python字典的值为字母，怎样变成整数使其一一对应关系

多张excel表格，要提取excel表格的某一列做数据分析，表格不是固定的格式，想通过变量来提取，excel的列是以字母排序的 比如： import pandas as pd dic={"长":D,"宽":G} #长的数据在Ｄ列，宽的数据在Ｇ列 Length=dic.get("长") Width=dic.get("宽") df=pd.read_excel("d:/ex.xlsx") df1=df.iloc[:,[Length,Width]] ...... _问题是怎样把 Length=dic.get("长") Width=dic.get("宽") 变成 Length=3 Width=6 即把字典的字母值变成数字值，A-Z和0-25一一对应关系， 值为A时变成值为0，值为B时变成值为1，依此类推！谢谢大家！_

image_jion= {'log_id': 760919881506077910, 'words_result_num': 1, 'words_result': [{'words': 'dk35h'}]} 怎么从该字典中取出dk35h这个值

image_jion= {'log_id': 760919881506077910, 'words_result_num': 1, 'words_result': [{'words': 'dk35h'}]}

关于requests库，把请求URL的json数据转换为字典类型是报错

老是报这个错误，请指导下是什么原因 

python:求列表元素的积，以及求列表形式输出字典的键与值。

问题一： 输入一个由n(n>1)个数字组成的列表 ls，并根据该列表输出一个新列表lt，其中lt中第i个元素等于ls中除ls[i]之外所有元素的乘积。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬ 注意：输入输出均为列表。例如：输入[1,2,3,4]，输出[24, 12, 8, 6]。 现在只知道如何提取元素，但是应该如何按照要求求积呢？ 问题二：输入字典，将字典 中所有值以列表形式输出，字典中所有键以列表形式输出。 例：输入格式 {123:"123", 456:"456", 789:"789"} 输出格式 ['123', '456', '789'] [123, 456, 789] 刚刚学到字典，不太理解如何写，求大佬相助！

【python3.8字典问题请教】对Excel中数据提取，相同项对应值相加，写入新sheet表

 我想提取Sheet表中的N、O和R列，对R列中相同姓名的人对应的N、O列的值分别相加，形成图2这样  ``` print('Opening workbook...') wb = openpyxl.load_workbook('C:/Users/mawenxin/Desktop/dome1/asd.xlsx') #打开Excel表格 sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1') #获取工作表 nameData = { } #创建字典 print('Reading rows...') for row in range(2,sheet.max_row+1): #从第二行循环到最后一行 JE = sheet['N'+str(row)].value name = sheet['E'+ str(row)].value SY = sheet['O'+str(row)].value #存储每一列的数据 #字典结构nameData['姓名'][金额][使用金额] nameData={name,(JE,SY)} ``` 我按照网上以及书上的内容只能写这点，也不知道对不对 【问题】 **字典内能不能一个键对应两个值，或者对应一个元组或列表？** **用什么函数进行提取合并姓名？** **如果自定义函数要怎么写？** **能不能帮我写一下，琢磨很久了也不知道咋写**

python闭包问题，关于字典的解包

``` import time def decorate(func): print("我是外层") def wrapper(*num,**kwargs): print("正在校验中......") print(num,kwargs) print(**kwargs) time.sleep(2) print("校验完毕") func(*num,**kwargs) return(wrapper) @decorate def f1(num): print("---f1---",num) f1(18) @decorate def f2(a,b): print("---f2---",a,b) @decorate def f3(a,b="333"): print("---f3---",a,b) list2=["111","222","abc123"] # f2(list2[0],list2[1]) f3(list2[2],b="4444") ``` 代码如上，就是一个简单的万能装饰器的应用，这里主要说下f3这个函数，我在调用这个函数的时候，实际上就是调用的wrapper，**kwargs就把b="4444"装包成了一个字典，然后执行func的时候又把这个字典解包，这里就有一个问题，既然可以解包，那我在wrapper函数中加了一个print(**kwargs)，就是想看下解包出来的东西输出是否是b="4444"这样的，但是加上这个以后就会报错，请问是为什么，我主要想看下，假如字典解包，他是一个什么样的格式传递的值的，谢谢

python字典中键值使用变量？

``` dict={'1':["TEST1"], '2':["TEST2"], '3':["TEST3"], } i=1 x=dict["%d"] %d i print(x) ``` 我想使用一个变量去引用键值，结果发现这样操作不可行，请问下有大神知道该怎么解决么

python 英文字典的联想查找

建立了一个英文字典，怎样实现只需要输入前几个字母就能输出整体的单词和解释呢，希望具体一点。

python里面关于字典的问题

一年一度的校园好歌声进行到了激烈的决赛环节，8位评委对入围的6名选手给出了最终的评分。请根据评分表，将每位选手的得分去掉一个最高值和最低值后求平均分，并按照平均分由高到低的顺序输出选手编号和最后得分。 编号:012 评分1:90 评分2:94 评分3:97 评分4:86 评分5:85 评分6:89 评分7: 88 评分8:85 编号:005 评分1:91 评分2:91 评分3:92 评分4:98 评分5:90 评分6:96 评分7: 90 评分8:95 编号:108 评分1:96 评分2:86 评分3:97 评分4:96 评分5:87 评分6:86 评分7: 86 评分8:96 编号:037 评分1:95 评分2:95 评分3:94 评分4:93 评分5:97 评分6:98 评分7: 99 评分8:95 编号:066 评分1:95 评分2:87 评分3:94 评分4:94 评分5:93 评分6:99 评分7: 96 评分8:97 编号:020 评分1:89 评分2:97 评分3:91 评分4:95 评分5:89 评分6:94 评分7: 97 评分8:92

如何获取列表子字典对应的键值？

``` s=[{'a':'33', 'b':'ee', 'c':'55'}, {'a':'tt', 'b':'bb', 'c':'aa'}] list = [] a = list.append(x[0]['a'] for x in s) print (a) ``` 期望输出 33 tt

为什么Python字典,通过键得不到值？

最近在用Brian构建SNN，通过class PoissonGroup(Group, SpikeSource)创建泊松输入， 并通过class SpikeMonitor(EventMonitor)记录神经群的点火情况。最后将其绘图，然而 只有加上下面两句代码，才能正常记录并绘图，否则就得不到字典中键对应的值，这是为什么呢？ ``` a = input_groups[name+'e'] b = spike_monitors[name+'e'] ``` 我的代码断如下： ``` input_population_names = ['X'] input_groups = {} for name in input_population_names: input_groups[name+'e'] = PoissonGroup(n_input, rates = 10*Hz) a = input_groups[name+'e'] # 亲测加上才能绘图 spike_monitors[name+'e'] = SpikeMonitor(input_groups[name+'e']) b = spike_monitors[name+'e'] # 亲测加上才能绘图 run(1*second) # 将monitor记录的点火神经元序号绘制出来 plot(spike_monitors[name+'e'].t, spike_monitors[name+'e'].i) xlabel('t/ms') ylabel('index') title('spike index') show() ```

运用书上的朴素贝叶斯分类代码，但代码出错，怎么解决，大佬求解。。。

``` import numpy as np class Naive_bayes(object): def __init__(self,p0_vector,p1_vector,p_absolute,vocab_set): """ 输入：朴素贝叶斯实例self,p0_vector表示类别c0的单词词频P（X|c0） p1_vector 表示类别c1的单词词频P（X|c1），p_absolute 表示类别c1的概率 P（c1），单词字典vocab_set 输出：无 描述：朴素贝叶斯构造函数 """ self.p0_vector = p0_vector self.p1_vector = p1_vector self.p_absolute = p_absolute self.vocab_set = vocab_set super(Naive_bayes,self).__init__() def create_vocab_list(self,dataset): """ 输入：朴素贝叶斯实例self，训练数据集 dataset 输出： 无 描述：根据测试样本构建你单词字典 """ vocab_set = set([]) for doucument in dataset: vocab_set = vocab_set|set(doucument) self.vocab_set = list(vocab_set) def wordset2vector(self,inputset): """ 输入：朴素贝叶斯实例self，单条文本inputset 输出：文本向量 return_vec 描述：将每条文本转换为数字向量，建立于字典同等大小的文本向量，若语句中的词典在字典表中出现则标记为1，否则为0 """ return_vec = [0]*len(self.vocab_set) for word in inputset: if word in self.vocab_set: return_vec[self.vocab_set.index(word)] += 1 return return_vec def computer_conditon_probablility(self,words_vec,labels): """ 输入：朴素贝叶斯实例self，训练文本向量集合words——vec，文本标签labels 输出：无 描述：根据文本向量集合计算类别c（i）的单词词频P（X|ci）和概率P（ci） """ num_train_docs = len(words_vec) num_words = len(words_vec[0]) p0_num = np.ones(num_words) p1_num = np.ones(num_words) for i in range(num_train_docs): if labels[i] == 1: p1_num += words_vec[i] else: p0_num += words_vec[i] self.p0_vector = np.log(p0_num/sum(p0_num)) self.p1_vector = np.log(p1_num / sum(p1_num)) self.p_absolute = sum(labels)/float(num_train_docs) def fit(self,dataset,labels): """ 输入：朴素贝叶斯实例self，训练文本向量集合dataset，文本标签labels 输出：无 描述：根据训练样本集训练朴素贝叶斯分类器 """ self.create_vocab_list(dataset) # 构建样本单词字典 words_vec = [] for inputset in dataset: words_vec.append(self.wordset2vec(inputset)) # 构建文本向量 self.compute_condition_probability(words_vec,labels) # 计算条件概率P（X|ci)和类别c1的概率P（c1） def predict(self,word_vec): """ 输入：朴素贝叶斯实例self,测试文本向量word__vec 输出：word_vec所属类别 描述：利用朴素贝叶斯分类器预测文本类别 """ p0 = sum(word_vec*self.p0V) + np.log(1.0-self.p_absolute) p1 = sum(word_vec*self.p1V) + np.log(self.p_absolute) return 1 if p1 > p0 else 0 def load_dataset(filename,delimiter=" "): """ 输入：数据文件路径，分隔符 输出：数据集 描述：读取数据文件生成np.nArry类型的数据集 """ dataset = [] labels = [] with open(filename,'r') as fp: # 数据文件内容格式“Daily English Learning” while True: lines = fp.readline().strip() # lines="Daily English Learning" if not lines: break feature = lines.split(delimiter) # feature= ['daily','english','learning','1'] key = int(feature[-1]) values = [v.lower() for v in feature[0:-1]] labels.append(key) dataset.append(values) return dataset,labels if __name__ == "__main__": filename = "bayes.data" dataset,labels = load_dataset(filename) naive_bayes = Naive_bayes() naive_bayes.fit(dataset,labels) testset = ['Learning','English'] test_vec = naive_bayes.wordset2vec(testset) estimate =naive_bayes.predict(test_vec) print('[{0},{1} estimate is:{2}'.format(testset[0],testset[1],estimate)) ``` 

python用zip()列表转字典 返回为不重复 键 的字典.什么原因?

学习python.. 想爬取免费代理,但是列表转换为字典的时候出现下面的情况. ``` prot_h=['HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTPS', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTP', 'HTTPS'] add_ip=['115.219.104.72:8010', '113.121.21.165:9999', '120.83.104.102:9999', '1.197.16.57:9999', '117.91.130.62:9999', '120.83.104.50:9999', '121.233.227.52:9999', '222.189.191.253:9999', '182.96.243.35:8118', '175.155.77.103:61234', '120.84.100.109:9999', '1.198.73.127:9999', '58.253.154.112:9999', '113.121.22.151:9999', '115.219.35.38:8118', '1.197.204.118:9999', '171.12.112.52:9999', '118.181.226.216:36430', '61.178.149.237:59042', '175.155.140.195:1133', '117.91.132.252:9999', '117.91.133.113:9999', '120.83.106.49:9999', '1.197.11.236:9999', '218.73.135.248:61234', '1.198.73.187:9999', '115.207.36.195:61234', '115.53.20.254:9999', '58.253.157.221:9999', '120.84.101.233:9999', '59.32.37.109:8010', '1.198.73.236:9999', '49.86.182.47:9999', '1.199.30.231:9999', '121.233.227.153:9999', '117.91.251.92:9999', '112.85.131.147:9999', '121.236.8.216:9999', '144.123.69.118:9999', '123.163.97.164:9999', '144.123.70.245:9999', '120.83.109.57:9999', '120.83.108.181:9999', '1.198.73.160:9999', '120.83.111.9:9999', '121.233.207.30:9999', '222.189.190.200:9999', '1.197.203.80:9999', '125.109.192.59:9999', '125.110.75.200:8118', '120.83.105.15:9999', '123.163.97.238:9999', '120.83.97.131:9999', '49.86.176.144:9999', '120.83.109.18:9999', '27.43.190.188:9999', '120.79.147.254:9000', '59.52.185.7:808', '117.91.133.226:9999', '222.94.212.20:8118', '120.83.97.122:9999', '1.197.204.180:9999', '120.83.107.185:9999', '114.230.69.86:9999', '117.91.232.47:9999', '27.43.185.62:9999', '1.198.72.58:9999', '1.199.31.109:9999', '123.169.34.154:9999', '114.230.69.191:9999', '223.241.117.134:8010', '120.83.104.172:9999', '113.121.22.250:9999', '117.91.132.100:9999', '114.230.86.124:9999', '220.189.116.83:8888', '182.34.35.48:9999', '27.43.185.183:9999', '180.119.68.103:9999', '113.121.20.168:9999', '113.124.86.225:9999', '117.91.130.41:9999', '1.198.73.10:9999', '182.34.33.27:9999', '180.119.68.88:9999', '120.83.96.25:9999', '182.34.33.222:9999', '1.197.16.111:9999', '113.121.21.172:9999', '123.163.96.44:9999', '180.119.68.42:9999', '112.85.129.168:9999', '1.198.73.38:9999', '182.34.35.62:38922', '121.233.206.32:9999', '120.83.104.251:9999', '112.85.130.39:9999', '115.53.21.163:9999', '180.119.141.206:9999', '123.169.34.184:21526'] dic=zip(prot_h,add_ip) print(dict(dic)) ``` **运行结果为 #{'HTTP': '180.119.141.206:9999', 'HTTPS': '123.169.34.184:21526'}** 只有2个..按理应该全部啊..请问什么原因导致的呢? 或者有其他方法转变么?

求FTP用户密码字典。各位大神

求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~求FTP用户密码字典。有的私我~~~

迷宫中，两人一头一尾，两者不相遇，步数最少，如何实现？

请编程找出一种两个人 A、B，A 自迷宫入口进入通过迷宫的方式，B 自迷宫出口进 入逆向通过迷宫的方式，AB 两人在迷宫中通行时不能相遇的前提下，且两人使用的 步数之和最少，请找出 AB 两人字典序连接最小的一个作为答案

Oracle XE 10g创建数据字典时，提示DBMS_LOGMNR_D不存在？

想使用logminer工具解析Oracle的日志，在用system用户生成数据字典时，一直报错，提示DBMS_LOGMNR_D不存在， 搜了一天也没找到解决的办法请问这个问题怎么解决，恳请各位大佬帮帮忙  关闭数据库的时候也提示没有权限，问题是我是用system用户连接数据库的啊，为什么它也没有权限？在哪里改这个权限呢？ 

如何求列表嵌套字典里的学生成绩的平均值

不知道该如何把合字典里的分数拿出来放到一个列表，我的思路是把那些数字拿出来放到一个列表，然后用sum(list)/len(list)

求问：带有重复元素全排列怎么按字典序输出啊

该代码最后输出时候不是字典序，比如1 2 3就不是字典序 #include<iostream> using namespace std; void Allc(char ary[],int,int); bool judge(char ary[],int,int); inline void Swap(char &x,char &y); int count=0; int main(){ int i,j,n; char a[501],t; cin>>n; for(i=1;i<=n;i++) cin>>a[i]; for(i=1;i<n;i++){ for(j=1;j<=n-i;j++){ if(a[j]>a[j+1]){ t=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=t; } } } Allc(a,1,n); cout<<count<<endl; return 0; } void Allc(char ary[],int l,int r){ if(l==r){ count++; for(int i=1;i<=r;i++) cout<<ary[i]; cout<<endl; return; } int i,j; for(i=l;i<=r;i++){ if(judge(ary,l,i)){ Swap(ary[i],ary[l]); Allc(ary,l+1,r); Swap(ary[i],ary[l]); } } } inline void Swap(char &x,char &y){ char temp=x; x=y; y=temp; } bool judge(char ary[],int x,int y){ int i,j; if(y>x){ for(j=x;j<y;j++) if(ary[j]==ary[y]) return false; } return true; }

为什么字典类型可以用 . 访问value？

 ``` ``` 学校老师写的代码 没看懂为什么可以用data.point data不是字典类型吗？

Kafka实战(三) - Kafka的自我修养与定位

Apache Kafka是消息引擎系统，也是一个分布式流处理平台（Distributed Streaming Platform） Kafka是LinkedIn公司内部孵化的项目。LinkedIn最开始有强烈的数据强实时处理方面的需求，其内部的诸多子系统要执行多种类型的数据处理与分析，主要包括业务系统和应用程序性能监控，以及用户行为数据处理等。 遇到的主要问题： 数据正确性不足 数据的收集主要...

volatile 与 synchronize 详解

Java支持多个线程同时访问一个对象或者对象的成员变量，由于每个线程可以拥有这个变量的拷贝（虽然对象以及成员变量分配的内存是在共享内存中的，但是每个执行的线程还是可以拥有一份拷贝，这样做的目的是加速程序的执行，这是现代多核处理器的一个显著特性），所以程序在执行过程中，一个线程看到的变量并不一定是最新的。 volatile 关键字volatile可以用来修饰字段（成员变量），就是告知程序任何对该变量...

Java学习的正确打开方式

在博主认为，对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍，博客次之，这又是一个层次了，这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航，各位只管冲鸭！！！上天是公平的，只要不辜负时间，时间自然不会辜负你。 何谓学习？博主所理解的学习，它是一个过程，是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过...

有哪些让程序员受益终生的建议

从业五年多，辗转两个大厂，出过书，创过业，从技术小白成长为基层管理，联合几个业内大牛回答下这个问题，希望能帮到大家，记得帮我点赞哦。 敲黑板！！！读了这篇文章，你将知道如何才能进大厂，如何实现财务自由，如何在工作中游刃有余，这篇文章很长，但绝对是精品，记得帮我点赞哦！！！！ 一腔肺腑之言，能看进去多少，就看你自己了！！！ 目录： 在校生篇： 为什么要尽量进大厂？ 如何选择语言及方...

大学四年自学走来，这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了

大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...

linux系列之常用运维命令整理笔录

本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢慢积累一些其它拓展的命令，博客不定时更新 free -m 其中：m表示兆，也可以用g，注意都要小写 Men：表示物理内存统计 total：表示物理内存总数(total=used+free) use...

比特币原理详解

一、什么是比特币 比特币是一种电子货币，是一种基于密码学的货币，在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书，文中提出了一种去中心化的电子记账系统，我们平时的电子现金是银行来记账，因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述，这一层面介绍的文章很多，本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入 假设现有4个人...

GitHub开源史上最大规模中文知识图谱

近日，一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱，其中数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用 csv 格式。 到目前为止，OwnThink 项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。知识图谱融合了两千五百多万的实体，拥有亿级别的实体属性关系，机器人采用了基于知识图谱的语义感...

程序员接私活怎样防止做完了不给钱？

首先跟大家说明一点，我们做 IT 类的外包开发，是非标品开发，所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改，而这种需求修改很容易造成扯皮，进而影响到费用支付，甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么，怎么保证自己的薪酬安全呢？ 我们在开工前，一定要做好一些证据方面的准备（也就是“讨薪”的理论依据），这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发...

网页实现一个简单的音乐播放器（大佬别看。(⊙﹏⊙)）

今天闲着无事，就想写点东西。然后听了下歌，就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...

微信支付崩溃了，但是更让马化腾和张小龙崩溃的竟然是……

loonggg读完需要3分钟速读仅需1分钟事件还得还原到昨天晚上，10 月 29 日晚上 20:09-21:14 之间，微信支付发生故障，全国微信支付交易无法正常进行。然...

Python十大装B语法

Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅。

数据库优化 - SQL优化

以实际SQL入手，带你一步一步走上SQL优化之路！

2019年11月中国大陆编程语言排行榜

2019年11月2日，我统计了某招聘网站，获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息，提取编程语言关键字，并统计如下： 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 cpp 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7 p...

通俗易懂地给女朋友讲：线程池的内部原理

餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白，女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口，对我说：“经常听你说线程池，到底线程池到底是个什么原理？”

《奇巧淫技》系列-python！！每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱

将代码部署服务器，每日早上定时获取到天气数据，并发送到邮箱。 也可以说是一个小型人工智障。 知识可以运用在不同地方，不一定非是天气预报。

经典算法（5）杨辉三角

杨辉三角 是经典算法，这篇博客对它的算法思想进行了讲解，并有完整的代码实现。

英特尔不为人知的 B 面

从 PC 时代至今，众人只知在 CPU、GPU、XPU、制程、工艺等战场中，英特尔在与同行硬件芯片制造商们的竞争中杀出重围，且在不断的成长进化中，成为全球知名的半导体公司。殊不知，在「刚硬」的背后，英特尔「柔性」的软件早已经做到了全方位的支持与支撑，并持续发挥独特的生态价值，推动产业合作共赢。 而对于这一不知人知的 B 面，很多人将其称之为英特尔隐形的翅膀，虽低调，但是影响力却不容小觑。 那么，在...

腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？

昨天，有网友私信我，说去阿里面试，彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static？他被难住了，因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶，今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题，我们一起来看看。 腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？ 在互联网职场论坛，一名程序员发帖求助到。二面腾讯，其中一个算法题：64匹...

面试官：你连RESTful都不知道我怎么敢要你？

干货，2019 RESTful最贱实践

刷了几千道算法题，这些我私藏的刷题网站都在这里了！

遥想当年，机缘巧合入了 ACM 的坑，周边巨擘林立，从此过上了"天天被虐似死狗"的生活… 然而我是谁，我可是死狗中的战斗鸡，智力不够那刷题来凑，开始了夜以继日哼哧哼哧刷题的日子，从此"读题与提交齐飞， AC 与 WA 一色 "，我惊喜的发现被题虐既刺激又有快感，那一刻我泪流满面。这么好的事儿作为一个正直的人绝不能自己独享，经过激烈的颅内斗争，我决定把我私藏的十几个 T 的，阿不，十几个刷题网...

为啥国人偏爱Mybatis，而老外喜欢Hibernate/JPA呢？

关于SQL和ORM的争论，永远都不会终止，我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论，感触还是有一些，于是就有了今天这篇文。 声明：本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实，讲道理，所以，请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题，争论已经很多年了。一直也没有结论，毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看...

白话阿里巴巴Java开发手册高级篇

不久前，阿里巴巴发布了《阿里巴巴Java开发手册》，总结了阿里巴巴内部实际项目开发过程中开发人员应该遵守的研发流程规范，这些流程规范在一定程度上能够保证最终的项目交付质量，通过在时间中总结模式，并推广给广大开发人员，来避免研发人员在实践中容易犯的错误，确保最终在大规模协作的项目中达成既定目标。 无独有偶，笔者去年在公司里负责升级和制定研发流程、设计模板、设计标准、代码标准等规范，并在实际工作中进行...

SQL-小白最佳入门sql查询一

不要偷偷的查询我的个人资料，即使你再喜欢我，也不要这样，真的不好；

项目中的if else太多了，该怎么重构？

介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统，类似QQ和微信哈，就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...

Nginx 原理和架构

Nginx 是一个免费的，开源的，高性能的 HTTP 服务器和反向代理，以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求，主要负责调度工作进程：加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...

YouTube排名第一的励志英文演讲《Dream(梦想)》

Idon’t know what that dream is that you have, I don't care how disappointing it might have been as you've been working toward that dream,but that dream that you’re holding in your mind, that it’s po...

“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜，分分钟写出万字形式主义大作

一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候，发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目，而且热度还特别高。 项目中文名：狗屁不通文章生成器 项目英文名：BullshitGenerator 根据作者的介绍，他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染，因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理，所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的： 你发现，...

程序员：我终于知道post和get的区别

是一个老生常谈的话题，然而随着不断的学习，对于以前的认识有很多误区，所以还是需要不断地总结的，学而时习之，不亦说乎

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