atbus是我按之前的思路写得服务器消息通信中间件，目标是简化服务器通信的流程，能够自动选择最优路线，自动的断线重连和通信通道维护。能够跨平台并且高效。
目前，已经实现全工作环境Linux化，电脑Linux+手机Linux+机器人Linux。
我认识的第一个操作系统就是windows,而认识了Linux之后我就开始逐步的往Linux上迁移…… 比如我的习惯、比如我的服务、比如…… 大部分人觉得Linux是高端产品，是IT专属，其实不然，Linux发展到今天，已经有了很大的改变，特别是在桌面世界，抛开应用来讲完全不输Windows。
docker run --name webtest -p 8080:8080 -d webtest:v1 打开防火墙端口号 8080
本文章是小编经过58、前程无忧、智联招聘、51、拉勾网等招聘网站总结PHP开发工作所需技能的部分总结，如有不对或不全之处，还请多多提意见！
当然，手机便携性是非常好的，基本代码和算法调试完成后，用手机装载的linux+编译器改改参数，做做测试效果也是极好的！
继续总结一下linux 的文本处理。包括但不限于awk, sed, paste,split,grep....
（错误：java.lang.UnsupportedClassVersionError: Unsupported major.minor version 51.0）
原文：https://opensource.com/article/19/10/advanced-awk
官网：https://hfish.io/ Gitee项目地址：https://gitee.com/lauix/HFish/
directory_need_share，母机上需要共享的目录 user，samba登录用户名 pass，samba登录密码 samba_share，samba登录后显示的目录名字 yes;no;yes;all;user，参见下方-s参数说明
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Linux+ Python3.6 安装 Mayavi 工具包 一、修改python和pip版本 二、准备python-dev环境 三、安装mayavi 四、验证 一、修改python和pip版本 cd /usr/bin/ ll | grep python mv python python.bak ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python mv pip pip.bak ln -s /usr/bin/pip3.6 /usr/bin/pip 二、准备python-de
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程，收到了一位读者的私信，内容如上。
大家好，最近有不少小伙伴在后台留言，又得准备面试了，不知道从何下手！下面这些资料，都是腾讯面试必问的技术内容。我给大家整理了一份！
^(.*?,.*?)\K, 作用： 匹配到csv文件每行数据出现的第n个逗号，可对其进行替换等操作。
文章目录 一、项目概述 1.项目说明 2.环境配置 二、项目实施 1.导入所需要的库 2.全局变量和参数配置 3.产生随机时间和用户代理 4.获取领导的fid 5.获取领导所有留言链接 6.获取留言详情 7.获取并保存领导所有留言 8.合并文件 9.主函数调用 三、结果、分析及说明 1.结果说明 2.改进分析 3.合法性说明 一、项目概述 1.项目说明 本项目主要是对领导留言板内的所有留言的具体内容进行抓取，对留言详情、回复详情和评价详情进行提取保存，并用于之后的数据分析和进一步处理，可以对政府的决策和电子
文章目录 一、项目概述 二、项目实施 1.导入所需要的库 2.全局变量和参数配置 3.产生随机时间和用户代理 4.获取领导的fid 5.获取领导所有留言链接 6.获取留言详情 7.获取并保存领导所有留
ImportExcel模块可以理解为基于PowerShell环境操作Excel的强大类库，使用它可以在 Windows、Linux 和 Mac 上都可以使用。创建表、数据透视表、汇总、图表等操作变得更加容易。另外比较好的一点是使用该模块允许用户无需安装微软的 Office 或者使用 COM 对象就能直接操作 Excel 文件，这样对于没有安装office的服务器也可以直接使用。
在写之前必须要说明一下，为什么查了网上那么多博文，都在说安装 Mayavi 工具包的事，统计下来不同的也就那么几篇，而且安装过程遇到的问题都写得很少。真的是何必呢，相同的文章和未经实践的操作就别复制粘贴了，搜索的人也很苦恼啊。
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
GitLab Analyser[1] 是一个使用 Golang[2] 编写的跨平台命令行工具。
awk 是 Unix 和 Linux 用户工具箱中最古老的工具之一。awk 由 Alfred Aho、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan（即工具名称中的 A、W 和 K）在 20 世纪 70 年代创建，用于复杂的文本流处理。它是流编辑器 sed 的配套工具，后者是为逐行处理文本文件而设计的。awk 支持更复杂的结构化程序，是一门完整的编程语言。
ComPDFKit提供专业、全平台支持的PDF开发库，包括Windows、Mac、Linux、Android、iOS、Web平台。开发者可以快速、灵活整合PDF功能到各开发平台的软件、程序、系统中。丰富的功能，多种开发语言，灵活的部署方案可供选择，满足您对PDF文档的所有需求。
LAMP 就是linux+ apache +mysql+php用来web开发的经济实惠的东东，完全开源，很值得期待！ ，
大数据文摘作品 编译：汪小七、Katrine Ren、夏雅薇 本篇文章作者是Matthew Mayo，选自KDnuggets（一个著名的数据挖掘网站）。简要介绍了12种类Unix操作系统命令行工具，以及这些命令行工具对数据科学研究和数据科学家的价值。 这篇文章概述了十二个可以用于数据科学项目的类Unix操作系统命令行工具。 这一系列工具不包括任何基本的文件管理命令（pwd、ls、mkdir、rm……）和远程桌面管理工具（rsh、ssh……），但是从数据科学角度来看，这些命令行工具都是比较实用的，通常用来进行
过完基础知识以后就是实战 tricks 的集锦，这些都是笔者在实际工作中用到的解决方案，求小而精，抛砖引玉。
距离上一篇 pandas 系列教程：数据分析利器 pandas 系列教程（四）：对比 sql 学 pandas 发布已经过去大半年，近来才记起以前开了这样一个坑，本篇是本系列 pandas 实战 tricks 的首篇，不求大而全，力争小而精。
在使用 R 语言的过程中，需要给函数正确的数据结构。因此，R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求，往往需要对数据进行各种转化，以达到分析函数的数据类型要求，也就是对数据进行“塑形”，因此，数据转换是 R 语言学习中最难的内容，也是最重要的内容。
2022已成为过去式，不论这一年好与坏，我们都需要抓住新一年的机会，跳槽涨薪，还是学习提升！先给自己定一个小目标，然后再朝着目标去努力就完事儿了！ 为了帮大家节约时间，给大家搞来了2022年大厂Java面试题合集，内容非常的全面，真的可以好好补一补，希望大家在金三银四都能拿到理想的薪资和offer！
合并多个CSV文件、文本文件、Excel工作簿等操作是我们日常工作中经常碰到的事，如果一个一个文件复制粘贴，费时费力又容易出错。当然，可以使用VBA来解决，但前提是你必须懂VBA。这里有一个简单快速的方法，使用Power Query。
需求：把一个文件夹下的多个csv文件合并成一个文件，文件的格式是相同的，只是按照不同的月份分成了多个文件，现将文件夹下的文件进行合并
前几天遇到一个工作，需要将几个分别包含几十万行的csv文件的某3列合并成1个csv文件，当时是手工合并的： 1、csv另存为excel； 2、删除不需要的列，仅保留想要的列 3、excel另存为csv 4、最后，手工合并处理好的csv 不得不说，这样操作效率真的很低，尤其是操作几十万行的文件，当时就想利用python代码肯定可以实现，今天利用周末的时间好好研究了一下，终于实现了，操作几十万行的文件只需要一两分钟，比手工高效多了。 实现思路如下： 1、利用os模块获取文件下所有csv文件（表结构相同） 2、用pandas打开第一个文件； 3、循环打开剩下的文件； 4、利用pd.concat拼接不同的df，该方法可以自动去除多余的标题行； 5、挑选需要的列，去重； 6、将结果输出文csv文件； 完整代码如下：
今天花了我600大洋把神舟笔记本的显示屏换了。也换了一种感觉，因为这个原装屏买的那天就有2个亮点。哈哈!那2个亮点陪了我走过了4年还差60天吧!换的新屏之后，显示器不用我用手掰了，也不用夹夹子了。什么都好，希望这个破笔记本还能陪我走过四年。听着徐誉滕--《李雷和韩梅梅》，喝着开水，开始敲键盘。
b) 在/src/MYRunAction.cc中#include"MYHistoManager.hh":
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本文介绍的不是在Excel中进行操作的技巧，而是利用“外部”力量来快速地完成我们的任务。
自 1999 年开始，JSON 作为用户体验较好的数据交换格式，开始被各界广为采纳，并逐渐应用到 Web 开发及各种 NoSQL 数据库领域。
2017年中，我参与了一个亚太地区互联网公司并购的项目，客户收购了亚太地区 7 个国家的同行业互联网企业和产品。我作为其中的 DevOps 咨询师和 DevOps 工程师，和客户一起完成并购后的产品迁移和技术能力提升的设计、实施和培训。
对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd
这是群里一个朋友的提问，算是一个大家可能会遇到的坑，可以了解一下。即：
一般在做渗透测试的时候，前期对目标资产子域名进行信息搜集时，往往会从多个在线或者离线子域名采集工具中导出结果。然而每个工具平台导出的结果中都会有很多重复的子域名，如果靠手工对这些子域名结果进行合并去重的话，是非常的繁琐且低效率的，因此可以借助脚本工具替我们去完成这一复杂的整理工作，提高渗透效率。
Pandas 提供的一个基本特性，是内存中的高性能的连接和合并操作。如果你曾经使用过数据库，那么你应该熟悉这种类型的数据交互。它的主要接口是pd.merge函数，我们将看到几个在实践中如何工作的例子。
最近收到很多小伙伴的留言，3月份过完了一个offer都没收到。除了大环境和疫情的影响，还有遇到那种特别喜欢怼人的面试官，直接面到怀疑人生真是让人费解。。。 其实面试受打击是正常的，关键是要在面试中总结自己的不足！提前做好面试准备和技术储备，还是可以大幅度的提高面试效果的。 那么该怎样准备面试 斩获offer？ 为此我专门找了一份《Java进阶学习+面试宝典》分享给大家，内容涵盖：计算机基础、Java、JVM、spring、算法、微服务、分布式、大厂面经、技术脑图等等...共1400+页 质量非常高！！！
df 中RSRP<=-110占比字段为 str ，需要先转换为 float 再除以100，最后用1-该值得到RSRP覆盖率
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