝提问,编写程序,随机产生30个1-100之间的随机整数并存入5行6列的二维列表中,按5行6列的格式输出?这里拿出来跟大家一起分享下。...列表推导式 [random.randint(1, 100) for i in range(30)] 用来生成包含30个1到100之间随机整数的列表。...[[0 for j in range(cols)] for i in range(rows)] 是用来生成一个5行6列的二维列表,列表中所有元素都初始化为0。...for 循环用来将随机数填充到二维列表中。 最后一个 for 循环用来按5行6列的格式输出二维列表中的数字。 运行之后,可以得到预期的结果: 后来看到问答区还有其他的解答,一起来看。...下面是【江夏】的回答: import random # 生成 30 个 1-100 的随机整数,并存入 5 行 6 列的二维列表中 data = [[random.randint(1, 100) for

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    考点:自定义函数、引用传值、二位列表的输入输出【Python习题02】

    考点: 自定义函数、引用传值、二位列表的输入输出 题目: 题目: 编写input()和output()函数输入, 输出N个学生的数据记录。...分析思路: 根据考点,自己定义两个函数分别用于数据的输入和输出。我们可以自己定义指定个学生信息的输入。 1.自己定义一个全局变量列表类型students。...3.录入数据的时候,需要使用列表表示学生信息,例如每一个学生用类似列表[['aaa', 'a1', ['11', '22', '33']]来表示。...4.学生信息我们就录入学号、姓名、成绩1、成绩2、成绩3,这里的多门成绩做成一个列表,这样以便后面成绩信息的批量处理。...5.最后自定义一个输出函数,然后在输出函数内根据students内的信息进行相应数据的批量输出,这里成绩输出的时候,我们采用字符串的join方法把多个成绩拼接。

    1.2K20

    2021-11-08:扁平化嵌套列表迭代器。给你一个嵌套的整数列表 nestedList 。每个元素要么是一个整数,要么是一个列

    2021-11-08:扁平化嵌套列表迭代器。给你一个嵌套的整数列表 nestedList 。每个元素要么是一个整数,要么是一个列表;该列表的元素也可能是整数或者是其他列表。...请你实现一个迭代器将其扁平化,使之能够遍历这个列表中的所有整数。...int next() 返回嵌套列表的下一个整数。boolean hasNext() 如果仍然存在待迭代的整数,返回 true ;否则,返回 false 。力扣341。...最容易想到的是递归和栈。 代码用golang编写。...NestedInteger{nestedList}} } func (it *NestedIterator) Next() int { // 由于保证调用 Next 之前会调用 HasNext,直接返回栈顶列表的队首元素

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    单列文本拆分为多列,Python可以自动化

    示例文件包含两列,一个人的姓名和出生日期。 图2 我们的任务如下: 1.把名字和姓氏分开 2.将出生日期拆分为年、月和日 让我们将数据加载到Python中。...图4 要在数据框架的列上使用此切片方法,我们可以执行以下操作: 图5 字符串.split()方法 .split()方法允许根据给定的分隔符将文本拆分为多个部分。...看一个例子: 图6 上面的示例使用逗号作为分隔符,将字符串拆分为两个单词。从技术上讲,我们可以使用字符作为分隔符。注意:返回结果是两个单词(字符串)的列表。 那么,如何将其应用于数据框架列?...让我们在“姓名”列中尝试一下,以获得名字和姓氏。 图7 拆分是成功的,但是当我们检查数据类型时,它似乎是一个pandas系列,每行是包含两个单词的列表。...图8 正如预期的那样,由于存在多个列(系列),因此返回的结果实际上是一个数据框架。

    7.1K10

    如何为机器学习索引,切片,调整 NumPy 数组

    完成本教程后,你获得以下这些技能: 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片操作访问数据。 如何调整数据维数以满足某些机器学习API的输入参数的维数要求。...教程概述 本教程分为 4 个部分: 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组维数调整 1.从列表到数组 一般来说,我建议使用 Pandas 甚至使用 NumPy 的函数从文件加载数据。...我们来看看如何将这些列表中的数据转换为 NumPy 数组。 一维列表转换为数组 你可以通过一个列表来加载或者生成,存储并操作你的数据。...这是一个行切片操作,数据中一部分用于训练模型,其余部分将用于估计训练模型的效果。 操作涉及通过在列索引中指定“:”来获取所有列。训练数据集包括从开始一直到分隔行的所有数据行(不包含分隔行)。...以下是一个清楚的例子,其中每个序列拥有多个步长,每个步长对应其相应的观察结果。 我们可以使用数组的 shape 属性中的维数大小来指定样本(行)和列(时间步长)的数量,并将观察结果的数量固定为1。

    6.1K70

    在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

    完成本教程后,你将知道: 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。 如何调整数据大小以满足某些机器学习API的需求。 让我们开始吧。...教程概述 本教程分为4个部分; 他们是: 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组重塑 1.从列表到数组 一般来说,我建议使用Pandas或NumPy函数从文件加载数据。...有关示例,请参阅帖子: 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据,现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...一个很好的例子就是Keras深度学习库中的LSTM递归神经网络模型。 重塑函数可以直接使用,指定出新的维度。每一列有多个时间步,每个时间步都有一个观察点(特征),这说的很明白。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中,你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说,你了解到: 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。

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