数据结构与算法

python办公自动化,看完这一篇就够了!

最近参加了一个训练营,作为副教练,承担起训练营的运营工作。事不大,活不少,打卡记录、活动积分、奖励制度、评优方案、趋势对比,应有尽有…… 开始认为 Excel 就足够应付,没想到第一项工作 —— 人员汇总,就把我难倒了,于是果断拎起 Python 这把大刀,披荆斩棘,利用业余时间,不到一周竟然打造出了一套运营管理系统,到底是如何做的呢?一起来看。 基础整理 数据是运营的基础,人员数据是基础数据,首

linux命令

1.从尾部模糊查询 tail -f 查询的文件 |grep 查询的内容 2.查询文件 进入目录后,ll | grep 部分文件名称。就会匹配到在该目录下所有包含这个部分文件名称的所有文件。 3.vim打开一个文件后,如果想要查询某个内容:shift左边的/ 内容。按n或者shift+n 跳转下一个。 syslog日志查询流程: 1.找到日志所在路径。../log这个路径下的xxx_all.log文

算法思想之深度优先搜索(DFS)、递归以及案例(最多能得到多少克黄金、精准核酸检测、最富裕的小家庭)

深度优先搜索(DFS)、递归 深度优先搜索(Depth First Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在 DFS 算法中,从起始节点开始,沿着一条路径尽可能深地访问节点,直到到达叶子节点或者无法继续前进为止。然后退回到最近的一个有未探索节点的分支节点&#xff0

clickhouse

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MongoDB字符串替换

一、更新普通字段 1.1 样例 db.dynamic.updateMany( {member_icon:{"$exists":true}}, [{ $set: {member_icon: { $replaceOne: { input:"$member_icon", find:"oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com", replacement:"oss

CPU狂飙900%,如何分析,怎么定位,怎么溯源处理

CPU飙升200% 以上是生产容易发生的场景 场景:1:MySQL进程飙升900% 评估: 大家在使用MySQL过程,想必都有遇到过CPU突然过高,或者达到200%以上的情况。 数据库执行查询或数据修改操作时,系统需要消耗大量的CPU资源维护从存储系统、内存数据中的一致性。 并发量大并且大量SQL性能低的情况下,比如字段是没有建立索引,则会导致快速CPU飙升,如果还开启了慢日志记录,会导致性能更加

一文搞懂MySQL客户端/服务器运行架构

前言 之前对MySQL的认知只限于会写些SQL,本篇开始进行对MySQL进行深入的学习,记录和整理下自己对MySQL不熟悉的地方。如果有需要可以关注我的专栏一起学习,共同进步!关于mysql的安装就不说了,直接从mysql的客户端/服务器运行架构开始学习。Let′s go~ MySQL客户端/服务器架构 MySQL其实跟我们平时使用的程序一样,是由两部分组成的,一部分是客户端程序,一部分是服务器程

MySQL逻辑架构

1、mysql架构图 8297ddcb0c43911b88ca352c3e278dcc.png ①第一层是服务层(为客户端服务):为请求做连接处理、授权认证、安全等。 ②第二层是核心层:查询解析、分析、优化、缓存,并且提供内建函数:存储过程,触发器,视图。 ③第三层是存储引擎层:不光可以做存储和提取数据,而且针对特殊数据引擎还要做事务处理。 1.1、连接管理与安全性(服务层) 1.

【数据结构】励志大厂版·初阶(复习+刷题):栈与队列

前引:本篇将由小编与大家一起复习 栈 、队列 的知识点,栈、队列的顺序、链式结构各个缺点好处,如何实现、对于一般的增删查找此篇文章一定再详细不过!对代码的注释、何时需要判断、特殊情况,白话文版一解到底,彻底了解栈与队列。文章末尾还精心选择了几道例题,小编同样会精心讲解,如果伙伴们被感动了