作者：小小明简介：Pandas数据处理专家，10余年编码经验，至今已帮助过成千上万名数据从业者解决工作实际遇到的问题，其中数据处理和办公自动化问题涉及的行业包括会计、HR、气象、金融等等，现为菜J学Python核心技术团队成员之一。点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤今夜偏

一、前言大家好，我是崔艳飞。工作中有时需要把A表中的经纬度点，从B表中匹配一个最近的点出来，用Mapinfo也可以实现，但处理速度慢，特别是数据量大时根本处理不动，此时用Python就能轻松实现，还能显示处理进度，详细如下。二、项目目标用Python实现两张表间最近点的计算。三、项目准备软件：PyCharm需要的库：pandas，xlrd，os

  依存句法分析的效果虽然没有像分词、NER的效果来的好，但也有其使用价值，在日常的工作中，我们免不了要和其打交道。笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果，一个重要的方面便是其可视化和它的图分析。  我们使用的NLP工具为jieba和LTP，其中jieba用于分词，LTP用于词性标注和句法分析，需要事件下载pos.model和parser.mo

\恢复内容开始摘要:mysql5.7版本相比较之前的版本有很多的特性的增加以及默认配置的改变，在使用中难免会遇到与之前的使用习惯或者项目需求不符的情况。就需要调整相应的变量的值，比如sql\_mode的值最近在做一个项目的迁移工作，由于开发环境所使用的都是最新的软件版本（mysql5.7）。迁移时难免会遇到一些兼容性的“坑”，比如将

作为开发人员，我们一直在寻找让我们的代码更快更好的方法。但在此之前，编写高性能代码需要做三件事：了解语言及其工作原理基于用例进行设计调试!修复!重复记住这一点任何傻瓜都可以编写计算机可以理解的代码，优秀的程序员编写人类可以理解的代码。丁·福勒我们来看看如何使JavaScript代码运行得更快。延迟

前言本文是根据《疯狂工作流讲义Activiti6.0》一书中提取过来的，有兴趣的可以去当当网买这本书，讲的很不错，最后还有实战案例。虽然是提取过来的，但完全靠手打梳理，觉得有用的小伙伴可以给予一定支持，谢谢。<br共分为六大部分1、通用数据表2、流程存储数据表3、身份数据表4、运行时数据表5、历史数据

写在前面为什么要写这些呢？接触java已经有三年多了，感触颇多，比如从0到60，只要勤实践、勤思考，很快就可以入门，从60分到满分极致，则单单不是凭借工作年限或者什么就可以。曾经也有过一段迷茫时期，将javaee的常用框架用的再熟，遇到非正常问题时候就很难解决，此时靠百度靠谷歌的零碎知识，只会让知识体系更混乱，而且有种潜意识

本来想这个系列写点什么好呢，后来想想大家作为程序员，用的最多的莫过于数据库了，但是事实上很多像我这样工作在一线的码农，对sql都一知半解，别谈优化和对数据库底层的认识了，我也是这样。。。一：那些系统视图1\.系统视图是干什么呢？从名字上看就知道，系统视图嘛？猜的不错的话，就是存放一些sqlserver系统的一些信息，

一、操作系统简介1、手工操作——穿孔卡片 1946年第一台计算机诞生20世纪50年代中期，计算机工作还在采用手工操作方式。此时还没有操作系统的概念。程序员将对应于程序和数据的已穿孔的纸带（或卡片）装入输入机，然后启动输入机把程序和数据输入计算机内存，接着通过控制台开关启动程序针对数据运行；计算

写在前面，一不注意好几年没有输出博文了，虽然工作很忙，公开的学习成果还是需要持续的分享出来。近期准备重新学一学10年前接触过的Go，把关键心得整理一系列笔记来分享一下。代码放在码云，文章也在这里放一放哈：）!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/640.jpg)每一种编程语言，从读一本好书开始每一种