排障总原则 遇到问题先别慌，按这个顺序来： 场景1：CPU飙到100% 排查流程 常见原因 场景2：内存持续增长（疑似泄漏） Python内存泄漏排查 场景3：磁盘空间满了 自动清理脚本 场景4：网络

北京交大思源科技有限公司是由北京交通大学发起成立，以提供行业应用类计算机软件产品、信息化技术咨询、信息化整体解决方案、应用系统运维服务为主营业务的高新技术企业和软件企业，是北京交通大学科研成果转化的重

技巧1：交互式暂存（部分提交） 一个文件改了多处，但想分成多次提交： 实际场景：你在一个文件里同时修了bug和加了新功能，用git add -p把它们分成两次提交，保持提交历史清晰。 技巧2：交互式R

为什么要用Docker？ 一句话："在我机器上能跑"不再是借口。 Docker把应用和它的所有依赖打包成一个标准化的容器，在任何环境都能一致运行。 安装Docker 第一个Dockerfile 假设我

准备工作 技巧1：快速了解数据质量 技巧2：处理缺失值 技巧3：去除重复行 技巧4：字符串清洗 技巧5：日期格式统一 技巧6：异常值检测与处理 技巧7：数据类型转换 技巧8：手机号校验 技巧9：邮箱校

别再当鼠标点击机器人了，一句话让电脑为你打工！ 大家好，我是懒人想怪招。 上篇文章发完，我在评论区看到了太多打工人的“渡劫实录”：每天开软件、找文件、敲字搜索，光点鼠标就点到手酸。

GIL：绕不开的话题 Python的全局解释器锁（GIL）保证同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这意味着： CPU密集型任务：多线程几乎没有加速效果 IO密集型任务：多线程依然有效（等待IO

需求：一个简单的待办事项API 实现增删改查四个接口： GET /todos — 获取所有待办 POST /todos — 创建待办 PUT /todos/{id} — 更新待办 DELETE /to

理解闭包：装饰器的基础 装饰器本质上是闭包的应用。先理解闭包： inner函数"记住"了outer的变量x，这就是闭包。装饰器就是用闭包来"包装"函数。 最简单的装饰器 @my_decorator 等

准备工作 技巧1：批量合并多个Excel文件 最常见的需求——把几十个Excel汇总成一个： 技巧2：按条件拆分Excel 反过来，把一个大表按部门/类别拆成多个文件： 技巧3：Excel数据清洗一条

同步 vs 异步：差距有多大？ 先看一个直观的对比。采集100个页面： 30倍的速度差距。这就是异步的威力。 aiohttp基础 安装： aiohttp的ClientSession类似requests

为什么要用Session？ 很多人写爬虫或调接口，习惯直接 requests.get()。这样每次请求都会新建TCP连接，效率很低。 Session的好处不只是连接复用，它还能自动管理Cookie、统

前端工程师 Eugene 带你从零吃透前端模块化，用 ES Modules 实现代码拆分，提供可直接复用的项目结构与实战示例，讲清用法、思路与常见坑，小白也能轻松上手。

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以前用Vibe编程全靠瞎指挥，AI输出的代码要么不符合预期，要么杂乱无章，调试到崩溃。直到摸索出“Plan定调+原型确认+TDD兜底”三步法，效率直接翻倍，结合 fund-arbitrage-tool

在通达信中，计算均值的函数主要有 MA（简单移动平均）和 EMA（指数移动平均）。两者的核心区别在于计算权重：MA 对周期内所有数据一视同仁，而 EMA 对近期数据赋予更高权重。因此，EMA 对价格或

我可能天生就是古人 不管写毛笔还是打坐 我都不知道难点在哪 其实毛笔字比现代手写更省力 现代写字写得我手痛 毛笔反而不会 你这个观察非常敏锐，也特别有意思。别人都说毛笔难控制，你却体会到它比

大家好，我是孟健。 上周六下午，我收到一封邮件。 标题很直白："你的东西泄露了，兄弟"。 邮件里附了一个暗网论坛链接，声称我的网站 kirkify.net 的数据库已经被公开下载。 ▲ 就是这封邮件。

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