人间小土豆 人间小土豆
3年前
虚拟主机、VPS、云服务器三者的区别
对于服务器租用中的云服务有云虚拟主机、VPS主机和云服务器,由于这三种服务器名字和功能相似,让人傻傻分不清楚。那么这三者之间有什么区别呢?一、云虚拟主机,也常常被称为“虚拟空间”、“空间”;虚拟主机相对于其他两种云主机的主要区别就是,虚拟主机无需用户部署网站环境,通常默认支持多种建站环境,用户直接上传建站程序安装就可以使用。由于虚拟机空间不支持连接到桌面进行
Python进阶者 Python进阶者
2年前
多张excel表做连接,就比如1表有A,B,C列,2表有A,B,D列,我想把A,B,C,D合到一张表
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python铂金群有个叫【水方人子】的粉丝问了一个关于excel处理的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。能不能把多张excel表做连接,就比如1表有A,B,C列,2表有A,B,D列,我想把A,B,C,D合到一张表上面,可以吗,就跟数据库左连接一样?二、解决过程一开始想到的方法是Excel中的vlookup函数,确实
红橙Darren 红橙Darren
3年前
C进阶 - 内存四驱模型
一.内存四驱模型不知我们是否有读过《深入理解java虚拟机》这本书,强烈推荐读一下。在java中我们将运行时数据,分为五个区域分别是:程序计数器,java虚拟机栈,本地方法栈,java堆,方法区。在c/c中我们将运行时数据,分为四个区域分别是:栈区,堆区,数据区,代码区。我们详细来介绍下:1.栈区:由编译器自动分配释放,存放函数的
Kubrnete Kubrnete
3年前
某个加密大马的解密
我们先来大致看看这个webshell长什么样下面的就是用base64进行编码后的样子,因为太长我就不给图了这里就是这个脚本余下的内容了,最下面的那个函数也就是解开这个加密whellshell的秘钥了,进过观察后我们发现了两个可以点,第一个就是那一大段的base64编码,然后就是那下面的一段,查了一下说是ECMAScript既然这样,我们先按照常规思路将被b
Stella981 Stella981
3年前
Android OpenCV(十七):高斯噪声
高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也成为正态噪声,是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置,高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函
Wesley13 Wesley13
3年前
Java基础学习心得笔记
对于很多只会C语言的初学者而言,面对java基础语法学习,反而感觉很难,其实其中最大的问题不是语法难,而是一种编程思想的转变。面向过程就是把你的代码封装成函数,然后依次去做一件事情,面向过程是把你要做的事情抽象成对象,告诉对象去做。所以要想学好java入门,必须知道类和对象的概念。类是对生活中事物的抽象描述,比如人类,动物类,交通工具类;对象即是对类的具
Stella981 Stella981
3年前
Python 关联处理
将两个表或者多个表关联在一起是常见的运算,这时通常使用SQLjoin的方式进行关联并进行后续计算。但有时数据并不存储在数据库,而是以文件的形式存储在文件系统,单纯为了计算而把数据存储到数据库有点得不偿失。Python的Pandas提供了丰富的关联运算函数,能更方便的完成文本文件间的关联计算,现在我们就一起来讨论下Python的关联处理。
Wesley13 Wesley13
3年前
C++接口定义及实现举例
一、接口的定义   有时候,我们得提供一些接口给别人使用。接口的作用,就是提供一个与其他系统交互的方法。其他系统无需了解你内部细节,并且也无法了解内部细节,只能通过你提供给外部的接口来与你进行通信。根据c的特点,我们可以采用纯虚函数的方式来实现。这样做的好处是能够实现封装和多态。现举一实例,供大家参考。(不想做过多说明,大家一看就应该能够明白)
Wesley13 Wesley13
3年前
JS操控CSS样式完成小球自由落体运动,和大家分享一下制作心得。
   这篇心得本应该在一个月之前和大家一起分享的,由于本人比较懒,也几乎没有写博客的习惯,所以迟了一些。有一些内容只是一些个人的废话,可看可不看,毕竟在国内的应试教育下,大家基础物理知识都是很扎实的:  (废话)(背景:下面讨论的物体运动默认为宏观角度)一般情况下,物体在三维空间所发生的位移都可以解析为若干连续的在二维空间所发生的位移的和,同理,物
小万哥 小万哥
6个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。