一、前言大家好，我是崔艳飞。工作中经常会遇到，需要把两张Excel或Csv数据表通过关键字段进行关联，匹配对应数据的情况，Excel虽有Vlookup函数可以处理，但数据量大时容易计算机无响应，可能出现数据丢失，处理速度较慢是软肋，而Python只需几行代码就能轻松实现，且处理速度快，详细如下。二、项目目标用Python实现两张Excel或Csv表数据关

在我们实际工作中大部分人会遇到sql优化的问题，这篇文章主要介绍SQL优化相关。首先我们怎么发现我们的sql执行效率低呢，最简单的方法就是当用户反馈慢的时候我们就会知道哪里可能会有sql效率影响的问题，这里排除其他影响情况，只考虑数据库sql慢的问题。当然这种方式对于我们来说很被动，我们还可以通过什么方式找到有性能问题sql，我们可以通过MySQL的配置文

作者吕亚霖，2019年加入作业帮，作业帮基础架构架构研发团队负责人，在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。张浩然，2019年加入作业帮，作业帮基础架构高级架构师，在作业帮期间，推动了作业帮云原生架构演进、负责多云k8s集群建设、k8s组件研发、linux内核优化调优、底层服务容器化相关工作。

1引言半年前入手了PixhawkV2全套硬件，编译好的开源固件也下了，四轴也飞了，一直想对这套开源飞控进行一个系统地解析，由于工作原因一直没时间。最近翻开了PX4飞控源代码，它基于NUTTX操作系统，在github上更新十分迅速。为了能够全面地掌握这套软硬件设计思想，同时对硬件系统有全面的认识，我决定对PX4Bootloader进行详细解

正文前先来一波福利推荐：福利一：百万年薪架构师视频，该视频可以学到很多东西，是本人花钱买的VIP课程，学习消化了一年，为了支持一下女朋友公众号也方便大家学习，共享给大家。福利二：毕业答辩以及工作上各种答辩，平时积累了不少精品PPT，现在共享给大家，大大小小加起来有几千套，总有适合你的一款，很多是网上是下载不到。

 第三部分主要讲述了项目进度的控制，日常工作中的问题解决、无线团队的组建与管理。3.1团队结构是平行模式好，还是垂直模式好    垂直模式就是按照模块，拆分出若干小的团队，每个团队有自己的android、ios、api、测试组成，这种模式的好处是沟通效率比较高，app开发人员发现接口有问题，可以直接坐到api开发人员旁边进行联调，测试人发

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

  简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。  该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定  缺点：计算复杂度高、空间复杂度高  适用范围：数据型和标称型  现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中

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，

Raft分布式一致性算法原理(选举和同步)一.背景在集群环境下，很容易出现单节点故障的问题，那么我们就需要进行集群部署，但是当集群部署的环境下，我们如何保证工作有序的调度与通信并且保证一致性呢，当客户端发送一连串指令，我们需要在集群环境下，所有服务机器最终要保证一致性，而且在出现一系列异常并且恢复