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

一、重载重载方法的规则：1、重载是针对在同一个类中。2、重载方法名一个样。3、参数列表：被重载的方法必须改变参数列表。4、返回类型： 可以改变返回类型。5、修饰符：可以改变修饰符。6、异常：可以声明新的或者更广泛的异常。其中：1.方法重载是让类以统一的方式处理不同类型数据的一种手段。多个同名函数同时

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

自从React发布Fiber之后，更新速度日新月异，而生命周期也随之改变，虽然原有的一些生命周期函数面临废弃，但理解其背后更新的机制也是一种学习在这里根据官方文档以及社区上其他优秀的文章进行一个对于生命周期的总结，大致上分为以下三个模块1.新老生命周期的区别2.为什么数据获取要在componentDidMount中进行3.

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