大家好，我是小五🚀最近在交流群看到了一个问题小五对这个比较感兴趣，所以就要了示例数据找时间尝试做了一下。为啥感兴趣呢？因为前段时间刚帮群友做过一个相反的案例——。需求简介具体原始数据和期望结果如下图所示：同时还有两点要求思考了一下，我选择了一个折中的办法，先依照B列的url链接将图片下载到本地，再将本地图片依次插入B列的原位置。这次小五选择使用python，

作为一个合格的程序员逻辑能力必须杠杠的写程序也是对该能力的一种锻炼想知道你的逻辑能力到底有多强？测试一下就知道啦！前方高能，强者进入01谁做对了？甲、乙、丙三个人在一起做作业，有一道数学题比较难，当他们三个人都把自己的解法说出来以后，甲说：“我做错了。”乙说：“甲做对了。”丙说：“我做错了。”在一旁的丁看到他们的答案并听了她们的意见后说：“你们三个人中有一个

大家好，我是灵雀云的陈恺。今天我们用这种比较特殊的方式来交流，很多人可能已经习惯这种新的工作和生活方式。疫情在带来很大挑战的同时，也在倒逼着我们去进步，就像几个月前微软CEO萨提亚·纳德拉说的，很多企业把原本需要花两年时间来做的数字化转型，在短短两个月内一口气全都搞定了。参加过前面几届CNBPS大会的朋友可能知道，我每年都会试图用一句话来概括下云原生在这一

1.数据库部署当我们的主机实例和数据库实例分别部署在同城的两个可用区时候，虽然两个可用区之间的延迟相对比较小，但它仍然存在一定的影响。2.数据库链接如果刚好游戏业务的数据库操作大部分是使用单线程链接的情况（通常是出于保障事务一致性的考虑），那么各个数据库事物操作都只能顺序发生。3.网络延迟如果每个的操作都出现了一点点网络延时，那么就会出现了瓶颈。

CDN能够有现在的功能也经过了一段比较长的发展阶段。第一阶段是缓存阶段。在麻省理工学院，万维网的发明人注意到互联网变得异常拥堵和缓慢便想能否写个算法来解决这个问题，他和他的研究生一起写出了这个算法，还在日后凭借此算法成立了Akamai公司，世界上第一个CDN诞生。这个理念最初是将内容缓存在终端用户附近，每个人都可以将内容缓存到网络边缘。这种改变可以带来3个

十年前写的，从今天看起来之前的想法还是比较幼稚的。从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A\X\\2B\XC0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。从分析的出发点看，数据分析

最近小组在开展读书角活动，我们小组选的是《深入理解JVM虚拟机》，相信这本书对于各位程序猿们都不陌生，我也是之前在学校准备面试期间大致读过一遍，emm时隔多日，对里面的知识也就模糊了。这次开始的时候从前面的JDK发展史和JVM虚拟机家族着手，之前都是粗略读过，这次通过查阅相关资料并收集在每一个JDK版本演化期间所发生的的一些趣闻，发现还是比较有意思的，以下是关于有关JDK发展史的总结分享。

对于开发同学来说，无论是新增还是修改接口文档，都需要在开发工具和接口管理工具上同步最新的数据。而且接口文档变更内容会比较琐碎和频繁。那么是否有更轻便的同步接口数据方式呢？我们提供了一个高效方案：在开发工具上基于接口代码片段，一键生成API文档，支持在开发工具中调试，并可一键上传至EolinkApikit的代码仓库中。这样不仅可以减少界面的操作和系统间的切换，还可以在开发工具上完成琐碎和频繁的接口文档更新，是当前CODETOAPI的最佳实践。

本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为f(x)1/(ba)，其中a和b分别为下限和上限。NumPy的random.uniform()可生成均匀分布的随机数。Seaborn可用于可视化分布。文中还提供了练习及解决方案，包括生成不同范围的均匀分布随机数、比较分布形状变化及模拟抛硬币实验。逻辑分布则常用于S形增长现象的建模，其PDF为(scale/(π(1(xloc)/scale)^2))，由位置参数loc和尺度参数scale定义。

Kotlin中的布尔值是一种数据类型，仅能存储true或false两种状态，适用于表示二选一的情况，如开关或真假判断。布尔类型可通过Boolean关键字声明，并直接赋值为true或false。此外，Kotlin支持使用比较运算符创建布尔表达式，用于条件判断。条件语句包括if、else和elseif，允许根据不同条件执行特定代码块。特别地，在Kotlin中，if..else结构不仅能作为语句使用，还能作为表达式，即可以在条件判断的同时返回一个值。这种灵活性使得Kotlin在处理条件逻辑时更为简洁高效。