四川电信

有没有bro12月28，29号综合面过了的？😅5分钟综合面，问完过几天就挂了。

# 方法一：布尔索引进行逻辑运算import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype=object)print(data[data['Language']=='Python'])# 方法二：逻辑运算函数import pandas as pddata = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype=object)print(data.query("Language =='Python'"))

在移动端上使用ECharts（百度开源的数据可视化库）时，有以下一些适配和优化方案：https://www.nowcoder.com/issue/tutorial?zhuanlanId=Mg58Em&uuid=bb776ebc550a4fb39023bb015336ee9f响应式布局：确保ECharts图表能够自适应移动设备的屏幕大小。可以使用CSS媒体查询、弹性布局或栅格系统等技术来实现。移动端事件：ECharts默认支持鼠标事件，但在移动设备上需要使用触摸事件。可以使用ECharts的convertToPixel和convertFromPixel方法将触摸事件转换为对应的坐标。图表类型选择：在移动端上，由于屏幕空间有限，某些图表类型可能不适合展示。建议选择简洁明了的图表类型，并合理使用缩放、滚动等交互方式。数据量控制：移动设备的处理能力相对有限，如果数据量过大会导致性能下降。可以通过设置数据采样、分页加载等方式来减少渲染的数据量。动画效果控制：ECharts提供了丰富的动画效果，但在移动设备上过多的动画可能导致性能问题。建议适度控制动画的数量和持续时间，或者禁用某些动画效果。图表组件缩减：移动设备屏幕较小，对于一些不必要的图表组件，如图例、工具栏等，可以考虑隐藏或简化，以腾出更多的展示空间。图表渲染延迟：在移动网络环境下，数据加载速度可能会受到影响。可以使用loading动画或骨架屏等方式增强用户体验，减少长时间的白屏。性能优化：可通过压缩JavaScript和CSS文件，使用Web Workers进行计算分担，合理使用缓存等手段来提升ECharts在移动端的性能表现。总之，移动端上使用ECharts需要根据具体场景和需求进行适配和优化，以提供更好的用户体验。#牛客AI配图神器#

写在前面，并非标题党，感觉这个话题确实有点奇怪，实习和秋招完全不冲突，甚至实习可以让你的秋招更顺利，所以，下面核心说说怎么做，才能让两者相辅相成。首先是实习，为什么要实习，实习的目的是啥？个人觉得有两方面第一也是最重要的点是实习可以让其他公司觉得你还有人要，这个类似丈母娘找女婿，只要你是公务员，那就是国家帮忙把好关了，至于你是省委的还是乡镇的有时候可能也没那么重要（相对来说），往往大家更愿意相信别人的眼光。第二重要的是你要多参加参加组内的周会和讨论会，一方面是刷脸，让大家觉得你的态度还是不错的，不是那种能躲就躲的人，万一后面有转正名额可能也会想到你；另一方面是看看大家平时主要工作是什么，怎么汇...