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

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

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

1.不可逆的算法主要为MD5和SHA1算法。(二者都不属于加密只能算作一种算法)相同点：都是使用目前比较广泛的散列(Hash)函数，就是把任意长度的输入，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。计算的时候所有的数据都参与了运算，其中任何一个数据变化了都会导致计算出来的Hash值完全不同。（理论上来讲产生的密文都有可能产生碰撞）不同点：M

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

函数和操作符1、双等号操作符比较时会进行类型的强制转换，这意味着它可以比较两个不同类型的对象，在执行比较之前它将会尝试把这两个对象转换成同一个类型，举一个例子："1"  1 //true然而，这样往往会误导我们，而且我们也不需要这样子来比较。在上面的例子中，我们完全可以先将字符串转换成数字型，然后利用对类型敏感的三重等号(

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

先说下百度：百度的笔试题目是相对较简单的，都是些基本知识例如html里面的空元素，块级元素，行内元素，第二题是link和@import引入css的区别，第三个是一个函数输出的题，也很简单，往后的几个是提升网站性能，还有一个域名劫持，最后一个是一个编程题让把一个数按照1000，000，000这样的状态输出，总之都不是很难；百度被称为是炮灰的坟墓，进入面试的人很

先说下百度：百度的笔试题目是相对较简单的，都是些基本知识例如html里面的空元素，块级元素，行内元素，第二题是link和@import引入css的区别，第三个是一个函数输出的题，也很简单，往后的几个是提升网站性能，还有一个域名劫持，最后一个是一个编程题让把一个数按照1000，000，000这样的状态输出，总之都不是很难；百度被称为是炮灰的坟墓，进入面试的人很

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。