把表单需要的属性，统统放入json里面，然后用require（方便） 或者aioxs（可以热更新）加载进来，这样就可以实现动态渲染了。 比如要实现公司信息的添加、修改，那么只需要加载公司信息需要的json即可。 想要实现员工信息的添加、修改，那么只需要加载员工信息需要的json。
最近自己身边有好几个小伙伴由于各种原因（个人，疫情等都有）离职了，但是今年好像都是行情不太好的一年。许多的小公司都倒闭了，大公司也裁员，所以离职的小伙伴好几个都在家待职 1-3 个月。由于自己身边的小伙伴当前处于这样一种状况，在职（活在舒适区）的我也有了一点危机感。于是自己整理里一份前端清单来巩固自己的前端知识，以便差缺补漏。
索引是增强数据库性能的利器，在检索某些特定行的时候效率会有很大提升，postgresql中索引类型丰富，每种索引有着不同的应用场景，下面简单介绍一下。
我已经将这 5 种场景的实现封装成 npm 包，npm 包地址：https://www.npmjs.com/package/react-masonry-component2，可以直接在 React 项目中安装使用。
一般我们渲染表格, 大多数是预先将表格结构写好, 比先定义好columns再向后端请求数据填充表格, 如下:
WP_Query 的 orderby 参数用于告诉获取的 Posts 是基于哪列进行排序的，默认是 post_date，并且 WP_Query 的默认排序顺序是降序，就是最新发布的日志排在前面。
pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。
年初突然有了个想法，前端也做了几年了，但是很多知识还很零散，应该系统的把知识归纳起来，于是给自己制定了一个计划，决定花大半年的时间整理一下大前端的知识，把他们都写成文章。这个计划包括页面布局，JavaScript，计算机网络，Vue.js，React.js，Node.js，设计模式，架构，工程化，数据结构和算法，实战项目。 所谓学习的三个阶段：学一遍，做一遍，讲一遍。这个计划就是讲一遍，同时在讲的过程中，对自己的知识进行查漏补缺。 本计划所有文章都托管在GitHub上：github.com/dennis-jian… 下面是已经写作完成的文章列表，标题前加了推荐！！的都是点赞还不错的文章。
在Excel中，如果想对一个一维的数组（只有一行或者一列的数据）进行排序的话（寻找最大值和最小值），可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序，但是如果要在二维数组（存在很多行和很多列）的数据表中排序的话，就要巧用函数来实现了。
二，mongodb跟上面的区别是，它属于文档数据库，存储的是文档（Bson(基于json修改json串时，这个json串后面的数据位置不发生变化，介绍空间）->json的二进制）
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一个多列索引可以认为是包含通过合并(concatenate)索引列值创建的值的一个排序数组。 当查询语句的条件中包含last_name 和 first_name时
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在 PostgreSQL 中，收集的统计信息分为三类：为一张表收集的统计信息，为一个列收集的统计信息，以及为了一组列收集的统计信息。
表单是很常见的需求，各种网页、平台、后台管理等，都需要表单，有简单的、也有复杂的，但是目的一致：收集用户的数据，然后提交给后端。
Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。
F2是查找值，B列是查找范围，D列是结果范围，公式的意思也就是在B列查找F2，找到后返回D列对应的结果。
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我们每天有可能都在与数据列表打交道，比如列表的分页、查找列表（搜索查询）、按照指定的列升序降序排列这些需求，你可能再尝试使用 react-table or Ant Design table 这样的组件完成这些需求，但通常这些库与你特定案例的设计和需求不匹配，并且具有许多你不需要的功能，有时，自己动手可能会更好些，以便在功能和设计方面具有完全的灵活性。今天小编看到一位国外大佬写的关于此主题的文章，在此分享给大家，本篇文章并不是完全按照原作者的文章进行翻译，加上了小编的一些理解，希望对大家有所帮助。
1、数据结构 在原有的基础上，把noteID改成FunctionID，去掉code字段，增加三个字段。 NoteLevel ：表示第几级的节点，可以和css配合，“美化”显示效果。 ParentIDPath： 父节点的路径，用于找到一个节点的子节点和子子节点（及所有子节点）。也可以找到一个节点的所有父节点。 OrderID ：所有节点的总排序，大家一起来排序，一个SQL语句就可以提取出来直接绑定控件，而不需要在使用递归了。 由于用功能节点作为例子，所以再增加两个字段 WebUR
我以前是后端（asp.net）开发，会点js、jQuery，但是不会写js特效，至于css嘛，拿来用现成的可以，自己动手写就不会了。
本文为作者行舟客投稿， 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_43624878/article/details/109284502?utm_source=app 完整项目地址：h
本文搜集了大量 jQuery 表格插件，帮助 Web 设计者更好地驾御 HTML 表格，你可以对表格进行横向和竖向排序，设置固定表头，对表格进行搜索，对大表格进行分页，对表格进行滚动，拖放操作等等。这些插件很多都包含详细的教程。希望能对大家的开发有帮助。
类似于一位数组的对象，第一个参数为数据，第二个参数为索引（索引可以不指定，就默认用隐式索引）
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
Vue Tables 2旨在为开发者提供一个功能齐全的工具集，以便用 Vue 创建漂亮而实用的数据表格。数百个商业软件应用正在使用它。此外，Vue Tables 2正在不断成长、改进，同时也在获得新的功能。
地址：https://github.com/matfish2/vue-tables-2
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作，本专题对排序和去重做专门介绍，并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例：多列无序去重
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释（支持多行选中）ctrl+shift+c 快捷注释后，如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
css3属性之多栏布局与JS实现瀑布流 背景：之前打算自己总结一下flex布局的知识点，发现自己无从下手，原因在何处：我反思了一下，其实原因很简单，使用的次数少，更多的时间使用了百分比，浮
1，由于微信小程序的picker组件只提供单独时间选择器和日期选择器，在实际开发中，我们可能需要同时选择日期和时间，组件不够全面，所以在做日期选择器时，需要注意； 2，解决日期和时间选择器结合的方法，利用多列选择器实现； 3，由于多列选择器的数据采用的是二维数组，所以不能直接实现联动效果，需要对数据判断处理。
使用 DESC 关键字可以实现按照 column_to_sort 列的降序（从大到小）排序。
相比Power BI，Power Query和Power Pivot在行列层级运行计算，Excel一直以来主要还是在单元格层面上的。Excel里，每行每列所有单元格进行相同逻辑的计算时，常规的做法是在第一个单元格填写公式，然后向下向右填充每一个单元格。如下图所示，计算各洲折后价的表格，蓝色区域所有单元格都要填入一个公式。
HBase数据模型(1) HBase数据模型(2) 1.0 HBase的特性 Table HBase以表（Table）的方式组织数据，数据存储在表中。 Row/Column 行（Row）
ListBox是WinForm中的 列表 控件，它提供了一个项目列表(一组数据项)，用户可以选择一个或者多个条目，当列表项目过多时，ListBox会自动添加滚动条，使用户可以滚动查阅所有选项。ListBox可以预先设定列表内容，也可以绑定其他控件或数据库，自动更新条目，把数据逐一显示出来。
算法：给出[[1, 2], [3, 5], [8, 8], [15, 16], [32, 38]]，求间隔
ParamQuery是一种轻量级的jQuery网格插件，基于用于用户界面控制、具有一致API的优秀设计模式jQueryUI Widget factory创建，能够在网页上展示各种类似于Excel和Google Spreadsheet效果的网格。 使用ParamQuery，开发者可以轻松地实现以下特性： 排序 分页浏览 可以调整数据栏的大小 可以调整表格的高度和宽度 自定义主题 隐藏或显示列 像Excel那样冻结任意多列 显示任意数据源格式，像HTML、数组、XML、JSON等 可以用于任意服
可能大家经常在技术讨论群众聊天，就会发现一个现象。就是只要有人提起python的一些数据怎么处理的时候，保准会有人说用pandas。
FIND 和 SEARCH 两个函数几乎相同，区别在于FIND 精确查找，区分大小写； SEARCH 模糊查找，不区分大小写。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，可以让我们查询数据库变得更快，MongoDB 的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的查询优化技巧。
随着对 Java8 新特性理解的深入，会被 Lambda 表达式（包含方法引用）、流式运算的美所迷恋，不由惊叹框架设计的美。
3.复制划定区域，再进行黏贴，选择“仅复制数据”，这样一来，划定区域的公式会被消去，最后把不需要的数据进行删除就好。
比较简单的是单列索引（b+tree）。遇到多条件查询时，不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。
上一篇文章：mysql数据库索引优化 比较简单的是单列索引（b+tree）。遇到多条件查询时，不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。 b+tree结构如下： 每一个磁盘块在mysql中是一个页，页大小是固定的，mysql innodb的默认的页大小是16k，每个索引会分配在页上的数量是由字段的大小决定。当字段值的长度越长，每一页上的数量就会越少，因此在一定数据量的情况下，索引的深度会越深，影响索引的查找效率。 对于复合索引（多列b+tree，使用多列值组合而成的b+tree索引）。遵循最左侧原
今天我将带大家闯过这些关卡，当然也会讲解其中的关键技巧。 超级干货，一键三连再观看~
打开C:\wamp\apps\phpmyadmin3.5.1下的配置文件：config.inc
通常为提高数据处理的效率，计算引擎要实现谓词的下推，而存储引擎可以根据下推的过滤条件尽可能的跳过无关数据或文件。不管是Hudi、Iceberg还是Delta都实现了基于min-max索引的Data-skiping技术。它指的是在元数据中都记录这数据文件中的每一列的最小值和最大值，通过查询中列上的谓词来决定当前的数据文件是否可能包含满足谓词的任何records，是否可以跳过读取当前数据文件。
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