import difflib a = open('./1.txt', 'U').readlines() b = open('./2.txt', 'U').re...
文章对14种单细胞数据不同批次矫正的方法进行比较，从以下5个场景进行评价： 应用不同技术识别相同细胞类型， 不同的细胞类型， 多个批次， 大数据 模拟数据。...根据作者的结果，Harmony，LIGER和Seurat 3是批次整合的推荐方法。 由于运行时间明显缩短，因此建议将Harmony作为尝试的第一种方法，将其他方法作为可行的替代方法。...在可视化中，没有一种方法能够产生不同的CD14和FCGR3A或CD4和CD8亚群。FCGR3A细胞始终形成与CD14亚群相连的亚群，而CD8细胞在CD4细胞周围形成亚群（图4）。...1 细胞类型不同 由于不相似批次中存在两种高度相似的细胞类型，因此数据集1对批次校正算法提出了一个有趣的挑战。可视化图的检查表明，大多数方法都能够将两个批次混合在一起（图6）。...特别是，Scanorama的F得分低于原始得分，这意味着该方法消除了“第1组”和“第2组”之间大多数细胞类型的变异。这表明批处理效果消除方法可以有效地消除模拟数据的数据批之间的技术差异。
SAP自带的函数： CTVB_COMPARE_TABLES和BKK_COMPARE_TABLES； 似乎可以比较两个内表，得出第二个内表不同于第一个内表的部分...因为，我在测试数据时，发现这两个函数的效果不那么简单。 如果上述函数确实可以，提取两个内表不同部分，则我可以据此做两次比较，得到两个内表的交集。...所以，我先用另外一种方式解决了-自己写了一个提取两个内表交集的函数，供大家检阅： *" IMPORTING *" VALUE(ITAB1) TYPE INDEX TABLE...以下转自华亭博客：感谢华亭的分享： 函数模块：CTVB_COMPARE_TABLES 这个函数模块比较两个内表，将被删除、增加和修改的内表行分别分组输出。...IF_SORTED：排序标记，如果已排序，在比较时可以提高效率。
想有比较它们，首先得保证两个vcf文件的参考基因组一致，因为版本不一致，所以需要使用CrossMap等软件进行参考基因组版本转换，然后里使用 SnpSift 软件的 Concordance 命令比较它们...image-20200711195600818 最后看专业的软件进行两个vcf文件比较 这里使用 SnpSift 软件的 Concordance 命令，代码如下： java -Xmx1g -jar...有意思的是ALT_1/ALT_1 22538 两个流程不可能完全一致，近4万个位点在两个vcf文件里面都有，超过80%的一致性了。挺好的。...但是可以继续细致的探索 comp.results.txt 文件，拆分染色体后，继续统计上面提到的6种情况发生的频次。那就出一个学徒作业吧，比较两个vcf文件，然后区分染色体绘制韦恩图。...这两个vcf文件可以是不同人的，也可以是同一个人的不同批次测序或者不同数据分析流程拿到的vcf文件。
，microsecond timedelta 时间间隔，即两个时间点之间的长度 tzinfo 时区信息对象 那么，如何用datetime模块比较两个日期？...来比较两个日期。...但如果用户输入的、或批量导入的日期和时间是字符串格式，我们在进行比较的第一步就是先将str转换为datetime。 至于转换方法也非常简单，只需要通过datetime.strptime即可实现。...strftime1) print(strftime2) print("日期2022-02-22大于2022-03-01：", strftime1 > strftime2) 输出结果： 以上，便是如何用Python比较两个日期的几个小方法...实际上，Python中时间处理的不同模块、不同函数有很多可以总结的。 calendar（日历）模块、time（时间）模块我们后续还会详细介绍它们的小知识点，大家如果感兴趣可以给本文多多点赞支持一下。
现在有两个数组array1和array2是我们筛选的对象 let list= []; list = this.array1.filter(item=>{ return array2.indexOf...(item) == -1 }); 这样list就会返回两个数组中不同的元素重新组合成数组list list中的每一个元素就是array1和array2中所有不相同的元素
另外，准备为一个产品级项目更新某个依赖库，但不知道更新此库对我们的影响有多大，希望知道目前版本和希望更新的版本之间的 API 差异。...索性发现了 JustAssembly 可以帮助我们分析程序集 API 的变化。本文将介绍如何使用 JustAssembly 来分析不同版本程序集 API 的变化。...开始比较 启动 JustAssembly，在一开始丑陋（逃）的界面中选择旧的和新的 dll 文件，然后点击 Load。 然后，你就能看到新版本的 API 相比于旧版本的差异了。...关于比较结果的说明 在差异界面中，差异有以下几种显示： 没有差异 以白色底显示 新增 以绿色底辅以 + 符号显示 删除 以醒目的红色底辅以 - 符号显示 有部分差异 以蓝紫色底辅以 ~ 符号显示 这里可能需要说明一下...对于每一个差异，双击可以去看差异的代码详情。 上图我的 SourceFusion 项目在版本更新的时候只有新增的 API，没有修改和删除的 API，所以还是一个比较健康的 API 更新。
“哈哈，我们在训练我们的模型并且希望得到更加准确的结果，但基于实际的情况（比如算力、时间），往往会按照一定策略来选择。...本文介绍了几种常见的数据集划分与交叉验证的方法策略以及它们的优缺点，主要包括了Train-test-split、k-fold cross-validation、Leave One Out Cross-validation...等，包括了代码层的实现与效果的比较，比较适合综合阅读一次。
使用CPM去除文库大小影响 之所以需要normalization，就是因为测序的各个细胞样品的总量不一样，所以测序数据量不一样，就是文库大小不同，这个因素是肯定需要去除。...，因为有一些scRNA-seq建库方法具有3端偏好性，一般是没办法测全长转录本的，所以转录本的长度跟表达量不是完全的成比例。...适用于bulk RNA-seq的normalization方法 比较流行的有： DESeq的size factor (SF) relative log expression(RLE) upperquartile...也可以比较它相当于最粗糙的对数转换，效果好在哪里。...Downsampling 最后要介绍的这个去除文库大小差异的方法是从大的文库样本里面随机抽取部分reads使之文库大小缩减到跟其它文库一致。
在Visual Studio 200X下，CString直接转换成const char* 有点困难，下面是自己用的一种可行方案： //得到目录路径 CString mPath=dlg.GetPathName...index++; } } //将CString转换成LPCTSTR LPCTSTR p=mPath.GetBuffer(); /* 将LPCTSTR转换为const char *，因为Unicode的问题
一种有效的平面光束法平差方法 本文由计算机视觉 life 公众号从零开始学习 SLAM 知识星球翻译 摘要 本方法（PBA, Planar Bundle Adjustment）使用点到面的 cost 同时优化深度相机位姿和三维重...建中的平面参数。...直接用视觉中的 BA 方法来做深度相机三维重建效率很低，这是因为深度 传感器一次观测一个平面上的许多点，计算压力较大。本文改进了 BA 中雅可比矩阵和残差 向量。...实验结果 DPT2PL 为传统 BA 方法，PL2PL 为面到面优化方法。Noise level 为引入旋转误差和平移 误差级别（从低到高）。ATE 分旋转误差和平移误差两种。...QR 为 QR 分解的时间，Init 为 Ceres 初始化时间，Optimization 为 LM 算法总时间，Per Iter 为 LM 平均每次迭代时间。
引言中的推文只是这个问题的基本例子，但过去5年里更严肃的研究表明，虚假信息的传播与选举、公众对不同话题的看法或感受之间存在很大的相关性。 这个问题是真实的，很难解决，因为机器人越来越好，在欺骗我们。...我们需要更好的系统来帮助我们了解假新闻的模式，以改善我们的社交媒体、交流方式，甚至是防止世界的混乱。 目的 在这篇短文中，我将解释几种通过从不同文章中收集数据来检测假新闻的方法。...但同样的技术可以应用于不同的场景。 我将解释用于加载、清理和分析数据的Python代码。...有两个文件，一个是真实新闻，一个是假新闻(都是英文)，总共有23481条“假”推文和21417条“真实”文章。...我们已经建立了一个机器学习模型，使用样本数据来检测虚假文章，使用Python构建模型，并且比较不同分类模型的准确率。 感谢阅读这篇文章，希望它能对您当前的工作或对数据科学的调查和理解有所帮助。
通过对表达矩阵的聚类，可以把细胞群体分成不同的状态，解释为什么会有不同的群体。不过从计算的角度来说，聚类还是蛮复杂的，各个细胞并没有预先标记好，而且也没办法事先知道可以聚多少类。...尤其是在单细胞转录组数据里面有很高的噪音，基因非常多，意味着的维度很高。 对这样的高维数据，需要首先进行降维，可以选择PCA或者t-SNE方法。...这里主要比较6个常见的单细胞转录组数据的聚类包： SINCERA pcaReduce SC3 tSNE + k-means SEURAT SNN-Cliq 所以需要安装并且加载一些包,安装代码如下； install.packages...SCESet对象的基因信息增加了5列，比较重要的是sc3_gene_filter信息，决定着该基因是否拿去聚类，因为基因太多了，需要挑选 table(fData(pollen)$sc3_gene_filter...## 上面的tSNE的结果，下面用kmeans的方法进行聚类，假定是8类细胞类型。
其基本原理还是迭代的方法，是将两个数的和减去其中一个数等于另一个数；看不懂的仔细推导一下就能明白。另外，在这里请读者自行思考，是否可以用乘除运算来实现呢？！...NO.3通过按位异或逻辑运算来实现 这个方法就有点高大上了，貌似曾经还作为百度还是阿里的笔试题。 为此，先介绍一下啥是异或运算，他有什么特点可以用来交换两个数！...逻辑异或运算可以简单理解为： 当两个逻辑数（0和1）相同时，异或结果为假即0。 而当两个逻辑数不相同时，异或结果为真即1. 这里简单点记就是：同性恋（两个数相同）不允许。异性恋（两个数不同）允许。...以上四种方法只是都是值得我们好好去思考的方法，多点想象对我们的思维总是有帮助的！我们也期待同学们想到其他更有意思的方法！ 写在后面 好了，来说说前两种的缺点吧。...第一种，必须得借助中间变量来交换，开辟给temp的内存，有点浪费空间！ 第二种，但是当a和b的数值很大时，a+b就可能会溢出，导致结果出错！ END
来源|Count Bayesie 在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。...将我们的两个模型与原始数据进行比较，我们可以看出，两个都没有完美匹配原始分布，但是哪个更好？ ? 现如今有许多错误度量标准，但是我们主要关注的是必须使发送的信息量最少。...让我们回到我们的数据，看看结果如何。 比较我们的近似分布 现在我们可以继续计算两个近似分布的KL散度。对于均匀分布，我们发现： ? 对于我们的二项式近似： ?...一种常见的解决方法称为“变分自编码器”，它学习了近似数据集中信息的最佳方法。...包括变分自动编码器在内的变分贝叶斯方法使用KL散度来生成最佳近似分布，从而可以对非常困难的积分进行更有效的推断。
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个（或更多个）数组的键值，并返回交集数组，该数组包括了所有在被比较的数组（array1）中， 同时也在任何其他参数数组（array2...（或更多个）数组的键名和键值，并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是，本函数除了比较键值， 还比较键名。...> // Array ( [a] => red [b] => green [c] => blue/ / ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...> // Array ( [d] => yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 <?..."blue"); $result=array_diff_assoc($a1,$a2); print_r($result); // Array ( [d] => yellow )/ / 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个（或更多个）数组的键值，并返回交集数组，该数组包括了所有在被比较的数组（array1）中， 同时也在任何其他参数数组（array2...（或更多个）数组的键名和键值，并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是，本函数除了比较键值， 还比较键名。...// Array ( [a] = red [b] = green [c] = blue ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...// Array ( [d] = yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 <?..."blue"); $result=array_diff_assoc($a1,$a2); print_r($result); // Array ( [d] = yellow ) 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子
最近项目有个需求,需要比较两个任意大小文件的内容是否相同,要求如下: 项目是.NET CORE,所以使用C#进行编写比较方法 文件大小任意,所以不能将文件内容全部读入到内存中进行比较(更专业点说,需要使用非缓存的比较方式...下面我们开始尝试各个比较方法,选出最优的解决方案: 比较两个文件是否完全相同,首先想到的是用哈希算法(如MD5,SHA)算出两个文件的哈希值,然后进行比较....而我们的需求中,两个文件都是不固定的,那么每次都要计算两个文件的哈希值,就不太合适了. 所以,哈希比较这个方案被PASS....看来有时候看起来笨拙的方法反而效果更好! 试验到此,比较两个900多MB的文件耗时1.5秒左右,读者对于该方法是否满意呢? No!我不满意!我相信通过努力,一定会找到更快的方法的!...后记 文中的代码只是出于实验性质,实际应用中仍可以继续细节上的优化, 如: 如两个文件大小不同,直接返回false 如果两个文件路径相同,直接返回true ...
问题 大家好，我是数据里奥斯，今天有一段业务逻辑需要判断选择的时间范围不能超过3个月，这种常规的比较用moment.js的diff方法不是手到擒来么？...Return P1M30D 看完这一段，我豁然开朗，拿我们今天遇到的实际case，我讲一下他解释的这段原理到底是怎么实现的： diff算法是先加或者减每个整月一直到不能减，然后再看剩下的天数和当月比较的百分比...结论 所以，moment.js的diff方法在比较以天/月份/年份这样特殊粒度的单位时，都会优先按照整粒度扣除，剩下的小数部分，是根据子一级的粒度取当年/月/日为参照按比值算出的，这才有了这种A比B的值和...B比A的值竟然不一样的情况。...虽说一般来讲这个值多一点少一点不会有影响，毕竟我们是按找自己规定的粒度来比较的，但是这种原理能整明白，也不失为一种“学到了”的收获，嘿嘿 我是数据里奥斯～
方法获得的HLA分型数据进行比较，从而对其进行了性能评估。...生物信息学算法的预测已经成为一种潜在的解决方案，因此，本文通过对4种广泛使用的HLA分型工具(OptiType、 Phlat、Polysolver和seq2hla)进行准确性比较，从而确定最佳分型方法。...表1.不同方法下HLA分型的准确性 2、测序深度对准确性的影响 在不同的全外显子测序深度下，作者发现，基于WES数据，OptiType准确性不受影响， Phlat的准确性缓慢提高；Polysolver...图2：测序深度对准确性的影响 3、不同样本类型和计算机模拟后的准确性比较 将来自肿瘤组织和对照PBMC样本的WES数据的HLA 分型准确性比较(图a )，发现正常PBMC样本的准确性结果大多高于肿瘤组织...方法获得HLA基因分型数据进行比较和准确性评估，从而对分型工具进行了性能评价，最终确定了潜在的最优HLA分型方法工具和可能适合HLA分型方法的测序数据。
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