设计模式学习（九）：装饰器模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（九）：装饰器模式 CSDN：设计模式学习（九）：装饰器模式 装饰器模式 装饰器模式是一种结构型模式。 顾名思义，就是对某个方法或者对象进行装饰，举个简单的例子，有个圆形类 Circle，我需要把这个圆形的涂上红色，其实
设计模式学习（十五）：策略模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（十五）：策略模式 CSDN：设计模式学习（十五）：策略模式 策略模式 策略模式是一种行为型模式，它定义了一组算法，将每个算法都封装起来，并且使它们之间可以互换。 以实例来说明 假设我们有一个猫类，这个类里面有体重和身高
设计模式学习（二十）：备忘录模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（二十）：备忘录模式 CSDN：设计模式学习（二十）：备忘录模式 备忘录模式 备忘录模式是一种行为型模式。 用于记录对象的某个瞬间，类似快照的功能， 应用实例： 游戏中的「后悔药」； 打游戏时的存档； Windows
Linux 下的输入输出和重定向示例 作者：Grey 原文地址： 博客园：Linux 下的输入输出和重定向示例 CSDN：Linux 下的输入输出和重定向示例 说明 Linux 下的输入输出有如下三种形式 | 设备 | 设备名 | 文件描述符 | 类型 | | | | | | | 键盘 | /dev
架构设计（二）：数据库复制 作者：Grey 原文地址： 博客园：架构设计（二）：数据库复制 CSDN：架构设计（二）：数据库复制 在架构设计（一）：从单服务器模式到负载均衡设计中提到了数据库类型的选择， 针对大数据量，高可用的场景，数据库复制是一种比较好的方式，其中多个数据库实例之间可以是主/从关系
Java SE 20 新增特性 作者：Grey 原文地址： 博客园：Java SE 20 新增特性 CSDN：Java SE 20 新增特性 源码 源仓库: Github：java_new_features 镜像仓库: GitCode：java_new_features Switch类型匹配(第四次
1.2 如何使用特殊方法 特殊方法的存在是为了被 Python 解释器调用的，你自己并不需要调用它们 就是说通常你都应该用len(obj)而不是obj.__len()__，无论是系统预置的，还是你自己定义的类，交给Python，解释器会去调用你实现的__len()__ 然而如果是 Python 内置
第2章 数据结构 ABC语言是Python的爸爸~ 很多点子在现在看来都很有 Python 风格：序列的泛型操作、内置的元组和映射类型、用缩进来架构的源码、无需变量声明的强类型 不管是哪种数据结构，字符串、列表、字节序列、数组、XML 元素，抑或是数据库查询结果，它们都共用一套丰富的操作：迭代、切片
> 摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/)，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 在表格类填报需求中，根据当前登录用户的不同等级，能填报的区域会有所不同。本文基于前端表格控件
> 摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/)，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 ## 前言 在类Excel表格应用中，常用的需求场景是根据单元格之间的数据联动，例如选择某个
简介 MongoDB 是由 C++ 编写的开源 NoSQL 和基于文档的数据库。MongoDB 提供了面向文档的存储方式，操作起来比较简单和容易，支持“无模式”的数据建模，可以存储比较复杂的数据类型，是一款非常流行的文档类型数据库。 MongoDB 是非关系型数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库的
Redis介绍 什么是Redis Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。 Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、
日期处理相关内容之前`pandas基础`系列中有一篇专门介绍过，本篇补充两个常用的技巧。 # 1. 多列合并为日期 当收集来的数据中，年月日等信息分散在多个列时，往往需要先合并成日期类型，然后才能做分析处理。合并多列转换为日期类型，可以直接用 `to_datetime`函数来处理： ```pytho
Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 使用 Matplotlib 的过程中，遇到的难点并不在于绘制各类的图形，因为每种图形都有其对应的API。难点在于
使用Matplotlib对分析结果可视化时，比较各类分析结果是常见的场景。在这类场景之下，将多个分析结果绘制在一张图上，可以帮助用户方便地组合和分析多个数据集，提高数据可视化的效率和准确性。 本篇介绍Matplotlib绘制子图的常用方式和技巧。 1. 添加子图的方式 添加子图主要有两种方式，一种是
Matplotlib中刻度是用于在绘图中表示数据大小的工具。 刻度是坐标轴上的数字或标签，用于指示数据的大小或值，通常以整数或小数表示，具体取决于坐标轴的类型和限制。 1. 主次刻度 默认的绘制时，坐标轴只有默认的主要刻度，如下所示： from matplotlib.ticker import Mu
除了绘制各类分析图形（比如柱状图，折线图，饼图等等）以外，matplotlib 也可以在画布上任意绘制各类几何图形。这对于计算机图形学、几何算法和计算机辅助设计等领域非常重要。 matplitlib 中的 patches 类提供了丰富的几何对象，本篇抛砖引玉，介绍其中几种常用的几何图形绘制方法。 其
Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。 它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 本系列具体内容包括： 画布 画布是其他所有的元素的载体，可以说是最重要，也是最容易被忽视的元素。 绘制图形之前
在笔者上一篇文章`《驱动开发：内核实现SSDT挂钩与摘钩》`中介绍了如何对`SSDT`函数进行`Hook`挂钩与摘钩的，本章将继续实现一个新功能，如何`检测SSDT`函数是否挂钩，要实现检测`挂钩状态`有两种方式，第一种方式则是类似于`《驱动开发：摘除InlineHook内核钩子》`文章中所演示的通过读取函数的前16个字节与`原始字节`做对比来判断挂钩状态，另一种方式则是通过对比函数的`当前地址`
远程线程注入是最常用的一种注入技术，在应用层注入是通过`CreateRemoteThread`这个函数实现的，通过该函数通过创建线程并调用 `LoadLibrary` 动态载入指定的DLL来实现注入，而在内核层同样存在一个类似的内核函数`RtlCreateUserThread`，但需要注意的是此函数未被公开，`RtlCreateUserThread`其实是对`NtCreateThreadEx`的包
