excel 筛选

excel 筛选相关知识

• JQuery选择器——可见性筛选选择器和属性筛选选择器

        可见性筛选选择器和属性筛选选择器1   可见性筛选选择器$(":visible")      选择所有显示的元素$(":hidden")      选择所有隐藏的元素，包含display=“none”元素的样式和隐藏表单、visibility等2   隐藏元素的方式   css  display的值是none   type=“hidden”的表单元素   宽度和高度都显示设置为0   祖先元素是隐藏的，该元素不会在页面上显示   css   visibility的值是hidden   css   opacity的值是03   元素占据文档中一定的空间是可见的，所以元素的宽度和高度大于零4 &
• Android开发小技巧之商品属性筛选与商品筛选

  原贴地址这个次为大家带来的是一个完整的商品属性筛选与商品筛选。什么意思？都见过淘宝、京东等爱啪啪吧，里面有个商品详情，可以选择商品的属性，然后筛选出这个商品的具体型号，这样应该知道了吧？关于商品筛选是有两种方式(至少我只见到两种)：第一种： 将所有的商品的所有属性及详情返回给客户端，由客户端进行筛选。         淘宝用的就是这种。 第二种： 将所有的属性返回给客户端，客户选择完成属性后将属性发送给后台         ，再由后台根据属性筛选出具体商品返回给客户端。         京东就是这样搞的。。两种方式各有各的好处：第一种：体验性特别好，用户感觉不到延迟，立即选中立即就筛选出了详情。就是客户端比较费劲。。。第二种：客户端比较省时间，但是体验
• jQuery基本筛选选择器使用指南

  基本筛选选择器需要结合选择多个元素的选择器使用： 结合多元素元素选择器使用（结合两种元素选择器（除了ID selector） 结合2类3项（除兄弟选择器之外）层级选择器（层级向下：后代选择、子选择（必须选择多个元素）;同层级：一般兄弟选择器（特性：筛选条件必须，选择多个元素必须） 基本筛选选择器按选择元素的单复分为以下两类： 选择单个元素的基本筛选选择器： $(":first/:last")、$(":eq(index索引值)") 特殊： $(":root")选择document根元素（不需要结合元素选择器使用）。 选
• laravel where筛选会判断类型吗？

  laravel where筛选会判断类型吗？laravel where筛选会判断类型吗？laravel where筛选会判断类型吗？这个说会判断不对，说不会判断也不对。当字符串'1'和数值1是，where（'a'，1）这个判断为真，也就说他不会判断数据类型（PHP是弱类，会把条件中的数值1转换成1或‘1’，纯属个人理解）但是当判断where('a', '!=', 1)时，0和‘0’都是满足条件的，但是null却是不满足条件的，null是一个空对象，emmmmm这里是判断类型了吗，好像也只能这么解释了。

excel 筛选相关课程

• React劲爆新特性Hooks 重构旅游电商网站火车票PWA 课程先带你细数最近一年来React的新特性，如Hooks、Redux API，让你从头理解Hooks对传统React开发方式的革命性改变。再利用所学知识，在不同场景下，重构旅游电商网站火车票系统，并使用PWA实现堪比原生APP体验的应用。

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• 解密JAVA实现Excel导入导出 现实Java web开发过程当中经常会遇到文件导入、导出、导入模板下载的场景。如何实现轻松、快捷的定制导入模板、导入导出文件功能呢？本节课程由简入深，逐步分析、实现文件导入导出功能。

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• Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统 课程结合算法原理，利用Spark 2.x 和主流技术栈，通过Flume多级高可用日志收集用户行为，使用HBase特征向量存储，利用算法原理结合Spark和Storm进行离线和实时推荐，实现图书电商场景下的个性化推荐系统。

  讲师：小简同学 中级 246人正在学习

excel 筛选相关教程

• 5.1 筛选与切片 关于筛选和切片中间操作，有下面几个常用方法：filter(Predicate p)：接收 Lambda，从流中清除某些元素；distinct()：筛选，通过流生成元素的hashCode和equals()方法去除重复元素；limit(long maxSize)：截断流，使其元素不超过给定数量；skip(long n)：跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与limit(n)互补。我们先来看一个过滤集合元素的实例：1254运行结果：Person{name='小芳', age=20} Person{name='小付', age=23} Person{name='大飞', age=22}实例中，有一个静态内部类Person以及一个创建Person的集合的静态方法createPeople()，在主方法中，我们先调用该静态方法获取到一个Person列表，然后创建了Stream对象，再执行中间操作（即调用fliter()方法），这个方法的参数类型是一个断言型的函数式接口，接口下的抽象方法test()要求返回boolean结果，因此我们使用Lambda表达式，Lambda体为person.getAge() >= 20，其返回值就是一个布尔型结果，这样就实现了对年龄大于等于 20 的person对象的过滤。由于必须触发终止操作才能执行中间操作，我们又调用了forEach(System.out::println)，在这里记住它作用是遍历该列表并打印每一个元素即可，我们下面将会讲解。另外，filter()等这些由于中间操作返回类型为 Stream，所以支持链式操作，我们可以将主方法中最后两行代码合并成一行：stream.filter(person -> person.getAge() >= 20).forEach(System.out::println);我们再来看一个截断流的使用实例：1255运行结果：Person{name='小明', age=15} Person{name='小芳', age=20}根据运行结果显示，我们只打印了集合中的前两条数据。跳过前 2 条数据的代码实例如下：// 非完整代码public static void main(String[] args) { List<Person> people = createPeople(); // 创建 Stream 对象 Stream<Person> stream = people.stream(); // 跳过前两个元素，并调用终止操作打印集合中元素 stream.skip(2).forEach(System.out::println);}运行结果：Person{name='小李', age=18} Person{name='小付', age=23} Person{name='大飞', age=22}distinct()方法会根据equals()和hashCode()方法筛选重复数据，我们在Person类内部重写这两个方法，并且在createPerson()方法中，添加几个重复的数据 ，实例如下：1256运行结果：去重前，集合中元素有： Person{name='小明', age=15} Person{name='小芳', age=20} Person{name='小李', age=18} Person{name='小付', age=23} Person{name='小付', age=23} Person{name='大飞', age=22} Person{name='大飞', age=22} Person{name='大飞', age=22} 去重后，集合中元素有： Person{name='小明', age=15} Person{name='小芳', age=20} Person{name='小李', age=18} Person{name='小付', age=23} Person{name='大飞', age=22}
• 4.1 Excel 数据文件 Excel 是我们比较常见的办公文件之一，经常用于数据的整理、分析和可视化方面的工作，具有行和列的数据格式，自身含有大量的数据处理和分析函数，但是如果我们 Excel 的数据量比较大，他在数据的处理上就会很慢，甚至有打不开的情况发生，而 Pandas 不仅功能分析上比较强大，在速度上也远远优于 Excel 的处理。下面将具体看一下 Pandas 是如何读取 Excel 数据的，首先我们先创建一个 Excel 数据文件： excel 数据 demo.xlsx：
• 2. Java Project 选项 要在 Eclipse 中创建一个 Java 项目，我们需要找到 Java Project 选项。首先打开我们的 Eclipse，通过点击 File->New->Project，如下图所示：点击 Project 后，我们会打开 New Project 窗口，在这个窗口中我们就可以看到有 Java Project 这个选项了，如下图所示：如果在 New Project 界面没有看到 Java Project 的选项，那么我们也可以通过展开窗口内的 Java 选项来找到它，如下图所示：事实上，在 New Project 窗口中，我们更常使用的是它提供给我们的搜索框，只要输入相关字眼，它就可以帮我筛选出我们想要新建的项目选项，如下图所示：点击 Next，我们将打开 New Java Project 窗口。
• Python 操作 Excel 数据表：数据读取 从这节课开始，我们就正式的进入 Python 办公自动化的学习中去了，上一个小节说过我们的课程划分了四部分。那么这节课就是课程第一部分 “Office 自动化” 的第一课：用 Python 操作 Excel 数据表。Excel 由于其直观的界面、出色的计算功能和图表工具，目前已经成为最流行的个人计算机数据处理软件，在日常办公中必不可少。而借助于 Python 可以让用户更加高效的使用 Excel，减少重复性的工作，我们之前也说过，Python 拥有大量的第三方库可以帮助我们完成丰富的场景，这节课我们将学习用来操作 Excel 的第三方库：xlrd。
• 3. 小结 本章节介绍了 where 和 having 语句的用法和不同点，候选人在阐述的时候需要抓住最核心的一点，where 语句在聚合之前筛选数据，having 语句在聚合之后对数据进行筛选，作用在 group by 语句之后。
• 2.2 只能用 where，不能用 having 的场景 select username,password,gender from user where age >= 20;select username,password,gender from user having age >= 20;第一条 sql 执行成功，执行第二条 sql 会报错：ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'age' in 'having clause'，翻译过来就是 "对于 having 语句，age 字段是未知的"。having 执行的前置条件是：select xxx,... 筛选出的字段包含 having 修饰的关键词。两者的执行顺序不同：因为 having 是从前面筛选出来的字段中再进行二次筛选，where 则是针对全表先进行筛选。

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