2、使用INT中断，当有触摸发生，INT输出信号触发外部中断。在中断服务程序中读取0x814E的低4位得到触摸点数，再去读取相应个数的坐标值，读完后把0x814E寄存器清为0。...3、使用IIC的DMA，因为IIC的通信频率是400K，假如只有一个触摸点，那么把这个触摸点的坐标读出来需要：S+ADR_W+ACK+Reg_H+ACK+Reg_L+ACK+E+S+ADR_R+ACK+...使用DMA的方式，只需要把数据放入、取出就可以了，时间可以缩短到几个us。具体方法是，开两个DMA通道，一个用于发送，一个用于接收。...Reg_L+ACK+E，接收通道负责S+ADR_R+ACK+DATA_1+ACK+DATA_2+ACK+DATA_3+ACK+DATA_4+ACK+DATA_5+ACK+DATA_6+NACK+E，根据自己的使用情况确定好需要读取多少个坐标...四、其他提示 1、GT9xx的触摸检测频率为100Hz，因此使用DMA或者轮询时，读取频率为100Hz就可以了，读再快也没有意义了。 2、检测触摸是否一直按着没放，需要做一下额外的处理。
刚遇到这两个符号的时候不知道它们代表的含义，在经过百度后才发这两个符号的秘密。 下面来看一下在PHP中->的秘密，如下代码。 的是汉字中“的”这个字的含义，比如这行代码，翻译过来就是$this的speed等于speed加10。当然这只代表本人的观点，如果有错请多指教。...php //从数组变量$arr中，读取键为apple的值 $arr = array('apple'=>"苹果",'banana'=>"香蕉",'pineapple'=>"菠萝"); $ar/**【当下浏览的服务器和开发工具是哪些...> 在此代码中，先声明一个arr数组，然后声明一个arr0等于苹果的键，接下来用IF来判断他是否存在，如果存在则输出数组中，此键右侧的值。...简单来说就是给别人起一个外号，用外号来代表某个人，/ /提起他的外号，就可以知道他是谁的意思。
WRF作为成熟的区域中尺度气象模式，文档齐全且教程详细，对于用户较为友好，但是想要获得一个好的模拟结果，需要注意很多地方， 1 模拟区域domain设置 模拟区域不能太小，否则模拟结果基本为全球模式侧边界的强迫结果...(Warner, 2011) 2 初始化和spin-up预热过程 模拟结果的好坏很大程度取决于初始场(IC)的质量。 要了解初始场的数据来源，比如初始场来源于预报数据、再分析数据或者气候数据。...侧边界可能会导致许多负效果，以下几点可减少或避免侧边界导致的负效果： 侧边界尽可能避免强强迫； 应使用分辨率一致的输入数据； 尽可能使用高时间分辨率的侧边界数据，即3小时间隔比6小间隔更好； 应尽可能使用交互边界...10km>dx>5km: 灰色区域(Grey Zone), 是否使用积云对流参数化方案仍没有共识，可以尝试使用GF、MSKF等尺度自适应的积云方案。个人建议分辨率的设置可以避开5~10km。...最后，WRF的使用者应该时刻牢记以下几点： 模拟结果受到很多因素的影响，如模拟区域的设置(水平和垂直的)、输入的数据(包括气象场和静态数据)、侧边界条件等； 模式是存在缺陷的，对于某些具体天气过程是无法得到好的模拟结果的
题目 给你一个表示某个正整数的字符串 number 和一个字符 digit 。 从 number 中 恰好 移除 一个 等于 digit 的字符后，找出并返回按 十进制 表示 最大 的结果字符串。...生成的测试用例满足 digit 在 number 中出现至少一次。...示例 1： 输入：number = "123", digit = "3" 输出："12" 解释："123" 中只有一个 '3' ，在移除 '3' 之后，结果为 "12" 。...示例 2： 输入：number = "1231", digit = "1" 输出："231" 解释：可以移除第一个 '1' 得到 "231" 或者移除第二个 '1' 得到 "123" 。...两种方案的结果都是 "51" 。
LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：开发：使用LangChain的开源构建块和组件构建应用程序。使用第三方集成和模板开始运行。...生产化：使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链条，以便您可以自信地持续优化和部署。部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。二、在SQL问答时如何更好的提示？...，对传入的llm要做一个修改, 使用OpenAI的不需要修改。...SQL query:*2-8、验证输出结果SQL问答的二次验证：构建思维链构建提示词，让模型二次检查SQL语句的准确性构建完整思维链from langchain_core.output_parsers...})print(query)Notice: 并不是说二次验证不好，在一般情况下，结果通常会受到大模型理解能力的影响，换句话说，规模较小、理解能力较差的模型，使用二次验证的效果反而会更好，因为会调用两次模型
通过前面的讲解，我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据，得到我们想要的表达矩阵，也学会了两个常用的套路分析得到的表达矩阵，就是GSEA分析和差异分析。...历史目录： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的...但是差异分析通过自定义的阈值挑选了有统计学显著的基因列表后我们其实是需要对它们进行注释才能了解其功能，最常见的就是GO/KEGG数据库注释咯，当然也可以使用Reactome和Msigdb数据库来进行注释.../BIOCARTA/REACTOME等数据库 http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/08/02/2125314.html 虽然懂了原理可以让我们更方便的理解结果.../KEGG注释一般是得到如下表格： ?
如果你要写java脚本，也不要使用Beanshell的任何元件，建议大家使用JSR223开头的元件。 原因是：本身这个Beanshell元件的代码，消耗的资源就非常得多，它的性能比较差。...请求的名称 运行结果 我们期望它得到过程是：{var_1} {var_2} 期望的结果是：引用变量的值。...实际结果是： 要进行两次变量计算。这个方法是办不到，得不到我们想要的结果。...然后再使用$符号和大括号扩起来，进行了变量引用，这样才得到想要的结果值。 http请求：修改了名称和消息体数据 运行成功 3.注意 取样器在运行的时候，HTTP请求里的名称也会进行代码的运算。...${变量名称} 得到变量的值。 ${__V(前缀_可变后缀)}得到是这个“前缀_可变后缀”的变量名的值。 ${__P(属性名称)} 得到的是属性名称的值。
文章目录 一、Proguard 默认混淆结果 二、Proguard 保留类及成员混淆结果 三、Proguard 保留注解以及被注解修饰的类/成员/方法 更多 ProGuard 混淆配置参考 : https...://www.guardsquare.com/en/products/proguard/manual/usage 一、Proguard 默认混淆结果 ---- ProGuard 的默认混淆结果 , 就是没有...人为添加保留任何设置 , 使用的是 默认混淆文件 , 除了 MainActivity , 以及 MainActivity 中的 3 个内部类 , IdleHandler , Handler , Thread..., 其余 Java 文件都被混淆 ; 二、Proguard 保留类及成员混淆结果 ---- 在 应用 Module 下的 proguard-rules.pro 中进行如下配置 : # 保留 MainActivity...和 成员没有被混淆 ; 因此可以使用注解形式 , 灵活配置某个类 / 方法 / 成员 不被混淆 ;
场景： 开发环境（windows下）调用第三方接口验签通过，发测试环境（linux下）后死活验签通过不了 原因： md5是一项成熟的加密技术，问题应该在代码里，查了查感觉可能是字符编码的问题...，导致加签没通过，这样的话只能是环境导致的字符编码出现问题，就我所知的有getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组，发现公共代码里进行md5加密是要进行转字节的 /**...); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { } return resultString; } 所以这里的getBytes...()不确定性太大，需要指定编码方式来降低耦合（代码与环境的耦合）。 ...解决方法： 将getBytes()方法指定具体的编码方式，如:getBytes("UTF-8") /** * md5加密 */ public static String
最近，有位朋友在一个实际工作问题中，在表2使用合并查询从表1的结果中匹配最高（阶段）项，眼看着表1的结果是对的，但表2里却得到了错误的返回结果，具体情况如图所示： 为什么会这样？...我们先来看表1的处理情况。 为了合并查询得到最高阶段项，对表1进行降序排序： 然后通过删除重复项保留最高阶段数据： 从表1的结果来看，的确保留了最高阶段的数据。...然后，在表2里使用合并查询获取表1中的结果并展开： 咦！！！ 表1的处理结果明明是阶段4（报价），为什么合并查询得到的结果却是阶段2（售前）？ 这难道是Power Query的Bug吗？...这里的问题根源其实是表1的处理问题，我以往发布的多篇文章案例中，在涉及Power Query中使用排序的问题时会强调，Power Query的排序需要增加添加索引或Table.Buffer的步骤，使排序的结果真正...所以，回到这个问题，针对表1的排序步骤，我们可以嵌套Table.Buffer函数（图中中间行为原排序操作生成的代码，无所做任何改变）： 这时，我们再看表2的结果： 完全正确！
一直不明白，spring为什么可以通过注入LocalSessionFactoryBean的bean名称来得到SessionFactory，起初以为LocalSessionFactoryBean必然是...SessionFactory的派生类，但是分析源码发现这两个类没有任何关系，只是LocalSessionFactoryBean持有了一个SessionFactory的引用，后来得知，spring在注入LocalSessionFactoryBean...的时候会自动调用LocalSessionFactoryBean中的getObject方法将LocalSessionFactoryBean中的SessionFactory属性返回，来替换掉LocalSessionFactoryBean...的实例，那如果我们非要得到LocalSessionFactoryBean的实例怎么办呢，很简单，就在注入bean的名称的时候前面加上‘&’即可。
但是关于融合基因的后续生物学介绍我们说的不够，现在就带领大家仔细理解一下star-fusion软件的结果！...我们的示例项目得到的结果，按照JunctionReadCount排序如下： #FusionName JunctionReadCount SpanningFragCount FGFR3--TACC3...首先IGV可视化 得到的结果通常是需要可视化，如果我们单独的IGV可视化FGFR3基因如下： ?...所以这样是无法浏览融合事件的，需要采用高级工具，比如FusionInspector 然后使用FusionInspector仔细检查 它虽然说是star-fusion御用小工具，但不限于star-fusion...如果要批量检验全部样本的star-fusion结果呢 就需要写自动化批量处理的脚本了。这个很难哦，感觉写出来了能看懂的也不多，就算了吧！
关于LightsOut LightsOut是一款功能强大的DLL生成工具，该工具可以帮助广大研究人员轻松生成经过混淆处理的DLL。...该工具可以随机化DLL中所有的WinAPI函数使用、XOR编码字符串和基础的沙箱检测，并使用了Mingw-w64将经过混淆处理的C代码编译为DLL文件，然后再加载到任何有AMSI或ETW的进程中，例如PowerShell...options: -h, --help 显示工具帮助信息和退出 -m , --method 要使用的绕过技术...(可选: patch, hwbp, remote_patch) (默认: patch) -s , --sandbox 要使用的沙箱规避技术...: -p , --pid 要修补的远程进程PID （右滑查看更多） 工具使用 我们可以直接将工具输出的DLL文件发送到目标系统中
PS：使用if判断时,需要在判断结束处填入"fi",表示if语句块的结束 例如: if [ $ACTION = "add"] then ... ...; else ...../-gt大于(greater than) if [ "$a" -gt "$b" ] //-ge大于等于 if [ "$a" -ge "$b" ] //-lt小于(less than) if [ "$a"..."$b")) //>大于(在双括号中使用) (("$a" > "$b")) //>=大于等于(在双括号中使用) (("$a" >= "$b")) 在字符串比较使用如下 if [ "$a" = "$b"...= if [[ "$a" < "$b" ]] *判断< if [ "$a" \使用在[ ]结构中的时候需要被转义....if [[ "$a" > "$b" ]] *判断> if ["$a" \> "$b" ] *判断> 注意">"使用在[ ]结构中的时候需要被转义.
1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class） 下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...=None) y_true: 是样本真实分类结果，y_pred: 是样本预测分类结果 labels：是所给出的类别，通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重 实现例子：
随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。 然而， 有时候用同样的数据训练同一个网络，你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。...在这个教程中，你会学到怎样设置随机数生成器，才能每次用同样的数据训练同一网络时，都能得到同样的结果。 我们开始。 ? 教程概览 这个教程分为六部分： 为啥我每次得到的结果都不一样？...我如何得到可重复的结果 我应该如何设置种子点 神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。...如果我仍然得到不同的结果，怎么办？ 为了重复迭代，报告结果和比较模型鲁棒性最好的做法是多次（30+）重复实验，并使用汇总统计。...来自复杂模型的随机性 由于模型的复杂性和训练的并行性，你可能会得到不可复现的结果。 这很可能是由后端库的效率造成的，或者是不能在内核中使用随机数序列。
最后，通过对iOS开发的优势和痛点进行对比分析，为开发者提供了全面的了解和思考。 iOS开发作为移动应用开发的重要领域，吸引着越来越多的开发者投身其中。...iOS开发的优势 高用户体验：iOS设备以简洁、直观、美观的用户界面和流畅的性能而闻名，提供卓越的用户体验。...良好的市场份额：iOS设备拥有庞大的用户基础，尤其在北美、欧洲等地区市场份额较大，有利于应用程序的推广和用户增长。...先进的开发工具和文档支持：丰富的开发工具和文档支持使得iOS开发更加便捷高效，有助于构建高质量的应用程序。...为了简化发布流程，可以使用appuploader开发工具提交应用程序，无需安装Xcode开发工具。该工具还提供制作证书、描述文件、安卓证书、截图提交等功能，进一步便利开发者操作。
emedicine.medscape.com/article/994656-treatment http://emedicine.medscape.com/article/994656-medication 本文的重点是探究如何把现有的研究结果的我的全基因组测序数据结合起来...我的搜索关键词是：Otitis Media With Effusion gene ，谷歌可以得到一系列的结果，当然需要你英文水平还行才能看下去。...有些文章说的是某些SNP位点与该OME的相关程度，其它的是在探究OME患者跟正常人有哪些基因的表达是显著变化的，当然也可以是研究甲基化情况，或者什么miRNA的调控呀，转录因子的结合情况呀，蛋白或者代谢物的表达情况呀...也就是这个科学团体研究了近万人才得到了这个可疑位点，跟OME显著相关的。 前面我们已经把我的vcf文件添加了dbSNP的标签，简单搜索一下发现，我的确有这个变异，唉。...;RSPOS=159699284;RV;SAO=0;SLO;SSR=0;VC=SNV;VLD;VP=0x05010000000515053f000100;WGT=1;dbSNPBuildID=101 GT
今天发包给客户，发现混淆后的库时序有点问题。再三调试，发现锁失效了。wait()没有任何阻塞就跳过了。 ok，90%情况就是在哪里触发了notify/notifyAll咯。...我翻了一下我CI上的库记录，发现前两个月的库是没问题的，看来是中间某段时间修改混淆脚本出了问题。...所以问题就在于：使用了通配符“public *”之后，proguard把LogUtil之外的方法删了，例如我的EsLock.java中的wait()的调用。...简单解释一下： proguard的混淆是需要往上寻找父类的方法的，所以通配符*也会包括父类的方法。...class specifications是一个统一的定义，-keep等配置也会用到。所以可能很难兼顾所有配置项的使用场景。
关于EntropyReducer EntropyReducer是一款针对Payload隐蔽性增强的安全工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够有效地降低Payload的熵，并对Payload代码使用串行链表进行混淆处理...工具使用 EntropyReducer可以直接通过命令行来读取原始的Payload文件，并将混淆处理后的版本以相同文件名（带.ER前缀）的形式写入到输出目录中。...经过混淆处理后的最终版本Payload大小取决于BUFF_SIZE和NULL_BYTES的值，计算方式如下： FinalSize = ((OriginalSize + BUFF_SIZE - OriginalSize...EntropyReducer.c和EntropyReducer.h文件导入至自己的项目中，并调用相关的混淆/反混淆函数即可。...5.883： 相同的文件使用AES加密后的熵为7.110： RC4算法处理相同文件后的熵结果为7.210： 使用EntropyReducer处理相同文件后的熵为4.093： 许可证协议
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