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作为现代软件开发的基石，Git以其强大的版本控制能力赋能全球开发者。本文系统梳理高频使用场景的Git命令，希望可以帮助你们快速进行使用和理解API。

我们在爬虫采集过程中，总是将数据解析抓取后统一写入Excel表格文件，如果在解析数据出现问题容易出现数据丢失，该代码片段主要是解决该问题，实时将数据进行持久化落地。不需要依赖DB等数据库工具，直接将数据使用Excel进行数据落地。Pandas是一个开源的、用于数据处理和分析的Python库。它建立在NumPy数组之上，为Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。# 文件读取# 文件写入# 查看前3行df.head(3)# 查看详细信息df.info()# 拼接对象。

# 使用Coollections.sort(@NotNull List<T> list,@NotNull Comparator<? super T> c)Collections.sort(warcEnterInfos, new Comparator<WARCEnterInfo>() { @Override public int compare...

1. 调用代码public static void testDynamicCxf(){ // 设置系统参数，解决 Cannot create a secure XMLInputFactory 错误 System.setProperty("org.apache.cxf.stax.allowInsecureParser", "1"); System.setProp...

例：./mysql -uroot -p123456 -Dtest < /opt/data/test.sql。语法： mysql -u用户名 -p密码 -D数据库 < sql绝对路径。例：source /opt/data/test.sql。

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。

从gitee上克隆的项目，下载下来一直导入jar包失败，显示导入之后，去本地仓库查看 jar包都是xxx.pxm.lastUpdated 的文件，查阅资料了解，这个是因为网络、超时或者jar包不存在的问题，但是这个项目是我自己写的我克隆，一直都可以运行，突然出现问题。

冒泡排序虽然是一种简单的排序算法，但在某些情况下它的性能可能不够理想，因为它需要进行多次的比较和交换操作。但在小规模数据的排序中，冒泡排序也是一种有效的选择。在本文中，我们使用Java高级语言实现了冒泡排序算法，并给出了代码示例和运行结果。希望本文能够帮助你理解和使用冒泡排序算法。

插入排序算法是一种简单且常用的排序算法。它通过依次将未排序的元素插入已排序序列中的正确位置来达到排序的目的。本文将使用Java高级语言实现插入排序算法，并讲解其核心思想和代码实现。本文使用Java语言实现了插入排序算法，并详细讲解了其核心思想和代码实现。插入排序算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n表示待排序数组的大小。虽然插入排序算法的时间复杂度较高，但它是一种稳定的排序算法，适用于小规模数据的排序。插入排序的核心思想是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

它的原理是每次从未排序的元素中选择最小（或最大）的元素，放在已排序的末尾（或开头），逐渐形成有序序列。本文将使用Java语言实现选择排序算法，并详细讲解其思想和代码实现。本文使用Java语言实现了选择排序算法，并详细讲解了其思想和代码实现。选择排序算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n表示待排序数组的大小。虽然选择排序算法的时间复杂度较高，但它是一种不稳定的排序算法，适用于小规模数据的排序。选择排序的核心思想是每次通过一次遍历，在未排序序列中找到最小（或最大）的元素，将其放在已排序序列的末尾（或开头）。

它通过选择一个基准元素，并将数组分割成两个子数组，一边存放比基准元素小的元素，另一边存放比基准元素大的元素。本文将使用Java语言实现快速排序算法，并详细讲解其核心思想和代码实现。本文使用Java语言实现了快速排序算法，并详细讲解了其核心思想和代码实现。快速排序是一种不稳定的排序算法，因为在分割过程中，相等元素可能会交换位置。方法是快速排序的主要方法，它接受一个整数数组、最低索引和最高索引作为输入，并对数组进行排序。方法用于将数组分割成两个子数组，返回基准元素的索引。在代码中，我们定义了三个静态方法。

它采用分治法的思想，将数组反复分割成两个子数组，直到每个子数组只有一个元素。本文将使用Java语言实现归并排序算法，并详细讲解其核心思想和代码实现。本文使用Java语言实现了归并排序算法，并详细讲解了其核心思想和代码实现。归并排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n表示待排序数组的大小。归并排序是一种稳定的排序算法，因为在合并过程中，如果两个元素相等，我们会优先选择左边的元素。方法是归并排序的主要方法，它接受一个整数数组、最低索引和最高索引作为输入，并对数组进行排序。【Java代码实现】

它从数组的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标元素，或者遍历完整个数组。本文将使用Java语言实现线性查找算法，并详细讲解其思想和代码实现。本文使用Java语言实现了线性查找算法，并详细讲解了其思想和代码实现。它接受一个整数数组和目标元素作为输入，通过逐个比较寻找目标元素。线性查找算法的时间复杂度为O(n)，其中n表示数组的大小。由于需要逐个比较数组元素，线性查找算法的时间复杂度较高。线性查找算法是一种稳定的查找算法，因为它会按顺序比较数组元素，不会改变元素的相对顺序。【Java代码实现】

它适用于已排序的数组或列表，并通过将目标值与中间值进行比较，来确定目标值在左侧还是右侧。本文将使用Java语言实现二分查找算法，并详细讲解其思想和代码实现。本文使用Java语言实现了二分查找算法，并详细讲解了其思想和代码实现。二分查找算法是一种高效且常用的查找算法，特别适用于已排序的数组或列表。通过不断缩小查找区间，最终找到目标元素的索引，或者返回-1表示目标元素未找到。二分查找算法是一种稳定的查找算法，因为它按照一定的规则进行比较和缩小区间，不会改变元素的相对顺序。二分查找的核心思想是不断缩小查找区间。

在这个示例中，我们使用了一个栈来保存待访问的节点。在每次循环中，我们从栈中弹出一个节点，并将其标记为已访问。然后，我们迭代该节点的邻居节点，如果邻居节点尚未被访问，则将其压入栈中。深度优先搜索算法的核心思想是递归地探索每个节点的邻居节点，直到到达最深处，然后再回溯到上一个节点，继续探索其他未被访问的节点。然后，我们迭代该节点的邻居节点，如果邻居节点尚未被访问，则递归调用。在深度优先搜索中，使用栈数据结构来保存待访问的节点。方法中，我们创建一个示例图，并从节点0开始进行深度优先搜索。方法中，我们创建一个。

哈希查找是一种高效的查找算法，它能够快速定位元素并返回其位置。在Java语言中，我们可以使用HashMap或HashTable类来实现哈希查找。本文介绍了Java语言中的哈希查找算法的实现步骤，并给出了代码示例和运行结果。希望本文能够帮助你理解和使用哈希查找算法。

广度优先搜索（BFS）是一种用于图的搜索算法，它从图的起始节点开始，逐层扩展搜索，直到找到目标节点或者遍历完整个图。BFS使用队列来存储已经访问过但是未被扩展的节点。中取出一个节点，并打印该节点。接着，迭代该节点的邻接节点，如果其中某个节点尚未被访问过，则标记为已访问，并将其添加到。用于存储已经访问过但是还未被扩展的节点。该方法从起始节点开始，将其标记为访问过，并将其添加到。是一个邻接表数组，用来存储图的边。对象，并添加几条边。然后，进入一个循环，直到。数组来追踪已经访问过的节点，来表示图中顶点的数量，

Dijkstra算法是一个经典的解决最短路径问题的算法，在路由算法、导航系统等领域都有广泛的应用。它通过逐步选择距离起始节点最近的节点，并更新其邻接节点的最短距离，最终得到起始节点到其他所有节点的最短路径。然后，在一个循环中，每次选择距离最小且未加入最短路径集合的节点，将其加入最短路径集合，并更新其邻接节点的最短路径长度。它遍历所有未加入最短路径集合（shortestPathTreeSet）的节点，查找距离最小且未加入最短路径集合的节点，并返回其索引。数组来追踪起始节点到其他节点的最短路径长度，

之后，每次将离生成树最近的顶点添加到生成树中，并将所选顶点与其余顶点的边进行比较，选择最小边加入生成树，直至所有顶点都加入生成树。从时间复杂度上来看，当图稠密时，Prim算法的效率更高，而当图稀疏时，Kruskal算法效率更高。本文深入探讨了Prim算法和Kruskal算法的原理和实现，并比较了它们的优缺点。代码中包含了Prim算法和Kruskal算法的实现，并提供了一个简单的图示例进行测试。Prim算法和Kruskal算法的空间复杂度均为O(|V|+|E|)，其中|V|表示顶点数，|E|表示边数。

暴力匹配算法是一种简单但有效的字符串匹配算法，它通过遍历主串和模式串的每一个字符，并在遇到不匹配的情况下逐个后移字符进行匹配。暴力匹配算法（也称为朴素字符串匹配算法）是一种简单但有效的字符串匹配算法。它通过遍历主串和模式串的每一个字符，并在遇到不匹配的情况下逐个后移字符进行匹配。字符串匹配是计算机科学中常见的问题，暴力匹配算法是最简单的一种解决方法。它的核心思想是通过遍历主串和模式串的每一个字符，当遇到不匹配的情况下逐个后移字符进行匹配，直到找到匹配的位置或者匹配失败。

定义函数 get_pid(p_name)入参进程名称try:passreturn -1print(f"p_name } - 进程ID - {p_name } - 进程ID - {p_name } - 进程ID - {p_name } - 进程ID - {p_name } - 进程ID - {

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// 下载os组件库 代码可以直接使用npm install os --save // 引入os依赖const os = require('os')// 函数 lastIndexOf 获取到最后斜杠出现的位置let filePath = 'D:\\temp\\test.txt';let index = 0;if(os.platform().toString() === 'win32'){ index = filePath.lastIndexOf('\\');}else if..

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# Java-WebSocket 坐标<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.java-websocket/Java-WebSocket --><dependency> <groupId>org.java-websocket</groupId> <artifactId>Java-WebSocket</artifactId> &