违法手段你私下想想就行了，发出来是当证据吗？

没有年会，也没有迟到，好在还有年假

看你合同怎么签
一般来说都是在公司期间产出的代码归公司所有

神奇，写 py 而且长期使用 pandas.Timestamp 而非自带的 datetime （因为前者更无脑）的我表示涨姿势了

随便写没关系的，又不会真的寄给你或者检查

import random
import numpy as np

# 假定你要搞的数据是
样本数 = 50
平均值 = 77.98
标准差 = 10.344

# 假定都是整数，另外有个取值范围
取值范围 = (0, 100)

# 随机一个看看
数据 = [random.randint(取值范围[0], 取值范围[1]) for i in range(样本数)]

# 准备一个函数判断随机结果对不对（回复会吞空格，缩进用下划线代替空格表示）
def 符合条件(数据, 平均值 = 平均值, 标准差 = 标准差):
____实际均值 = np.mean(数据)
____实际标准差 = np.std(数据)
____if 实际均值 == 平均值 and 实际标准差 == 标准差:
________return True
____else:
________return False

# 不断随机，直到数据符合条件
while not 符合条件(数据):
____数据 = [random.randint(取值范围[0], 取值范围[1]) for i in range(样本数)]


# 运气好的话，在天荒地老之前就可以得到符合条件的数据了！

用半年壳再裸奔

贴代码没有缩进，那干脆就一行一行来了，还能展示计算过程，其实 py 跟 excel 差不多，多加几步路就是了。

import pandas as pd

# 假定这个 excel 读进来就四列，n1, n2, n3, n4，每一行一个人
df = pd.read_excel("C:/Users/acer/Desktop/绩效.xlsx")

# 先数每个人挂了几科
df["n_failed"] = df.apply(lambda x: sum(x < 60), axis=1)

# 加权求和，反正权重是死的硬编码就是了
df["sum"] = df["n1"] * 0.1 + df["n2"] * 0.2 + df["n3"] * 0.5 + df["n4"] * 0.2

# 从 sum 得到用数字表示的等级（ 5: A, 4: B, 3: C, 2: D, 小于 2 的不及格 F ）
df["raw_grade_int"] = df["sum"].apply(lambda x:int(x / 10) - 4)

# 挂几科降几级
df['final_grade_int'] = df["raw_grade_int"] - df['n_failed']

# 从数字表示的等级转为 ABCDF，用个硬编码的字典对应
df['final_grade']=df['final_grade_int'].apply(lambda x: {5: "A", 4: "B", 3: "C", 2: "D"}.get(x, 'F'))

# 跳过不需要的列用于输出
output_df = df[['n1', 'n2', 'n3', 'n4','final_grade']]

# 输出，不需要 index
output_df.to_excel("C:/Users/acer/Desktop/工具人.xlsx", index = False)

等级是不是不够？低于 60 也算 D ？还是算不及格？

社会科学研究里有个技巧叫随机化回答(Randomized response)，准备两个问题，一个是你真的想问的敏感问题(比如你讨厌你的领导吗)，另一个是无伤大雅的问题(比如你吃了吗)。答题前先抛硬币，正面就答题一，反面就答题二(你不记录硬币的结果)。由于抛硬币的结果概率已知是一半一半(前提是这是个公平的硬币)，可以用来推算人群里对题一的回答的分布。
当然这个技巧的问题首先在于需要一定的样本数，另外受访者不一定能理解为啥这样的问卷就匿名了。

拿一个自己的服务器搭一个 Mattermost，相当于一个私有化部署的 Slack 吧，有 webhook，给自己发消息就是一个简单的 POST request。
不过为了发通知而给自己整一个聊天软件好像有点牛刀杀鸡的感觉。

云厂商的 MongoDB 是厂商跟 Mongo 之间的问题吧

差点被黑白调的椅子爆菊的路过
(幸好他们底部那块钢板还是实在的，所以只是断了而已

直接在 wsl 里设置不行吗……

以前跑过，前几天还收到 SETI 的邮件来着。手机也能跑

Entity–attribute–value model (EAV)
用户是 Entity
自定义各种属性 Attribute
属性的内容就是 Value

好像不支持 emoji