今天聊一道 4 键键盘问题，这个问题挺有意思，而且可以明显感受到：对 dp 数组的不同定义需要完全不同的逻辑，从而产生完全不同的解法。 首先看一下题目： ?...尝试分析一下这个算法的时间复杂度，就会发现不容易分析。...最后总结 动态规划难就难在寻找状态转移，不同的定义可以产生不同的状态转移逻辑，虽然最后都能得到正确的结果，但是效率可能有巨大的差异。...显然这种操作序列的结果不是最优的，但是我们并没有想办法规避这些情况的发生，从而增加了很多没必要的子问题计算。...根据这个事实，我们重新定义了状态，重新寻找了状态转移，从逻辑上减少了无效的子问题个数，从而提高了算法的效率。
这里Materialize with deduplication 的意思是，当第一次MYSQL需要这个子查询的结果的情况下，会将临时结果产生为一个临时表，当再次需要这个结果的时候会再次调用。...Materialize with deduplication 同时产生了子查询的结果后，并且结果为一行，将主表和产生的新的临时表进行了 nested loop inner join的操作。...，1 2 SQL 的结果是一致的，第三个用 LEFT JOIN 表达的SQL 的结果和前两个不一样。...这里结果的不同主要有几个问题 1 IN EXIST 在数据结果查询中，是有去重的功能的。...，要明白 IN EXIST 和 LEFT JOIN 之间的区别，避免结果不是自己要的。
前两天有人咨询小编标签打印软件中不同标签打印不同份数是如何实现的，大家都知道标签重复打印的份数如果一样，直接在标签打印软件中设置就行，但是，如果要实现不同标签批量打印不同份数，我们可以利用数据处理工具对数据源进行简单的处理...把保存在Excel表格中的标签数据另存为“.csv”格式的文件 然后用“记事本”打开“.csv”格式的文件，打开之后把第一行不是标签数据的内容删除，然后再把“.csv”格式的文件另存为“TXT”文件，...接下来打开数据处理工具，设置分隔符为英文的逗号“，”选择需要按照数据值复制的列，然后添加上一步保存的“TXT”格式的源文件，设置好保存位置，点“整理”，最后处理的结果，比如电脑标签需要打印两份，相应的标签数据就变成了两行...把最后的“TXT”格式的标签数据文件通过数据库导入标签打印软件中，然后在标签打印软件中绘制相应的标签，打印预览查看效果，可以看到，不同标签按照自己的需要打印了不同份数。...以上就是在标签打印软件中实现不同标签打印不同份数的过程，操作起来也很简单，借助数据处理工具很容易就可以实现不同标签打印不同份数的功能。
我一般用MACS2做peak calling，但是不知道效果是不是最好的，去搜了一下，发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。...这篇文章比较了如下四个软件： ?...image 用 ENCODE中的K562, GM12878 和 HelaS3的DNase-seq的数据从以下几方面去比较这几种软件的效果： sensitivity 和 specificity 作者先从ENCODE...中下载了K562, GM12878 和 HelaS3的几十套转录因子结合（TFBS）的narrow peaks的数据，用BEDOPS取了这些的并集作为比较这几种软件的"reference set"。...image ZINBA_N具有最小的TPR，即可能会错失更多正确的DHS，不过它同时也有最小的FDR。
PERMANOVA（即adonis）和ANOSIM本身分析的东西不一样，得到结果不同也很正常。 如果考察的因子影响很强，通常会得到相似的结果。如果因子影响很弱，那么结果可能产生差别。...因此，结果不同可能表明因素的影响可能不是真的，或者效应很弱。 另外还需要查看对应方法的统计量，即PERMANOVA的F值和ANOSIM的R值。...可增加置换检验次数查看对结果的影响，通常显著的P值会随着检验数量的增加而减少。 个人主观经验，F值为10都是比较低的。强F值可以达到20，50甚至100。...如果PCoA结果分得很开，一般PERMANOVA也能检验出来。 如果多因子间存在交互效应，结果也会不同。PERMANOVA可直接处理交互效应，而ANOSIM不能。...最后，样本的类型，重复的个数也会造成影响。
，各自独立分析都有差异结果，这个时候我们就可以比较两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果。...第一次差异分析结果（基于zscore表达量矩阵） 虽然GSE30122这个数据集的作者给出来的表达量矩阵是被zscore的，但是也是可以走limma这样的差异分析流程的，就有上下调基因，可以绘制火山图和热图...[ids,'g'], zscore_deg = zscore_deg[ids,'g'] ) table(df) gplots::balloonplot(table(df)) 总体上来说，两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果一致性还行...； 这个时候，可以重点看看两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果的冲突的那些基因，以及一致性的那些基因的功能情况。...，都是有生物学功能的 原则上，我们肯定是相信我们从cel文件开始自己制作好的affymetrix的表达量芯片矩阵的差异分析结果啦。
win和linux的php异或运算结果不同 作者：matrix 被围观: 3,383 次 发布时间：2015-06-17 分类：兼容并蓄 零零星星 | 3 条评论 » 这是一个创建于 2633...一个获取key的函数（模拟js的php代码）在本地测试成功，而在服务器上失败。 逐行die()之后发现问题在于b ^=4294967295;之前获取的b都没问题，可到了这里就结果完全不一样。 真是狗日的xor仙人板板。为什么换成xor结果和^又不同。 难道xor不是异或。。。 Q1：幸好我不是第一个发现。...php开启了GMP：gmp_xor()进行xor运算 Q2：无解 将^ 换成xor运算win和linux的结果都一样。...但是为毛线它又和^的结果不同。。。 应该也是整数溢出吧。。。
ngs组学里面，表达量层面数据大家接触的最多，尤其是基因表达，无论是转录组测序的还是基因芯片的表达量矩阵，都是有分组，每个组内部有三五个重复，这样我们才有可能使用合适的算法去确定统计学显著的不同分组里面的统计学显著的上下调基因...) 当然了，不同公司的WGS,WES和捕获测序产品不一样，但是背后的原理是一致的，都是要找 点突变和拷贝数变异，最后根据不同分组或者队列样品的统计学检验， 去确定 Significantly mutated...functional impact on gene function (OncodriveFM, e-driver), positive selection on certain genes (dNdScv) 可以看到不同软件工具的算法的一致性并不是很好...： 不同软件工具的算法的一致性并不是很好 尤其是MuSig2CV简直是一枝独秀啊， 它找到的402个SMGs是其它软件都没有的，所以这个时候我们通常是并不会选择并集了，而是选择交集，如果是选择全部的...前面尽管说使用了不同软件，增加了的可信度，但是仍然是需要去和公共数据库其它队列研究去对比，比如 TCGA, MSKCC, and DIFC ，继续说明文章最后定位到的SMGs的意义。
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/53285158 我们在开发中一般下载图片会使用SDWebImage这个第三方，可在不同的网络下如果后台返回的图片有小图和大图且有...：不同的网络下下载不同的图片的需求，我们需要做相应的判断： AFNetworkReachabilityManager * manager = [AFNetworkReachabilityManagersharedManager...topicModel.image1] placeholderImage:[UIImage imageNamed:@""]]; }else{ // 如果没有大图需要进行下载 // 需要判断当前网络的状态
最近，我发现学徒在学习GEO数据挖掘的过程中，遇到了第一个也是至关重要的一个难题就是对下载后的数据集进行合适的分组，因为只有对样本进行合适的分组，才有可能得到我们想要的信息。...但是不同的GSE数据集有不同的临床信息，那么我们应该挑选合适的临床信息来进行分组呢？...这里面涉及到两个问题，首先是能否看懂数据集配套的文章，从而达到正确的生物学意义的分组，其次能否通过R代码实现这个分组。同样的我也是安排学徒完成了部分任务并且总结出来了！...，重复的地方不赘述，从有差异的地方开始。...，在不同的情况下选取最合适当下的方法，方便自己去做后续的数据分析。
假装作者是对的，他们的实验的确是引入了这个突变吧。本来都想发出去了，但是学徒凭运气找到了这个位置，给大家过目： ? 然后看相关系数 三种文件都准备好了： ?...首先看 salmon这样的无需比对的流程结果和 hisat2+featureCounts的差异 ? 可以看到，同一处理组的样本在不同流程下面得到的表达量直接的相关性，是高于不同组的，符合逻辑！...但是单独查看同一个样本的不同流程的表达量，如下所示： ? 可以看到，还是有不少基因在不同流程表现差异非常显眼！那同样的，我们需要检查这些基因，简单看看5个差异最大的基因吧。 ?...salmon的这个样本的结果如下： Name Length EffectiveLength TPM NumReads ENST00000445593.6 3173 2867.291...reads，这就是我们所说的表达量。
近期我们一直在对EasyGBS的云端录像做测试，其中一个重要原因就是广大用户对云端录像的要求不断提高，因此对于云端录像的检查仍然是必不可少的一个环节。...在测试过程中，我们就发现在云端录像的查询结果跟想要查询的结果不同。 原本代码如下： 分析该段代码后我们猜测可能是由于EasyGBS根据通道ID查询结果不唯一，因为通道是自定义的可能会有重复。... data.rows; this.total = data.total; }); }, 但是这样修改代码只能点击搜索一次，之后如果设备ID变了，通道ID不变，查询的数据则不会变...，所以要在watch中监听设备ID，代码如下： Serial: function() { this.load(); }, 最后形成预览如下，查询的设备无通道的情况下正常显示无信息
然后就可以独立的设置页码和页眉了。 （如果已经写好了全部内容再插入“下一页”，那么会在下一页的第一行出现一行空行，这时候可以按一下del删除，把原来的文字提上去） 然后就是插入页码和页眉了。...而“首页不同”这个，表示该节的第一页是否特殊处理。除非是封面，否则这里不打勾。
勾选完Role-Based Strategy后会在系统管理里面出现Manage and Assign Roles该选项 进入之后，只需配置前两个配置项即可 Manage Roles 用来设置权限，要授权的任务...Assign Roles 用来给用户分配角色和权限 Manage Roles ——》Global roles ——》 添加角色 Project roles用来分配任务，可以使用正则进行匹配 以上是关于权限和任务的设置...下面是给用户分配角色 以上的关键点是Global roles和正则这两处，注意普通用户的给一个read权限即可，否则会出现所有可登录的用户会出现所有的任务。
还是之前题目里的夫妻，还是那两个孩子（至少有一个是女孩）。不同的是，假设有一天我们在公园碰见了这一对夫妻。不过，与此同时，夫妻还带了一个孩子。...我们之前一通分析，用上各种公式进行计算，得到的结果明明是1/3，为什么这里就变成 1/2 了呢？这两道题难道不是一样的吗？...我们遇见一个女孩的条件下，两个都是女孩的概率是 ? 这里潜在的信息是，我们在公园遇见一个孩子，他是男是女的概率是不同的。我们遇见了女孩，会改变剩下一个孩子是女孩的概率。...这样理解都行得通，但还是没有解决我们之前的疑惑，为什么看起来完全一样的两件事，得到的结果不同呢？就因为我们看到了其中的一个孩子吗？可是我们看到孩子，与孩子的性别的概率应该无关才对。...我们看孩子之前，两个孩子是一体的，我们看了一眼之后，这两个孩子就区分开来了。我们看之前，这是两个孩子，看了之后，就成了我们看过的孩子和没看过的孩子。从物理学上来看，这两者的熵是不同的。
大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。...一、题目 1、算法题目 “给定一个字符串s和字符串t，计算s的子序列中t出现的个数。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 115....不同的子序列 2、题目描述 给定一个字符串 s 和一个字符串 t ，计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。...babgbag babgbag babgbag babgbag babgbag 二、解题 1、思路分析 这道题可以考虑使用动态规划的方法阶梯，假设字符串s和t的长度为m和n，要算s的子序列在t中出现的个数...，那么s的长度一定大于或等于t的长度，也就是只有当m≥n的时候，个数才大于0，如果m≤n，就直接返回0。
在我们使用Git开发项目的时候，可能经常会碰到个人和公司开发的项目都在一台机器上的情况。不管你们有没有，反正我是碰到了。因为公司有公司自己分配的邮箱，而我自己喜欢用自己的邮箱开发自己的项目。...这样可能会导致邮箱混用的情况。...比如我们之前设置的命令是： git config --global user.name "aaa" git config --global user.email "a@b.com..." 这样的话，就会像是上面说的不同的项目使用一个邮箱。...但是如果我应该如何为不同的项目设置不同的用户呢。其实很简单，就是把命令中的--global给去掉就好了。因为--global代表的就是全局化的意思。
Anslan, Mohammad Bahram Department: Braunschweig University of Technology (德国布劳恩斯威格理工大学) 目前引用9次 比较了不同分析平台在两组高通量测序数据集上的性能...结果表明，计算时间、质量控制以及输出结果在很大程度上取决于所使用的平台。...前文报道过reference-based clustering methods得到的结果与之类似： Moving beyond de novo clustering in fungal community...稀释曲线用RTK做 结果 不同平台稀释曲线差异很大。两个数据集内部不同方法都存在显著差异。 a.不同平台得到的每个样本的OTU; b，再次基础上又经过多步筛选后的每个样本的OTU。...数量显著下降，不同平台之间更加趋近。也表明任何平台都不能有效的减少错误的OTU。
感觉莫名其妙，我不知道这是为什么这样的数据，调试后，，发现测试的形式我进入“2014/9/1”在节目成为“01-SEP-14”，瞬间突然，原来是因为01年9一个月14每日。...我知道这样的原因，。该解决方案直接放行：to_date(to_char(dateFrom, ‘yyyy/mm/dd’), ‘yyyy/mm/dd’)。 再次执行，成功的记录。
Python的前辈们封装了非常多的特别简单又高效的方法 只不过不常用, 也不知道而已 今天就介绍下itertools的product函数 list_a = [1, 2, 3] list_b = [",...我们要以下这样 for a in list_a: for b in list_b: for c in list_c: print(f"{a}{b}{c}") 结果是...如果只有三个循环的话, 这样写也没什么, 如果20个呢, 上百个呢, 结果可想而知, 一个长达几百行的循环 接下来, 就是我们的神器出场了 上面那个例子, 摇身一变 import itertools...for a,b,c in itertools.product(list_a, list_b, list_c): print(f"{a}{b}{c}") 就成了这样, 结果跟上面的几行一样效果,...如果是循环相同的迭代器, 还可以这样写 for a,b,c in itertools.product(list_a, repeat=3): print(f"{a}{b}{c}") 结果如下:
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