pandas入门级高频操作 #读取数据 pd.read_csv(file.csv) #取列 df['col1','col2'] #条件筛选 df[df['col1']=='xx'] #缺失值删除：删除name为空的行 df.dropna(subset = ['name']) #去重 df.drop_duplicates(subset = ['col1']) df.duplicated() #布尔值，行是否重复 df['col'].duplicated() #布尔值，列是否重复 #重命名 df.rename(columns = {'col1':'recol1','col2':'recol2'})...

如题，今天微信上面问HR多久能发offer，结果HR问我方不方便接电话，其实当时鼠鼠就能感觉情况不对劲了，HR说offer审批要给部门的leader审核，结果审核的时候leader感觉我还是不太合适（也没说哪不合适），然后审批就失败了HR说后面会努力再帮我申请一下，但我感觉说的是些安慰人的话吧，毕竟第一次都没通过后面怎么可能会通过呢其实如果面试过程中把我挂了我都不会这么难受，但是面了整整四面到头来还是没走到最后一步，鼠鼠知道HR面也可能会挂人但是没想到自己居然真的这么倒霉，投个日常实习也能在HR面挂掉唉，无语凝噎了

双非0offer求建议求指导已经无力面对了

昨天临下班，生产环境出现了一个偶发的报错预警。旁边的同事正~~准备排查，只见他输入命令 cat application.log ，一个 2GB 大小文本啊，日志哗哗刷啥也看不清，crtl + c 也停不下来了，最后轻轻的关闭连接，又重新打开了一个～后端开发来说，熟练掌握 Linux 的日志分析命令是基本功，整理几一些基于 tail、less、grep、sed、awk 的日志查询场景，希望能帮你快速定位问题。同名公众号：程序员小富，欢迎关注tail很多新手习惯用 cat，但对于大文件，cat 会导致屏幕刷屏，还容易把终端卡死。tail 才是实时监控的神器。真实场景 A：服务发版启动监控每次发版重...