@koor 土区如何注册？

我们公司运维更牛逼，因为不了解 mysql 8.0 的一些主要参数设置，直接建议我们新项目改回 5.7 。

@somnus977 招聘来干什么就是干什么，为什么要越线？我终于知道卷和努力的原因了，互相帮助么，就代表着本来不是自己的活也要抢着干是吗？互相帮助很好，互相帮助不代表要把对方的活抢来干吧？而且部门责任不应该划清楚吗？领导也在和稀泥？

确实是永久的，比如小时候一直灌输的你看人家谁谁谁又考第一了，又获奖了？

新冠后遗症？现在就觉得什么东西都可能随时失去，甚至自己也随时都没了，而且也懒得动。

也有个小问题 python 什么工具库可以实现加密 pdf 进去，导出无加密可复制的 pdf ？

其实诺基亚也是这么想的，苹果不一样的是美国牌子， 诺基亚不是，苹果更方便坚持，创意这种东西还是要走出第一步，就看谁能破局了，而且是难以预计的，否则诺基亚也不会那么容易倒，是大部分人根本看不到的一种创意

经常看的直播 8 就跳转，很恶心，卸载重装好几次，关闭广告过一段时间又开始了，虽然说以广告为生，作为用户来说就是不爽啊

之前我发过一个帖子，离线的使用，你看下，不知道能不能有用？

感觉这是炫耀帖，158 平

@NoOneNoBody conda 搞好了，还是比较方便的，非常感谢

@crackidz
@Thymolblue 有木有教程，我在家里电脑搞好，搞到公司电脑上

@volvo007 大概花了两个小时分拆出 30 个文件，每个文件 80 多万条数据

@l1xnan 确实说的有问题，是因为两个原因要拆分
1 、文件太大，单独打开太慢
2 、即便打开了提示字段超长，可能现实不全，但是转为 xlsx 不会有这个问题
然后就开始想拆分方案，我自己参考网上的方案写了一份，感觉有点慢：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('customer.csv')

# 按照“客户编号”列排序
# 转换为字符串列排序
data['客户编号'] = data['客户编号'].astype('str')
sorted_data = data.sort_values(by='客户编号', ascending=False)

# 将数据拆分为 30 个数据桢并保存为 CSV 文件
num_files = 30
chunk_size = len(sorted_data) // num_files

for i in range(num_files):
start_idx = i * chunk_size
if i < num_files - 1:
end_idx = (i + 1) * chunk_size
else:
end_idx = len(sorted_data)

chunk = sorted_data.iloc[start_idx:end_idx]
chunk.to_excel(f'chunk_{i + 1}.xlsx', index=False)

我循环了 270 次 + 死活掉不到 80%以下，我买了 apple care+，不知道是不是苹果软控的

@ospider 但是看到的实际情况就是，不是互联网，其他行业都是找 40 岁以下，35 岁以下，除非特别优秀，这个特别优秀就比较玄学了，如果是 ceo 那确实没有年龄限制，问题在于多少领导，多少打工的？哎，最后得出来结论，人太多了