一、this指向点击打开视频讲解更加详细this随处可见，一般谁调用，this就指向谁。this在不同环境下，不同作用下，表现的也不同。以下几种情况，this都是指向window1、全局作用下，this指向的是windowconsole.log(window);console.log(this);console.log(window==this);//true2、函数独立调用时，函数内部的this也指向windowfunctionfun(){console.log('我是函数体');console.log(this);//Window}fun();3、被嵌套的函数独立调用时，this默认指向了
一、this指向点击打开视频讲解更加详细this随处可见，一般谁调用，this就指向谁。this在不同环境下，不同作用下，表现的也不同。以下几种情况，this都是指向window1、全局作用下，this指向的是windowconsole.log(window);console.log(this);console.log(window==this);//true2、函数独立调用时，函数内部的this也指向windowfunctionfun(){console.log('我是函数体');console.log(this);//Window}fun();3、被嵌套的函数独立调用时，this默认指向了
目录一、简介二、Bridged（桥接模式）三、NAT（地址转换模式）四、Host-Only（仅主机模式）一、简介vmware为我们提供了三种网络工作模式，它们分别是：Bridged（桥接模式）、NAT（网络地址转换模式）、Host-Only（仅主机模式）。查看网络连接打开vmware虚拟机，我们可以在选项栏的“编辑”->“虚拟网络编辑器”中看到VMnet0（桥接模式）、VMnet1（仅主机模式）、VMnet8（NAT模式）其实，我们现在看到的VMnet0表示的是用于桥接模式下的虚拟交换机VMnet1表示的是用于仅主机模式（host-only）下的虚拟交换机；VMnet8表示的是用于NAT模式下
目录一、简介二、Bridged（桥接模式）三、NAT（地址转换模式）四、Host-Only（仅主机模式）一、简介vmware为我们提供了三种网络工作模式，它们分别是：Bridged（桥接模式）、NAT（网络地址转换模式）、Host-Only（仅主机模式）。查看网络连接打开vmware虚拟机，我们可以在选项栏的“编辑”->“虚拟网络编辑器”中看到VMnet0（桥接模式）、VMnet1（仅主机模式）、VMnet8（NAT模式）其实，我们现在看到的VMnet0表示的是用于桥接模式下的虚拟交换机VMnet1表示的是用于仅主机模式（host-only）下的虚拟交换机；VMnet8表示的是用于NAT模式下
常见存储分为三种类型：DAS：直连式存储：Direct-AttachedStorage，简称DASSAN：存储区域网络：StorageAreaNetwork，简称SANNAS：网络附加存储：Network-AttachedStorage，简称NASDAS存储： 指存储设备直接连接到服务器总线上，存储设备只与一台独立的主机连接，其他主机不能使用这个存储设备。存储和服务器之间的连接： 通过scsi协议或者FC（光纤接口）这种方式来进行连接。例如： 家用服务器和电脑硬盘就是DAS这种类型NAS存储： NAS存储也通常被称为附加存储，顾名思义，就是存储设备通过标准的网络拓扑结构(例如以太网)添
常见存储分为三种类型：DAS：直连式存储：Direct-AttachedStorage，简称DASSAN：存储区域网络：StorageAreaNetwork，简称SANNAS：网络附加存储：Network-AttachedStorage，简称NASDAS存储： 指存储设备直接连接到服务器总线上，存储设备只与一台独立的主机连接，其他主机不能使用这个存储设备。存储和服务器之间的连接： 通过scsi协议或者FC（光纤接口）这种方式来进行连接。例如： 家用服务器和电脑硬盘就是DAS这种类型NAS存储： NAS存储也通常被称为附加存储，顾名思义，就是存储设备通过标准的网络拓扑结构(例如以太网)添
pandas读取Excel、csv文件中的数据时，得到的大多是表格型的二维数据，在pandas中对应的即为DataFrame数据结构。在处理这类数据时，往往要根据据需求先获取数据中的子集，如某些列、某些行、行列交叉的部分等。可以说子集选取是一个非常基础、频繁使用的操作，而DataFrame的子集选取看似简单却有一定复杂性。本文聚焦DataFrame的子集选取操作逻辑，力求在实战中遇到子集选取操作的需求时"不迷路"。主目录一、图解DataFrameDataFrame是一种二维的表格型数据结构，每一行/列都有对应的标签和位置序号。行列标签、位置序号的对应关系如下图所示：图解DataFrame行列标
pandas读取Excel、csv文件中的数据时，得到的大多是表格型的二维数据，在pandas中对应的即为DataFrame数据结构。在处理这类数据时，往往要根据据需求先获取数据中的子集，如某些列、某些行、行列交叉的部分等。可以说子集选取是一个非常基础、频繁使用的操作，而DataFrame的子集选取看似简单却有一定复杂性。本文聚焦DataFrame的子集选取操作逻辑，力求在实战中遇到子集选取操作的需求时"不迷路"。主目录一、图解DataFrameDataFrame是一种二维的表格型数据结构，每一行/列都有对应的标签和位置序号。行列标签、位置序号的对应关系如下图所示：图解DataFrame行列标
本案例代码背景如下：DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8"/>metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge"/>metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"/>title>Documenttitle>style>#demo1{width:150px;height:150px;background-color:pink;text-align:center;line-height:150px;}sty
本案例代码背景如下：DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8"/>metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge"/>metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"/>title>Documenttitle>style>#demo1{width:150px;height:150px;background-color:pink;text-align:center;line-height:150px;}sty
