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。
所以另一个孩子也是女孩的概率是1/3。 这个答案的计算过程没什么问题，我想大家应该都能看明白，但是不知道会有多少人觉得奇怪。为什么答案不是 1/2 呢？难道两个孩子的性别不是独立的吗？...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。
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。。。
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。...sns.load_dataset('mpg') correlation_matrix = data.corr(numeric_only=True) correlation_matrix 如果你是统计和分析相关工作的...( data.corr(), xnames=data.columns.tolist()) plotly 默认情况下plotly这个结果是如何从左下到右上运行对角线1.0的。...这个结果也可以直接使用用sns.pairplot(data)，两种方法产生的图差不多，但是seaborn只需要一句话 sns.pairplot(df[['mpg','weight','horsepower...Python中大多数工具的标准默认输出将不包括p值或观察计数，所以如果你需要这方面的统计，可以使用我们子厚提供的函数，因为要进行全面和完整的相关性分析，有p值和观察计数作为参考是非常有帮助的。
cmpxchg是X86比较交换指令，这个指令在各大底层系统实现的原子操作和各种同步原语中都有广泛的使用，比如linux内核，JVM,GCC编译器等,cmpxchg就是比较交换指令，了解cmpxchg...当该输出信号被断言时，来自其他处理器或总线代理的用于控制总线的请求被阻止。对于Intel386，Intel486和Pentium处理器，明确锁定的指令将导致LOCK＃信号的置位。...对于P6和更新的处理器系列，如果被访问的存储区域在处理器内部高速缓存，则LOCK＃信号通常不被断言;相反，锁定仅应用于处理器的缓存。...为了更清楚理解cmxchg，需要同时看ARM和x86两种架构下的实现一个RISC,一个CISC，linux内核提供了两种架构下的实现。...对比来看虽然X86只用了一条指令，但是处理器内部肯定将这条指令转成了类RISC的微码。
就是我爬取同样的网页，用xpath的时候会将图上这样的script标签里面的内容当成text取出来，但是用BS4就不会。导致两种方法取出来的text不一样。这种情况应该如何处理？...我可能想问的是： 1.存在这种差异是对的吗？确认不是我代码写错了？ 2.纯技术上，如果Xpath的结果想去掉这段，bs4的结果想有这段应该如何处理？...json是相对而言最简单的，但json在静态网页上用不上。 顺利地解决了粉丝的疑问。 如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【沐子山树】提出的问题，感谢【Kimi】、【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
本地使用 wrk 压测 nginx 的一个 hello,world!接口。wrk 的 qps 是 20 多万，全部 200 状态吗，无异常。...ab 结果是 1 万多的 qps，locust 只有 6 千多的 qps。本机 32 核 CPU,结果差异这么大，请问该相信哪个呢？ 下面是压测过程： wrk ...., write 0, timeout 0 Requests/sec: 206509.01 Transfer/sec: 38.98MB 查看请求数量cat access.log|wc -l，结果...ab 压测-c 10000 报错，为了一致，使用 wrk 压测-c 1000,qps 的值为216547.69。...locust 启动了一个 master，28 个 slave，结果 qps 只有 6700 左右，请问哪个比较接近真实？
，因为它数据集是（PRJNA777911）也就是说并没有给出来表达量矩阵，需要自己去下载fq文件走cellranger软件对10x技术单细胞定量流程，很耗费时间，当时仅仅是觉得 它的降维聚类分群似乎是不理想...，如下所示： 分群似乎是不理想 如果仔细的看文章描述：41,237 cells from all 22 nonmalignant and tumor samples, 就会比较奇怪，因为一般来说，10x...fq文件后走了这个cellranger软件对10x技术单细胞定量，然后发现居然是细胞数量真的是10万以上！！！...如下所示： 细胞数量真的是10万以上 这样就很尴尬，细胞数量如此差异，很让初学者怀疑是不是什么地方有问题，交流了代码就发现确实是不同版本的cellranger软件对10x技术单细胞定量结果可以相差两倍以上...大量的测序的reads本来是落在了基因的内含子区域是不会被计入表达量的，但是最新版改变了策略，落在基因的内含子区域的测序的reads计入基因表达量，所以之前很多不合格的细胞这次合格了。
，因为它数据集是（PRJNA777911）也就是说并没有给出来表达量矩阵，需要自己去下载fq文件走cellranger软件对10x技术单细胞定量流程，很耗费时间，当时仅仅是觉得 它的降维聚类分群似乎是不理想...如下所示： 细胞数量真的是10万以上 这样就很尴尬，细胞数量如此差异，很让初学者怀疑是不是什么地方有问题，交流了代码就发现确实是不同版本的cellranger软件对10x技术单细胞定量结果可以相差两倍以上...参考： 10X的单细胞转录组原始数据也可以在EBI下载 一个10x单细胞转录组项目从fastq到细胞亚群 一文打通单细胞上游：从软件部署到上游分析 PRJNA713302这个10x单细胞fastq实战...一次曲折且昂贵的单细胞公共数据获取与上游处理 只能下载bam文件的10x单细胞转录组项目数据处理 不知道10x单细胞转录组样品和fastq文件的对应关系 10X单细胞转录组测序数据的 SRA转fastq...踩坑那些事 10x的单细胞转录组fastq文件的R1和R2不能弄混哦
2022-06-19：给出n个数字，你可以任选其中一些数字相乘，相乘之后得到的新数字x， x的价值是x的不同质因子的数量。 返回所有选择数字的方案中，得到的x的价值之和。 来自携程。...); } } let n = arr.len() as isize; let mut ans = 0; // count ：含有这个因子的数...，有多少个 // others : 不含有这个因子的数，有多少个 for (_, count) in cnt_map.iter() { let others = n -...for _i in 0..n { arr.push(rand::thread_rng().gen_range(0, v) + 1); } return arr; } 执行结果如下
我们常常使用du和df来获取目录或文件系统已占用空间的情况。但它们的统计结果是不一致的，大多数时候，它们的结果相差不会很大，但有时候它们的统计结果会相差非常大。...(2).在/tmp的data block中添加一条a.txt文件的记录。该记录中包括一个指向inode号的指针，例如"0x2222"。..._64.img 13M /mnt/linux工具/cirros-0.3.4-x86_64-disk.img 31M total 这里统计的两个img文件就是在不同分区内的。...由于df是根据superblock中空闲和使用数据块的数量来计算空闲空间和已使用空间的，所以df统计的时候会将这个已被"删除"的文件统计到已使用空间中。...而df却将该文件大小统计进去了，因为my.iso占用的data block还未被标记为未使用。 再关掉tail进程，然后df再统计空间，结果将和du一样显示为正常的大小。
： long 长度范围是-2^63 到 2^63 -1 integer 长度范围是 -2^32 到 2^32 -1 所以 file_id(文件id)和trip_id(trip_id)用的是 long...,而 creator_id(用户id) 使用 integer time 都是日期类型，所以使用了 date 字段 text 类型适用于需要被全文检索的字段，例如新闻正文、邮件内容等比较长的文字。...所以 sensor_type（传感器类型） 和 data_source_system（源系统） 使用了 keyword 类型 index 索引为false，说明这个字段只用于存储，不会用于搜索，搜索这个字段是搜索不到的...timed_out 告诉我们查询是否超时 在 hits 数组中每个结果包含文档的 _index 、 _type 、 _id ，加上 _source 字段。...这意味着我们可以直接从返回的搜索结果中使用整个文档。这不像其他的搜索引擎，仅仅返回文档的ID，需要你单独去获取文档。
前言 " 近期做新项目，在设计表结构的时候，突然想起来之前面试的时候遇到的一个问题，那时候也是初出茅庐，对很多东西一知半解（当然现在也是），当时那个小哥哥问我为什么交易和退款要拆成两个表？...但是恰好那次那个小哥哥就问了这个问题，支付和退款为什么要分开记录？ 当时也是确实是实力不允许，我只是说了就是这么用的，把正向流程和逆向流程拆开，分开实现逻辑，比较方便。...字段设计 交易和退款是完全不同的两种业务，不像账户流水就是资金记录。 交易除了订单状态还有一些交易信息比如商户号、优惠金额、实付金额、交易渠道、商品 id 名称、备注等各种信息。...开发效率 交易和退款分开之后，两个人负责不同的业务进行开发，包括业务逻辑和查询展示。如果放在一起，就很多字段不能保证别人知道有还是没有，是存储还是不存储，毕竟表里设置的都可以为空。...A: 在很多 APP 中大家看到的多种订单都是在一个列表里面展示出来的，比如：支付宝的账单页面。 当然，如果前端分 tab 页，分开展示不同的业务，那对后端来说简直不要太友好。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 8种机械键盘轴体对比 本人程序员，要买一个写代码的键盘，请问红轴和茶轴怎么选？...1.1 描述 SFTP(SSH File Transfer Protocol)即安全文件传送协议)，是一数据流连接，提供文件访问、传输和管理功能的网络传输协议。...sftp是基于ssh上实现的，所以严格来说我们是无法来关闭ssh，而只是使用sftp。 ssh默认使用的是22端口，当然这个端口是可以修改的。...，限制他们的操作，这个可以利用Rssh和Scponly或者实现。...但是如果提过sftp服务需要给另外一个局域网的用户使用，这样我们虽然对这些用户做了限制，我们的ssh服务还是开着的，这样他人还是可以猜我们服务器的用户名和密码，通过ssh登录上来，最好的方法是我们暴露出去的服务根本无法通过
作者 | 骏马金龙 来源 | https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/8659301.html 今天有个人问我du和df的统计结果为什么会不同。...我们常常使用du和df来获取目录或文件系统已占用空间的情况。但它们的统计结果是不一致的，大多数时候，它们的结果相差不会很大，但有时候它们的统计结果会相差非常大。..._64.img 13M /mnt/linux工具/cirros-0.3.4-x86_64-disk.img 31M total 这里统计的两个img文件就是在不同分区内的。...而df却将该文件大小统计进去了，因为my.iso占用的data block还未被标记为未使用。 再关掉tail进程，然后df再统计空间，结果将和du一样显示为正常的大小。...Spring Boot 2.x基础教程：多文件的上传 JetBrains放出Java代码质量检查工具Qodana，不了解一下？ Spring Boot 2.x基础教程：实现文件上传
怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。...为什么需要建立索引 首先，我们都知道建立索引的目的是为了提高查询速度，那么为什么有了索引就能提高查询速度呢？ 我们来看一下，一个索引的示意图。 ?...IO，将索引数据分批的加载到内存中，因此一个好的索引的数据结构，在得到正确的结果前提下，一定是磁盘IO次数最少的。...MySQL的索引为什么选择了B+Tree 经过上面的层层分析，现在我们可以总结一下MySQL为什么选择了B+Tree作为它索引的数据结构呢。...经过以上几点的分析，MySQL最终选择了B+Tree作为了它的索引的数据结构。 InnDB的数据存储文件和MyISAM的有何不同？
、count(field) 为上层的标准结果，不同存储引擎的底层实现方式可以不相同，但是结果是一样的，因此主要比较三种查询方式查询结果。...(2)...count(n)count(*) 和 count(1)、count(2)...count(n) 语义上略有区别，但它们的执行结果集一致。...总结上文中讨论了一些 count 函数的一些表现，并没有涉及 where 条件的使用，因为一旦引入 where 条件就会引入多个字段和多个字段的索引进行成本分析：上面的规则虽然看着很多，但实际上结合结果集和...我对技术的热情是我不断学习和分享的动力。我的博客是一个关于Java生态系统、后端开发和最新技术趋势的地方。...作为一个 Java 后端技术爱好者，我不仅热衷于探索语言的新特性和技术的深度，还热衷于分享我的见解和最佳实践。我相信知识的分享和社区合作可以帮助我们共同成长。
这篇文章会聚焦于遇到“循环引入”时，两者的处理方式有什么不同，这篇文章会讲清： CommonJS和ES Module对于循环引用的解决原理是什么？...CommonJS的module.exports和exports有什么不同？ 引入模块时的路径解析规则是什么。 JavaScript的模块化 首先说说为什么会有两种模块化规范。...其实模块化规范远不止这两种，JavaScript官方迟迟没有给出解法，所以社区实现了很多不同的模块化规范，按照出现的时间前后有CommonJS、AMD、CMD、UMD。...路径解析规则 路径解析规则也是面试常考的一个点，或者说，为什么我们导入时直接简单写一个'react'就正确找到包的位置。...循环引入 和CommonJS一样，发生循环引用时并不会导致死循环，但两者的处理方式大有不同。
在你问我之前我先回答你：是的，上面的回测只用以前的数据去训练模型（稍后会给出细节）。 所以这是一个可以让我变富有的印钞机！ 好了，让我们就此打住吧！不要这样做。 我再说一遍：不要这样做！...事实上，从技术层面讲许多这样的方法都是非常精确的。 本文的目的在于解释为什么那些模型在实际应用中靠不住，为什么他们的预测结果不一定适合于实际交易。 那为什么是这样的呢？让我们一起看个究竟。...那这个结果到底是哪里出问题了呢？ 为什么我们不能将这个模型用于实际交易？ 我们将这个图放大到最近的30天，然后仔细观察一下。...正如你所看到的，我们几乎可以观察到实际数据和预测数据的一个近乎完美的重合。也就是说，我们的模型本质上只学习了前一天的价格。 这样的结果正是我在许多用LSTM做单点预测的事例中看到的。...事实上，如果我们计算实际回报和预测回报之前的相关性，不论是原始的预测还是平移一天的预测，我们都可以得到如下观察结果： fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize
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