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u_16099236 頭像

是大魔術師 - Python爬蟲——使用Pipeline實現數據的處理（三）

在數據驅動的時代，爬蟲作為數據採集的核心手段，已廣泛應用於電商分析、輿情監測、學術研究等多個領域。但爬蟲獲取的原始數據往往存在格式混亂、字段缺失、重複冗餘、噪聲干擾等問題 —— 可能是 HTML 標籤殘留、日期格式不統一、數值單位不一致，也可能是無效字符、邏輯衝突數據。這些 “髒數據” 若直接用於分析或建模，會導致結論偏差、系統故障等風險。 數據清

字段 , 數據清洗 , 數據 , Css , 爬蟲 , 前端開發 , HTML

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u_16213467 頭像

mob64ca12f8da8d - goland Copilot價格

golang Copilot價格的相關背景是，隨着AI輔助編程工具的不斷崛起，開發者對於代碼編寫的效率追求日益增強。Goland Copilot作為一個針對Go語言開發的智能代碼補全與建議工具，其價格問題成為廣大開發者和企業關注的焦點。 協議背景 在理解Goland Copilot價格的奧秘時，我們需要把它放在一個特定的協議背景下。首先，我們可以通過四象限圖展示AI編程助手市場的

抓包 , 字段 , 客户端 , aigc

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u_16099295 頭像

IT劍客行 - 簡單瞭解SQL性能優化工具MySql Explain - 春哥大魔王的博客的個人空間 -

在數據庫性能優化領域，Explain執行計劃是MySQL開發者與DBA必須掌握的利器。它揭示了SQL語句的執行路徑、索引使用情況及資源消耗模型，是診斷慢查詢和優化索引策略的核心工具。本文將全方位解析Explain的機制與實踐技巧，助你徹底掌握SQL性能調優。 在數據庫性能優化領域，Explain執行計劃是M

字段 , 子查詢 , MySQL , 後端開發 , Python

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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - 精確的動態聯動閉環醫療數據庫審計和監測方案

概要： （提示：本章節概述方案整體價值，強調數據化落地與可視化管理成果。） 在醫療行業數字化和智能化進程加速的背景下，醫療數據庫安全面臨前所未有的挑戰。患者身份信息、病歷記錄、影像數據、檢驗結果、處方信息及支付交易數據等構成了醫療機構最核心的數據資產，其敏感性和價值均極高。一旦泄露或被篡改，不僅可能引發嚴重的隱私和法律風險，也會影響醫院的運營和公眾信任。針對這一行業痛

字段 , 數據庫 , 數據庫安全 , 人工智能 , 深度學習

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - JS 中 in 關鍵詞的使用解析

JS 中 in 關鍵詞的使用解析 在 JavaScript 中，in是一個專門用於檢測屬性是否存在的二元運算符，核心作用是判斷左側的屬性名（字符串 / 符號類型）是否存在於右側的對象（或其原型鏈）中，也可用於檢測數組索引是否有效。它的返回值是布爾值：存在返回true，不存在返回false。in的特性使其成為判斷對象屬性歸屬、數組索引有效性的關鍵工具，尤其適合處理 “屬性是否存在” 而

oracle , 字段 , 數組 , 字符串 , 數據庫

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u_16213636 頭像

mob64ca1404ed65 - Django學習筆記之View操作指南_python

from rest_framework.generics import GenericAPIView from rest_framework.request import Request from rest_framework import filters from rest_framework import mixins from rest_framework imp

字段 , 類屬性 , 數據 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16406687 頭像

小小方大人 - 如何判斷聚合函數是否需要使用？

判斷聚合函數（如 SUM/MAX/MIN/COUNT/AVG 等）是否需要使用，核心原則是：**當一行分組結果需要彙總/提煉分組內多行數據的特徵時，必須用聚合函數；若分組內該字段值唯一，無需使用（用了也不報錯，但冗餘）**。 以下從「判斷邏輯」「典型場景」「避坑要點」三個維度詳細説明，結合你之前的SQL案例拆解： 一、核心判斷邏輯（兩步法） 第一步：明確「分組粒度」（GROU

字段 , 後端開發 , 聚合函數 , JAVA , SQL

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - H2 數據庫中的視圖與別名及時間處理關鍵字

H2 數據庫中的視圖與別名及時間處理關鍵字 在 H2 數據庫的日常操作中，視圖能簡化複雜查詢，別名讓語句更清爽，時間處理關鍵字則能精準駕馭日期時間數據。這些關鍵字看似小巧，卻能在實際應用中大幅提升操作效率，讓數據處理更得心應手。 視圖相關關鍵字 視圖是虛擬的表，由查詢結果定義，CREATE VIEW、OR REPLACE、DROP VIEW是管理視圖的核心關鍵字。 CRE

時間處理 , oracle , 字段 , 數據庫 , H2

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u_16213652 頭像

mob64ca1408d5ff - 處理可變長度輸入強化學習

固定長度的數據結構很簡單，大家每天都在用。 可變長度數據結構，都可以通過內嵌對象的形式，轉化成固定長度的數據結構，大家每天也都在用，例如： struct person { int id; string name; string address; }; 每個 person 對象的長度是固定的，但是，其

機器學習 , 字段 , 處理可變長度輸入強化學習 , 數據 , 數據結構 , 人工智能

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u_16099232 頭像

夢斷藍橋魂 - Elasticsearch 使用 RESTful API 操作索引

文章目錄 一、索引操作 1、創建索引 2、查詢索引 3、刪除索引 4、ES倒排索引 5、文檔映射Mapping （1）字段類型 （2）映射 （3）動靜態映射 （4）Dynamic Mapping類型自動識別 （5）後期更改Mapping的字段類型

字段 , 倒排索引 , Css , ci , 前端開發 , HTML

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jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - 聊聊怎麼更好去設計數據庫表

作為一名資深後端開發，你有沒有遇到過這樣的場景：接手一個新項目，看到前任同事設計的數據庫表結構，簡直讓人懷疑人生？表名莫名其妙，字段命名混亂，關係不清不楚，查詢效率低下.. 這讓我深刻意識到了：哪怕是一些"高級開發"，也並不知道怎麼去設計一個好的表結構。 於是決定和大家一起探討如何更好的設計表結構。所有觀點都是結合多年的經驗得來，不一定正確，如有錯誤之處歡迎大家指正。 一、表

表名 , 字段 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , SQL

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u_16213671 頭像

mob64ca140d61c6 - h2過濾條件使用大於小於會使用索引嗎

1.結論 對於輸入過濾條件後BOS報“列名不正確”的過濾條件，要在列名前增加x2標識 無效的過濾 FNumber in (002,003,004,005,011,020) 正確的過濾 x2.FNumber in (002,003,004,005,011,020) 2.完全可以不看的探索過程 有客户需要我

標識符 , 字段 , 大數據 , h2過濾條件使用大於小於會使用索引嗎 , 數據 , 數據倉庫

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xiaogeit 頭像

xiaogeit - MongoDB 架構師選型指南

肖哥彈架構 跟大家“彈彈” MongoDB 設計與實戰應用，需要代碼關注 歡迎 關注，點贊，留言。 關注公號Solomon肖哥彈架構獲取更多精彩內容 歷史熱點文章 MyCat應用實戰：分佈式數據庫中間件的實踐與優化（篇幅一） 圖解深度剖析：MyCat 架構設計與組件協同 （篇幅二） 一個項目代碼講清楚DO/PO/BO/AO/E/

字段 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , 副本集 , Javascript

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AmbitionGarden 頭像

Ambition的後花園 - Cron表達式通俗解釋

Cron表達式是設置定時任務執行時間的一種字符串格式，就像給鬧鐘定鈴一樣，你可以用它精確地告訴計算機任務在什麼時候執行。下面我將用一個清晰的表格和通俗的語言帶你快速入門。 ⏰ Cron 表達式的基本結構 一個標準的Cron表達式由6個或7個字段組成，中間用空格隔開，它們分別代表不同的時間單位。最常見的格式包含以下6個字段，順序是固定的，絕對不能錯：

字段 , 執行時間 , 後端開發 , JAVA , 特殊字符

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - Java語言中flush()函數作用及使用方法詳解_java

目錄 一、最大隱患：flush() 你現在的代碼 問題是什麼 可能導致的後果 ✅ 正確做法（強烈推薦） 二、語義隱患：你在用 span，但心裏想的是 trace Langfuse 的層級語義 更穩妥的命名與定位

字段 , 測試用例 , 高併發 , 後端開發 , Python

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u_16175446 頭像

mob649e81576de1 - Ollama UI界面

Ollama UI界面最近引發了不少關注，作為一種新型的聊天界面，它不僅提供了用户友好的交互方式，還集成了多種應用功能。但在使用過程中，遇到了一些問題，例如加載緩慢和功能失效。本文將詳細解決Ollama UI界面的問題，包括背景分析、抓包技術和交互流程等內容。 協議背景 在深入探討Ollama UI界面問題之前，我們需要了解其通信協議的背景。Ollama UI通常基於HTTP/H

字段 , HTTP , aigc , ui

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u_6813689 頭像

程序員小2 - 索引10連問，你能抗住第幾問？

前言 今天我們來聊聊讓無數開發者又愛又恨的——數據庫索引。 相信不少小夥伴在工作中都遇到過這樣的場景： 明明已經加了索引，為什麼查詢還是慢？ 為什麼有時候索引反而導致性能下降？ 聯合索引到底該怎麼設計才合理？ 別急，今天我就通過10個問題，帶你徹底搞懂索引的奧秘！ 希望對你會有所幫助。 一、什麼是索引？為什麼需

字段 , 索引優化 , 聯合索引 , 代碼人生

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u_16099328 頭像

墨染青絲 - Temporal Table Function Join實現

在做這個Join查詢的時候，必然涉及數據，我這裏設計了2張表，分別較data.txt和info.txt，字段之間以/t劃分。 data.txt內容如下： 201001 1003 abc 201002 1005 def 201003 1006 ghi 201004 1003 jkl 201005 1

機器學習 , 字段 , 數據 , text , 人工智能

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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 財務如何自動從大量發票中提取關鍵信息

財務人員在發票處理中的核心痛點 在企業日常運營中，財務人員始終面臨着海量發票處理的沉重壓力，傳統人工處理模式下的痛點愈發突出，嚴重製約了財務工作效率與質量。 首先是處理效率低下。企業經營過程中，員工報銷、採購結算等場景會產生大量發票，這些發票版式各異，既有國內增值税專票、普通發票，也有海外各類票據，財務人員需逐張手動甄別發票類型、錄入開票日期、金額、税號等關鍵信息，面

機器學習 , 字段 , 表單 , 數據 , 人工智能

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jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - 千萬級大表如何優雅地新增字段？DBA都不會告訴你的秘密！

作為一名資深後端開發，你有沒有遇到過這樣的場景：產品經理跑過來説："我們這個用户表要加個新字段，用來記錄用户的最後登錄時間，今天就要上線！" 你一看錶結構，好傢伙，用户表已經5000萬數據了，直接執行ALTER TABLE語句？那豈不是要鎖表半小時，整個系統都得癱瘓？ 今天就來聊聊如何優雅地給千萬級大表新增字段，讓你的系統在不宕機的情況下完成表結構變更！ 一、為什麼大表新增字

字段 , yyds乾貨盤點 , MySQL , 數據庫 , 表結構

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u_16099333 頭像

煙雨江南的秋 - sqlalchemy異步更新語句

一、SQL在數據庫中的執行過程 二、執行計劃 1. ACID 原子性：一個事務（transaction）中的所有操作，要麼全部完成，要麼全部不完成，不會結束在中間某個環節。事務在執行過程中發生錯誤，會被恢復（Rollback）到事務開始前的狀態，就像這個事務從來沒有執行過一樣。 一致性：在事務開始之前和事務結束以後，數據庫的完整

機器學習 , 字段 , 子查詢 , sqlalchemy異步更新語句 , 人工智能 , SQL

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u_14230 頭像

爛漫樹林 - Python 3.10的幾個好用的新特性

第一章：你還在用if-elif判斷數據結構？Python 3.10結構模式匹配讓你效率翻倍！ Python 3.10 引入了結構模式匹配（Structural Pattern Matching），通過 match 和 case 關鍵字，徹底改變了傳統條件判斷的冗長寫法。相比嵌套的 if-elif 判斷，它更清晰、簡潔且性能更優，尤其適用於處理複雜的

字段 , 模式匹配 , 後端開發 , 嵌套 , Python

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u_16213622 頭像

mob64ca1401b651 - 給前端返回更為合乎情理的數值的小方法_查出的小數0.01返回給前端數據的時候變為.01

第一章：Dify工具返回結果格式化處理概述 在使用 Dify 工具進行 AI 應用開發時，其返回結果通常為結構化的 JSON 數據。為了便於前端展示或下游系統處理，對這些原始數據進行格式化是必不可少的步驟。合理的格式化策略不僅能提升數據可讀性，還能增強系統的穩定性和用户體驗。 結果數據的基本結構 Dify 執行完成後返回的數據

字段 , 數據 , 後端開發 , harmonyos , Json

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愛吃貓的菜菜 - 1688評論接口實戰：B端視角下的競品（供應商）數據拆解指南

在1688的B2B電商生態中，電商從業者的“競品分析”往往聚焦於“價格比對、起訂量博弈”，卻忽略了最核心的決策依據——採購商的真實評論。1688評論接口（核心接口：alibaba.trade.rate.get）的價值，在於將分散的採購評論轉化為“供應商資質評估、產品風險預警、供應鏈優化”的精準數據，讓B端從業者從“憑經驗選廠”轉向“用數據決策”。不同於C端評論的“消費體

字段 , 文心一言 , 數據 , aigc , 開放平台

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