tmtony的个人资料

微营销核心微营销是以移动互联网为主要沟通平台，配合传统网络媒体和大众媒体，通过有策略、可管理、持续性的线上线下沟通，建立和转化、强化顾客关系，实现客户价值的一系列过程。从操作理念上，微营销更强调“潜移默化”、“细节入微”和“精妙设计”。微营销的核心手段是人、是粉丝、是用户、是客户，通过客户关系管理，实现路人变客户、客户变伙伴的过程。微营销的基本模式是拉新（发展新客户）、顾旧（转化老客户）和结盟（建立客户联盟），企业可以根据自己的客户资源情况，使用以上三种模式的一种或多种进行微营销。微营销九种标准动作是，吸引过客、归集访客、激活潜客、筛选试客、转化现客、培养忠客、挖掘大客、升级友客、结盟换客。微营销就是“营销思维+移动互联网”，是一个移动网络微生态，微营销=微信+微博+微视频+微广播+微店铺+自媒体的营销。

用户激活与转化社群裂变机制。设计阶梯式奖励：邀请5人获体验装，邀请20人得正装，通过微信小店推客系统自动结算佣金。每日在社群发布3款高佣金产品，培养用户消费习惯。客户服务工具。使用企业微信的"客户标签体系"记录消费偏好。开通微信客服智能分流系统，响应速度需控制在90秒内。数据监测维度。重点关注加粉成本（CPF）和单客生命周期价值（LTV）比值。每日监控广告频控数据，确保单用户日均接收广告不超过2次

微营销是什么微营销是一种以低成本、高性价比为特点的现代营销方式，它依托移动互联网和社交媒体平台（如微信、微博等），通过持续的内容创作与用户互动，实现品牌传播与销售转化。其核心在于利用碎片化传播优势，以“微”为切入点，构建轻量化、高效能的营销链路。

微营销-引导式回话 “引导式回话”。销售可不是单向的输出，要学会引导客户说出他们的真实想法和需求。比如，客户说：“这个价格有点贵啊。” 小李可能会直接说：“我们这款性价比很高啊！”，这等于没说。高手会怎么说？ “您觉得贵在哪里呢？是觉得功能不够强大，还是预算有限呢？” 通过引导性的问题，让客户自己说出他们的顾虑，你才能对症下药。

当前主流的十种营销方法当前主流的十种营销方法包括视频营销、社交媒体营销、内容营销、社群营销、搜索引擎优化（SEO）、信息流广告、情感营销、体验营销、合作推广和知识营销，这些方法覆盖了数字化时代的核心传播渠道与用户触达方式

工资条群发助手（财务必备工具人力资源部门辅助工具）让你5分钟做完一天的工资，高效快捷1 您的困惑 1.1 员工还挤在财务室查询自己工资明细吗？费神费力！ 1.2 还在制作、分割、裁剪、分发工资条费时费力！ 1.3 还在使用保密工资袋吗？费钱费物！ 1.4 还在手工逐个给每个员工发送工资邮件吗？ 1.5 发工资现在有了新姿势！ 2 优点 2.1 节约 2.1.1 节约大量的纸张成本与逐个发送的人力成本 2.1.2 节约更多时间和精力做更重要的事情 2.2 高效 2.2.1 群发2分钟，省下几小时 2.2.2 无须上传，无须下载 2.3 方便 2.3.1 直接在工资表格中发送 2.3.2 无须切换到其它软件 2.4 快捷 2.4.1 算完工资一键发送 2.4.2 完成后有发送日志 2.5 个性化 2.5.1 可自定义不同的发送模板 2.5.2 可自定义发送的工资项目 2.6 智能 2.6.1 自动识别多层工资表头 2.6.2 大多数邮箱端口自动设置 2.7 安全 2.7.1 不上传数据，不收集数据 2.7.2 工资是大事，数据自掌控 3 支持大多数邮箱 3.1 个人邮箱 3.1.1 QQ邮箱 3.1.2 126邮箱 3.1.3 163邮箱 3.1.4 新浪邮箱 3.1.5 阿里邮箱 3.2 企业邮箱 3.2.1 腾讯企业邮箱 3.2.2 网易企业邮箱 3.2.3 阿里企业邮箱 3.2.4 新浪企业邮箱 3.2.5 盈世企业邮箱 3.2.6 搜狐企业邮箱几分钟干完财务人员一天要干的活，高效快捷有需要发送工资条测试的，可联 Q弹： 18449932

营销方法及工具营销方法的核心框架五步营销法：从市场分析到战略制定，强调系统性规划，包括受众分析、独特销售主张提炼等。文化塑造优先：通过组织紧密团体和故事传播建立文化认同，文化基础比短期战术更能驱动长期改变。数字化工具整合：利用A/B测试、数据监控（如网站访问分析）优化策略，结合微信裂变等社交工具提升传播效率。

使用Flask实现RESTful API 使用Flask实现RESTful API from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) @app.route('/api/data', methods=[lbk]'GET'[rbk]) def get_data(): data = {'key': 'value'} return jsonify(data) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

14种微信群拉人营销策略 14种微信群拉人营销策略，轻松引流！摘自网络 14种微信群拉人的营销策略，帮助你轻松引流，提升社群活跃度！ 1⃣ 分销裂变通过设置分销奖励，让用户主动分享转发，实现裂变拉新。例如，每成功推荐一个用户，即可获得一定比例的佣金。 2⃣ 任务裂变设定完成任务即可获得奖励的任务，如分享转发、邀请好友等，激发用户的参与热情。 3⃣ 组队裂变采用组队pk的形式，鼓励团队成员互相分享转发，以获得更好的排名和奖励。 4⃣ 冲榜裂变利用榜单排名机制，激发用户的攀比心理和胜负欲，推动他们主动分享转发。 5⃣ 现场裂变在线下活动中设置奖杯、证书等奖励，鼓励参与者分享活动照片或视频，从而实现裂变拉新。 6⃣ 内容裂变持续输出高质量内容，吸引用户主动分享转发，达到裂变效果。适用于内容账号。 7⃣ 口碑裂变通过提供超出预期的服务，维系好老客户，推动他们主动分享推荐新客户。 8⃣ 地推裂变在线下发放礼品，吸引用户扫码关注或下载app，实现裂变拉新。适用于各类买菜团够APP等。 9⃣ 拼团裂变利用拼团机制，鼓励用户邀请好友一起购买，从而实现裂变拉新。例如拼xx。 🔟 比赛裂变举办各类比赛，让用户主动分享转发拉票求赞，实现裂变拉新。适用于教育机构。 1⃣1⃣ 积分裂变用户分享即可获得一定积分奖励，积分可在积分商城兑换相应礼品，推动用户分享转发。适用于各类APP。 1⃣2⃣ 打卡裂变鼓励用户参与打卡活动，并在朋友圈晒出打卡成就，吸引更多用户加入。适用于所有学习相关的东西。 1⃣3⃣ 工具裂变提供免费的、可供用户使用的高频工具，从而实现裂变拉新。适用于工具型、辅助型app。 1⃣4⃣ 联合裂变与周边商家合作，共同实现裂变拉新。例如同一周边的店铺合作，吃饭打卡送电影票等。 🌈希望这些策略能帮助你更好地引流拉新，提升微信群的活跃度！

代码即人生 “写代码即人生”这句话，既是程序员的自嘲与浪漫，也是数字时代的哲学隐喻。如果用代码的思维解构人生，或许会得到以下版本： --- ### **1. 语法篇：人生是动态类型的** ```python def life(person): while person.alive: try: person.experience += random_event() person.learn(person.mistakes.debug()) except Failure as e: if person.resilience > e.difficulty: person.grow(e) else: person.mental_health -= 1 finally: person.age += 1 ``` - **注释**： - 没有静态类型声明，你的“人生对象”可能突然被赋值成任何角色； - `try-except` 是核心逻辑，崩溃处理比主流程更重要； - 内存泄漏？那是你深夜emo时没释放的情绪缓存。 --- ### **2. 设计模式篇：人生是单例的，但有多线程幻觉** ```java public class HumanLife { private static volatile HumanLife instance; // volatile防止指令重排（比如“躺平”和“内卷”顺序错乱） private HumanLife() {} // 构造函数私有，禁止他人定义你的人生 public static HumanLife getInstance() { if (instance == null) { synchronized (HumanLife.class) { if (instance == null) { instance = new HumanLife(); // 出生时初始化 } } } return instance; } } ``` - **警告**： - 你以为是“多线程并行奋斗”，实际CPU时间片可能只分给你“996”和“通勤发呆”； - 单例模式意味着无法`new`第二人生，但允许`clone()`（参考：别人的朋友圈）。 --- ### **3. 算法篇：人生没有最优解** ```javascript function lifeTrajectory() { const choices = [lbk]"考研", "大厂", "gap year", "创业"[rbk]; let path = [lbk][rbk]; while (!isDead()) { let decision = choices[lbk]Math.floor(Math.random() * choices.length)[rbk]; // 假装有自由意志 path.push(decision); console.log(`[lbk]${age++}岁[rbk] 选择: ${decision} → 结果: ${Math.random() > 0.5 ? "???" : "幸存"}`); } return path; // 临终前发现这是个O(2^n)复杂度的回溯问题 } ``` - **真相**： - 你以为是动态规划，其实是蒙特卡洛模拟； - 测试用例永远覆盖不了“假如当初……”的分支。 --- （写完这段代码，我决定去`Ctrl+S`今天的人生进度了——虽然知道它迟早会`Segmentation fault`。）

Python技巧5则 Python 是一种出色的语言，因为它简单且易读，但如果没有进行适当的优化，它有时会很慢。多年来，我学会了一些改变游戏规则的性能技巧，这些技巧使我的 Python 代码变得更快、更高效。以下是10 条 Python 性能技巧，我希望我几年前就知道了！我发现了100 个可以帮助增强你的项目的重要 Python 库，请查看。转自百家如意号 1. 使用列表推导而不是循环循环很有用，但在处理大型数据集时可能会很慢。列表推导比传统循环更快，也更符合 Python 风格。不好（使用循环）Copynumbers = [lbk][rbk] for i in range(1000000): numbers.append(i * 2) 好（使用列表推导）Copynumbers = [lbk]i * 2 for i in range(1000000)[rbk] 甚至更好（使用生成器表达式来提高内存效率）Copynumbers = (i * 2 for i in range(1000000)) # Generates values on demand 列表推导在 C 语言中进行了优化，使其比标准循环更快。 2. 使用内置函数和库Python 的内置函数是用C实现的，这使得它们比手动编写的替代方案快得多。不好（手动实现求和函数）Copydef custom_sum(numbers): total = 0 for num in numbers: total += num return total custom_sum([lbk]1, 2, 3, 4, 5[rbk]) 好（使用sum()）Copysum([lbk]1, 2, 3, 4, 5[rbk]) # Faster and more efficient 使用 NumPy 进行数值运算Copyimport numpy as np arr = np.array([lbk]1, 2, 3, 4, 5[rbk]) arr.sum() # Much faster than Python's sum() sum() 、 max() 和 min() 等内置函数在 C 中进行了优化，使其速度比手动实现快得多。 3. 使用join()代替字符串连接在循环内使用 + 进行字符串连接很慢，因为 Python 为每个操作创建一个新字符串。错误（循环中使用 + ）Copywords = [lbk]"Python", "is", "fast"[rbk] sentence = "" for word in words: sentence += word + " " 好（使用 join() ）Copysentence = " ".join(words) join() 在 C 语言中进行了优化，执行时间为O(n)，而在循环中使用 + 则需要O(n²)。 4. 使用生成器进行大数据处理生成器以惰性方式产生值，与在 RAM 中存储大型列表相比，这可以节省内存。不好（使用列表处理大量数据）Copydef get_numbers(): return [lbk]i for i in range(1000000)[rbk] # Uses a lot of memory 好（使用生成器）Copydef get_numbers(): for i in range(1000000): yield i # Generates values on demand 生成器不会将数据存储在内存中，这使得它们非常适合处理大型数据集。 5. 使用set()进行快速查找检查列表中是否存在某个项目需要O(n)时间，但检查 set 中是否存在某个项目平均需要O(1)时间。不好（使用列表进行成员资格检查）Copyitems = [lbk]1, 2, 3, 4, 5[rbk] if 3 in items: # O(n) time complexity print("Found") 好（使用集合进行快速查找）Copyitems = {1, 2, 3, 4, 5} if 3 in items: # O(1) time complexity print("Found") set 在内部使用哈希表，使得查找速度比列表快得多。

微营销的主要优势包括以下几个方面用户基数庞大：微信拥有超过0亿的月活跃用户，覆盖广泛的人群，为企业提供了庞大的潜在市场基础多样化的营销工具：微信提供了多种营销工具，如公众号、小程序、朋友圈广告等公众号可以推送内容并进行粉丝运营；小程序实现“即用即走”的轻量化服务；朋友圈广告基于用户数据进行精准投放；微信群与私域流量运营增强用户粘性社交裂变传播：通过“分享红包”“拼团”等功能，利用用户的社交关系链快速扩散，实现社交裂变传播精准营销能力：结合用户地理位置、消费行为等数据，形成用户画像，提升广告投放的精准度低成本高转化：相较于传统广告，微信营销成本更低，且因用户信任度高，转化效果更优支付闭环便捷：微信支付无缝对接，缩短用户从浏览到购买的路径，提升交易效率便捷的使用体验：微信商城小程序无需下载安装，用户只需在微信中搜索或通过扫码即可轻松进入，极大地降低了用户的使用门槛，提高了用户的参与度强大的社交传播能力：用户可以通过聊天、朋友圈、群聊等方式分享小程序，企业可以利用这一特点开展各种社交营销活动，如拼团、砍价、分享有礼等，鼓励用户将品牌和产品分享给身边的朋友品牌曝光和用户粘性：通过与KOL、KOC合作，发内容推送与粉丝运营，增强品牌曝光度和用户粘性微营销的定义和组成部分：微营销是现代一种低成本、高性价比的营销手段，通过“虚拟”与“现实”的互动，整合各类营销资源，达到以小博大、以轻博重的营销效果它包括微信、微博、个人微信、二维码、公众平台等工具和方法

微营销与传统营销的主要区别微营销与传统营销在多个方面存在显著差异。首先，营销理念不同，传统营销以产品为核心，侧重销售；而微营销则以用户需求为导向，强调用户体验和参与感1。其次，信息传播模式和内容也有所不同，传统营销依赖电视、报纸等单向传播，而微营销通过社交媒体、即时互动等方式实现双向沟通，内容形态涵盖图文、视频、直播等多种形式1。此外，营销策略的改变也是一个重要区别，传统营销依赖线下活动和硬广，而微营销则通过大数据分析用户画像，采用精准推送、KOL合作、UGC（用户生成内容）等策略，成本更低且效果可量化1。最后，与顾客关系的差异也很明显，传统营销关系止于售后，而微营销通过社群运营、会员体系持续触达用户，形成稳定用户黏性1。微营销的优势低成本投入：微营销通过社交媒体平台进行推广，降低了传统广告的高成本。高参与度和互动性：通过微博、微信等平台与用户实时沟通，提高了用户的参与度和互动性。精准定向：基于大数据分析，可以精准定位目标客户群体，提高营销效果。多媒体特性：传播内容形式多样，包括图文、视频、直播等，丰富了传播形式。长尾效应：传播渠道多样化且信息可沉淀，形成长期影响

营销本质是什么？营销本质是什么？

Python连接百度云的相关代码。 from baidubce import exception from baidubce.services import bos from baidubce.services.bos.bos_client import BosClient from baidubce.auth.bce_credentials import BceCredentials # 百度云账户配置 ACCESS_KEY_ID = "您的AccessKeyID" # 替换为您的AK SECRET_ACCESS_KEY = "您的SecretAccessKey" # 替换为您的SK BUCKET_NAME = "您的存储桶名称" # 替换为您的存储桶名称 REGION = "bj" # 存储桶所在区域（如北京: bj, 广州: gz, 苏州: su） # 创建客户端 credentials = BceCredentials(ACCESS_KEY_ID, SECRET_ACCESS_KEY) bos_client = BosClient(credentials, endpoint=f"https://{REGION}.bcebos.com") def list_bucket_contents(): """列出存储桶中的所有对象""" try: response = bos_client.list_objects(BUCKET_NAME) print("\n存储桶内容列表:") for obj in response.contents: print(f" - {obj.key} (大小: {obj.size}字节, 最后修改: {obj.last_modified}") return True except exception.BceHttpClientError as e: print(f"错误: {e.message}") return False def upload_file(local_path, remote_path): """上传本地文件到BOS""" try: bos_client.put_object_from_file( bucket_name=BUCKET_NAME, key=remote_path, # 远程路径 file_name=local_path # 本地路径 ) print(f"\n文件上传成功: {local_path} -> {remote_path}") return True except Exception as e: print(f"上传失败: {str(e)}") return False def download_file(remote_path, local_path): """从BOS下载文件到本地""" try: bos_client.get_object_to_file( bucket_name=BUCKET_NAME, key=remote_path, # 远程路径 file_name=local_path # 本地保存路径 ) print(f"\n文件下载成功: {remote_path} -> {local_path}") return True except Exception as e: print(f"下载失败: {str(e)}") return False if __name__ == "__main__": # 测试连接 print("尝试连接百度云BOS...") if list_bucket_contents(): print("连接成功!") # 示例操作 upload_file("localfile.txt", "remote_folder/backup.txt") download_file("remote_folder/backup.txt", "downloaded_file.txt")

Python读取本地文本文件几种实现方法分享在 Python 中读取本地文本文件有多种方法，以下是几种常见的实现方式：方法 1：使用 open() 和 read()（读取整个文件内容） python # 读取整个文件内容为字符串 with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() print(content) 方法 2：逐行读取（返回列表） python # 读取所有行，返回字符串列表 with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: lines = file.readlines() for line in lines: print(line.strip()) # strip() 移除行尾换行符方法 3：迭代文件对象（内存高效） python # 逐行读取（推荐大文件处理） with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: print(line.strip()) 方法 4：读取指定字节数 python # 读取前100个字符 with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: chunk = file.read(100) print(chunk) 方法 5：使用 pathlib（Python 3.4+） python from pathlib import Path # 一次性读取整个文件 content = Path('example.txt').read_text(encoding='utf-8') print(content) # 逐行读取 lines = Path('example.txt').read_text(encoding='utf-8').splitlines() for line in lines: print(line) 关键参数说明：文件模式： 'r'：只读（默认） 'rb'：二进制模式 'r+'：读写模式编码： encoding='utf-8'（推荐） encoding='gbk'（处理中文文本） encoding='latin-1'（通用性强但可能乱码）

Python调用 tesseract将图片转换为文字 from PIL import Image import pytesseract # 设置 Tesseract 路径（如果环境变量未配置） # Windows 示例： # pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # Mac/Linux 默认已加入环境变量，通常无需设置 def image_to_text(image_path, lang='eng'): """ 将图片转换为文字 :param image_path: 图片路径 :param lang: 语言包（默认英文，中文用 'chi_sim'） :return: 识别出的文本 """ # 打开图片 img = Image.open(image_path) # 使用 Tesseract 进行 OCR 识别 text = pytesseract.image_to_string(img, lang=lang) return text.strip() # 示例使用 if __name__ == "__main__": # 英文图片识别 english_text = image_to_text("english_image.png") print("英文识别结果:\n", english_text) # 中文图片识别（需下载中文语言包） chinese_text = image_to_text("chinese_image.jpg", lang='chi_sim') print("\n中文识别结果:\n", chinese_text)

Python是否因AI加持，一家独大 Python是否因AI加持，一家独大？

现在有了Ai还要写代码吗现在有了Ai还要写代码吗

sqlserver吧吧主竞选：NO.0001号候选人

三个实用的 SQL Server 使用技巧三个实用的 SQL Server 使用技巧，涵盖开发效率和性能优化： 1. 使用 `ROW_NUMBER()` 实现高效分页或去重场景：避免使用低效的 `NOT IN` 或临时表分页，或对重复数据取最新记录。 -- 分页查询（获取第11-20条记录） SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY CreateDate DESC) AS RowNum FROM Orders ) AS Sub WHERE RowNum BETWEEN 11 AND 20; -- 去重（保留每个客户最新订单） WITH RankedOrders AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY CustomerID ORDER BY OrderDate DESC) AS Rank FROM Orders ) SELECT * FROM RankedOrders WHERE Rank = 1; 优势：窗口函数在服务器内高效排序，减少I/O开销。 2. 利用 `WITH (NOLOCK)` 处理高并发读场景（谨慎使用）场景：允许脏读（读取未提交数据），提升查询速度，适用于允许短暂数据不一致的报表系统。 SELECT ProductName, Quantity FROM Inventory WITH (NOLOCK) -- 不加表锁 WHERE CategoryID = 5; 注意： - 可能读到正在回滚的数据（脏读）。 - 适用场景：实时性要求高、数据准确性非严格的统计。 - 替代方案：使用快照隔离级别（`SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SNAPSHOT`）。 3. 使用 `EXISTS()` 替代 `IN` 提升子查询性能场景：检查是否存在关联记录时，`EXISTS` 在找到第一条匹配后即停止扫描，效率更高。 -- 查找有订单的客户 SELECT CustomerID, Name FROM Customers c WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM Orders o WHERE o.CustomerID = c.CustomerID ); -- 比 IN 更高效： -- SELECT ... WHERE CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders) 原理：`EXISTS` 是短路操作，`IN` 需处理整个子查询结果集。 ⚠️ 附加高级技巧：索引提示（强制索引）场景：当查询优化器选错索引时，手动指定最优索引。 SELECT * FROM Sales.Orders WITH (INDEX(IX_OrderDate)) -- 强制使用索引 WHERE OrderDate > '2023-01-01'; 慎用：仅在明确优化器行为错误时使用，否则可能适得其反。根据实际场景灵活组合这些技巧，能显著提升查询效率和开发体验！

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实用的VBA源码技巧三 8. 使用常量代替硬编码值作用：提高代码可读性和可维护性。示例： Const SheetName As String = "Sheet1" Const ColumnA As String = "A" Sub UseConstants() Worksheets(SheetName).Range(ColumnA & "1").Value = "Hello" End Sub 好处：避免魔法数字，修改时只需更改常量定义。 9. 模块化代码（分解Sub/Function）作用：将复杂任务分解为多个小模块，提高代码复用性和可维护性。示例： Sub MainProcess() Dim data As Variant data = GetData() ProcessData data SaveData data End Sub Function GetData() As Variant ' 获取数据逻辑 End Function Sub ProcessData(data As Variant) ' 处理数据逻辑 End Sub Sub SaveData(data As Variant) ' 保存数据逻辑 End Sub 好处：代码结构清晰，便于测试和扩展。

实用的VBA源码技巧二实用的VBA源码技巧二禁用/启用屏幕更新和计算作用：减少屏幕刷新和自动计算，提升代码执行速度。示例： Sub OptimizePerformance() Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation = xlCalculationManual ' 执行耗时操作 Dim i As Long For i = 1 To 10000 Cells(i, 1).Value = i Next i Application.Calculation = xlCalculationAutomatic Application.ScreenUpdating = True End Sub 好处：显著提升代码运行速度，尤其是复杂操作。 6. 使用自定义函数（UDF）扩展Excel功能作用：在Excel中直接使用VBA编写的函数，增强灵活性。示例： Function ConcatenateWithSeparator(str1 As String, str2 As String, separator As String) As String ConcatenateWithSeparator = str1 & separator & str2 End Function 使用方法：在Excel单元格中输入 =ConcatenateWithSeparator("Hello", "World", "-")。好处：复用代码，简化公式。 7. 利用F8逐步调试代码作用：逐行执行代码，观察变量值和程序流程。操作：在VBA编辑器中打开代码窗口。按F8键或点击“逐语句”按钮。使用“本地窗口”查看变量值。好处：快速定位错误，理解代码逻辑。

实用的VBA源码技巧之一实用的VBA源码技巧，结合了性能优化和开发效率提升的实践：关闭非必要功能运行宏前关闭屏幕更新和动画效果： vba Application.ScreenUpdating = False Application.EnableEvents = False 完成后恢复以避免影响后续操作。使用 With 语句操作对象减少重复调用对象属性的开销，例如操作单元格范围时： vba With Range("A1:B10") .Value = "Data" .Font.Bold = True End With 这能提升代码可读性和执行效率。强制显式声明变量在模块顶部添加 Option Explicit，强制声明所有变量，避免因拼写错误导致的运行时问题。优先使用数组处理大数据将数据读入数组进行计算，再一次性写回工作表，减少与工作表的交互次数： vba Dim data As Variant data = Range("A1:A10000").Value ' 处理数据后 Range("B1:B10000").Value = data 此方法可显著提升性能。及时释放对象变量使用 Set 将对象变量设为 Nothing，避免内存泄漏： vba Set ws = Nothing Set wb = Nothing 特别适用于频繁操作工作簿/工作表的场景。

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大家在群晖用过哪些牌子和型号的摄像头？在群晖使用摄像头做家居监控还是挺不错的。大家在群晖用过哪些牌子和型号的摄像头？ nas方案一般是寻找支持NVR（网络硬盘录像机）存储，或写明支持nas/samba/ftp存储的或ONVIF协议的摄像头群晖支持ONVIF协议的摄像头我试过以下这些 1.萤石C6TC连接NAS成功 2.大部分的海康威视、大华都支持的 3.Foscam支持大家在群晖用过哪些牌子和型号的摄像头？

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大家常用哪个Python版本大家常用哪个Python版本？有些库总是因为版本出现些问题

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Sqlserver数据库排名第三，为啥干不过mysql Sqlserver数据库排名第三，为啥干不过Oracle和mysql？

微软推出用于Linux系统的Sqlserver2022候选版本在推出用于Windows的SQLServer2022候选版本仅几周后，微软就推出了用于Linux系统的候选版本。具体来讲，微软本周表示，SQL Server 2022 RC 0现可用于运行Red Hat Enterprise Linux（RHEL）及Ubuntu的系统。自从2016年为SQL Server发布Linux端口之后，微软就频频向开源世界示好，而且再也不提前任CEO鲍尔默放出的“Linux就是癌症”言论。SQL Server高级产品经理Amit Khandelwal在8月23日发布的Linux版SQL Server 2022 RC 0，不仅包含部分Azure相关云功能，同时也对外支持多项Azure云功能。 Linux版本还支持Azure Active Directory身份验证，只是目前还无法与SQL Server容器相兼容。根据市场研究公司Statista的数据，截至今年8月，SQL Server在全球最受欢迎数据库管理系统中排名第三，仅次于Oracle和MySQL，领先于PostgreSQL、MongoDB和Redis等知名系统。移动应用开发者AppInventiv今年5月在Web应用程序最佳数据库榜单中，同样将SQL Server排在Oracle和MySQL之后的第三位，称其在本地和云端均有优势，同时支持Winodws和Linux系统，而且能够良好兼容结构化、半结构化和空间数据。这家开发商写道，“SQL Server虽然不像其他现代流行数据库那样极具创造力或先进性，但多年来仍凭借大刀阔斧的改进与修订受到用户的喜爱。”另一方面，软件工程师越来越对开源数据库青眼有加。Stack Overflow今年对约70000名程序员开展调查，结果发现绝大多数受访者都在使用两大顶级开源关系数据库管理系统——其中PostgreSQL占比46.5%，MySQL占比45.7%。因此，微软肯定不敢怠慢，必须持续为Linux版SQL Server添加功能和特性，使其成为Azure企业云服务中的组成部分。面对这个越来越云化、分布式日盛的新时代，微软必须通过这种方式在市场上保持一席之地。

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