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
数据结构与算法
分表后⾮sharding_key的查询怎么处理呢？
1. 可以做⼀个mapping表，⽐如这时候商家要查询订单列表怎么办呢？不带user_id查询的话你总不能扫全表吧？所以我们可以做⼀个映射关系表，保存商家和⽤户的关系，查询的时候先通过商家查询到⽤户列表，再通过user_id去查询。
2. 打宽表，⼀般⽽⾔，商户端对数据实时性要求并不是很⾼，⽐如查询订单列表，可以把订单表同步到离线（实时）数仓，再基于数仓去做成⼀张宽表，再基于其他如es提供查询服务
【牛客JZ31】—栈的压入弹出序列判断算法详解
坚持用 清晰易懂的图解 + 代码语言，让每个知识点变得简单！ 🚀呆头个人主页详情 🌱 呆头个人Gitee代码仓库 📌 呆头详细专栏系列 座右铭： “不患无位，患所以立。”
【牛客JZ31】—栈的压入弹出序列判断算法详解
摘要
目录
题目描述
核心思路
完整代码实现
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
算法基础篇：（十二）基础算法之倍增思想：从快速幂到大数据运算优化
目录前言一、什么是倍增思想？—— 从 “一步步走” 到 “跳着走”1.1 倍增思想的核心本质1.2 倍增思想的数学基础1.3 倍增思想的适用场景二、倍增思想的入门实践：快速幂（O (log b) 求 a^b mod p）2.1 问题引入：为什么需要快速幂？2.2 快速幂的原理：二进制分解 +
Android Url的一些常见处理
日常开发的时候,会遇到各种各样的Url.这里就总结一些常见的Url遇到的一些问题,以及对应的处理方式
常见问题
参数问题
重定向问题
Url长度问题
Url传递过程中编码问题
1.Url 参数处理
1.1 获取Url 指定参数的值
/**
* 获取Url的原来参数值
*/
fun getQueryParameterValue(url: String, key: S
566.【数据库自动化测试流程构建】各模块简介
从客户端到服务端简单介绍下整个数据库自动化测试的各个模块：
一、客户端功能模块
选择测试环境：包括单机版、集群版，指定自动构建的测试环境，提交后，将由服务端调用k8ssdk 在kubernetes中创建基础的数据环境；
选择jar版本：数据库版本迭代时发布的jar包，在测试环境启动时会根据该参数实时下载jar包；
选择测试数据集：包括ssb、tpch数据集，在测试环境启动时会根据该参数自动下载对
用快马AI平台5分钟实现A*算法可视化：零基础打造智能路径规划演示
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输入框内输入如下内容： 创建一个基于A*算法的路径规划可视化应用。应用需要实现以下功能：1) 允许用户在网格地图上设置起点、终点和障碍物；2) 实时展示A*算法的搜索过程，包括开放列表和关闭列表；3) 高亮显示最终找到的最短路径
mysql之count(*)
在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高；即没有where条件的过滤情况下，直接返回总数。
而 InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
对于 count(字段) 来说：
如果这个“字
Java前缀和算法题目练习
前缀和
前缀和
二维前缀和
寻找数组的中心下标
除自身以外数组的乘积
和为k的子数组
和可被K整除的子数组
连续数组
矩阵区域和
前缀和
题目解析：在一个数组中查询起对应区间的和，会查询多次 算法思想：暴力解法：每次查询都进行一次遍历，时间复杂度O(n*m) 前缀和解法：新定义一个数组࿰
