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

一、目标李老板：奋飞呀，xsign你都水了好几篇了，一直在Apk里面打转，咱们啥时候分析分析它的so？奋飞:循序渐进嘛，我们上次刚定位了它的so，今天我们来分析分析。App版本:v4.15.1二、步骤Native层的入口先回忆下这个堆栈这个jni函数有两个参数，第一个参数是int型，第二个参数是Object数组我们先上frida看看它是不是我们的目

一、目标最近在抓包某电商App的时候发现一个加密数据，它在做通讯地址请求的时候，请求数据做了加密。返回数据中的地址信息也是密文。今天我们的目标就是这个数据的加密解密。App版本:v10.3.0二、步骤分析一下1、数据的结尾是"",说明是Base64编码，那么我们可以尝试去HookBase64相关函数，然后打印堆栈。2、返回数据格式是json，那么我

浏览文章前这一期，我分享给大家三点看源码的小技巧，这也是从别的大佬那总结的。被反复使用的代码这样的代码是一个软件的重点函数，一个大神的写法有很多精华值得学习。穿越时间的代码如果一段代码10年甚至15年，都还在使用。说明它的设计思想一定很棒。好调试的代码一个程序的代码很容易就调试成功，说明作

挑战介绍实现一个算法来识别一个字符串str2是否是另一个字符串str1的排列。排列的解释如下：如果将str1的字符拆分开，重新排列后再拼接起来，能够得到str2，那么就说字符串str2是字符串str1的排列。本次挑战中，你需要在permutation.py文件中补充函数is_permutation的空缺部分

除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性，丢弃法的使用只发生在训练模型时，并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时，该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说，该层任一神经元在应用激活函数后，有$p$的概率自乘0，有

概述平时工作用python的机会比较多，习惯了python函数式编程的简洁和优雅。切换到java后，对于数据处理的『冗长代码』还是有点不习惯的。有幸的是，Java8版本后，引入了Lambda表达式和流的新特性，当流和Lambda表达式结合起来一起使用时，因为流申明式处理数据集合的特点，可以让代码变得简洁易读。幸福感爆棚，有没有！本文主要列举一些

思路：1.下面我把相互转换的所有类型都写出来了。实际上都是通过十进制中转的，这样比较简单，写出X进制转成十进制和从十进制转成X进制的两份代码直接拷贝就完成了剩余的部分。哦，对，自己封装了一个charToDigit函数，主要是将字符转为数字用的。2.十六进制转十进制转八进制：!(https://images2018.cnblogs.c

\译者前言：相信凡是用过zip()内置函数的人，都会赞同它很有用，但是，它的最大问题是可能会产生出非预期的结果。PEP618提出给它增加一个参数，可以有效地解决大家的痛点。这是Python3.10版本正式采纳的第一个PEP，「Python猫」一直有跟进社区最新动态的习惯，所以翻译了出来给大家尝鲜，强烈推荐一读。（PS：严格来说，

之前分析了基本数据类型的优化，现在开始涉及全局和局部变量的优化，话说这个东西我从没想过还能这样优化的喂！全局变量/Globalvariables全局变量不会被分配在寄存器上，修改全局变量需要通过指针或者调用函数的方式间接进行。所以编译器不会将全局变量存储在寄存器中，那样会带来额外的、不必要的负担和存储空间。所以在比较关键的循环中，我们要