原文地址：Landsat8的不同波段组合说明 作者： ENVI-IDL中国 Landsat TM （ETM+）7个波段可以组合很多RGB方案用于不同地物的解译，Landsat8的OLI陆地成像仪包括...9个波段，可以组合更多的RGB方案。...如表1是国外公布的OLI波段合成的简单说明。表2是前人在长期工作中总结的Landsat TM（ETM+）不同波段合成对地物增强的效果。对比表3，可以将表1和表2的组合方案结合使用。...，对其它地物的清晰显示不够，但对海岸及其滩涂的调查比较适合；（4）具备标准假彩色图像的某些点，但色彩不会很饱和，图像看上去不够明亮；（5）水浇地与旱地的区分容易。...3、4、5 非标准接近于真色的假彩色图像 对水系、居民点及其市容街道和公园水体、林地的图像判读是比较有利的。
方法非常多，这里就简单介绍非常常用的几个方法： (1)、getDate() 从 Date 对象返回一个月中的某一天 (1 ~ 31)。...更多Date对象方法，请点击： JavaScript中Date对象的那些事儿 这里，我们获取到当前时间是白天或者夜晚后，直接根据变量，添加class选择器，根据选择器设置不同背景图片即可。...，晴、多云、阴、雨、雷、雪，简单的6个场景，如果觉得不够全面，可以根据高德提供的天气枚举，做的更详尽，这里只是简单举例。...weatherNum就是我们根据天气分配不同场景的依据。 vue 组件（组件传值等） ?...，这里只是运用了一下，所以，大家如果要学习的更通透，可以多看看以前的文章。
对于硬化材料，由于切削区热量较高，塑性变形也是常见的磨损机制。 对于非硬化状态下的低合金钢，首选钢系列的牌号和槽型。对于硬化材料，使用更硬的牌号（铸铁牌号、陶瓷和 CBN）是有益的。...此类钢材的一般加工建议是我们的不锈钢等级和几何形状。 马氏体钢可在硬化条件下加工，对刀片的塑性变形阻力有额外要求。考虑使用 CBN 等级，HRC = 55 及更高。...HRSA 可分为四类材料： 镍基（例如 Inconel） 铁基 钴基 钛合金（钛可以是纯钛，也可以是具有 α 和 β 结构的钛） 高温合金和钛合金的可加工性都很差，尤其是在老化条件下，对切削刀具的要求特别高...使用锋利的刀刃非常重要，以防止形成具有不同硬度和残余应力的所谓白层。 HRSA 材料：车削 HRSA 材料时通常使用 PVD 和陶瓷材质。建议使用针对 HRSA 优化的槽型。...确保良好的机器和夹紧稳定性。 使用尽可能小的切削深度来实现较小的主偏角，并采用正确的刃口准备来延长刀具寿命。
如果我们有表A和表B, 我想把我的表A的Col1内的数据更新到表B的Col1里面，那么我们怎么做呢？...s, people p SET scores.name = people.name WHERE s.personId = p.id 高阶使用 当我们从一个上传的表...那么，有没有办法一次性，将上传的表与需要的数据合并后再根据条件更新呢？
那就造成表面上，老板一挥手，我们干这个，大家好好好，但实际上很多人心里是不同意的，他一出会议室，他就各种牢骚各种不同意见发出来，你可以想想这么一个事情推行下去的话，结果会是什么？...当你在多个公司去选的时候，你会发现你选不同的公司，对你后来的发展会有不同的一个影响。但我说选择是有象限的，你最好在更高维度上去做选择。...如果仅仅是说在公司不同公司之间的选择的话，如果拿到几个不同的offer，我会这么去做选择： （1）把公司的优点和缺点列出来； （2）首先看哪个公司的优点多，哪家优点比较多，就倾向那家公司； （3）还看公司缺点...这件事情让我还觉得有一点点的经验，可以跟大家讲一讲我对这些事的看法，大家借鉴下，可以批判地看都可以。...有些公司的业务特点是针对于年轻群体，那么他在招聘员工的时候，那肯定是倾向于招90后，而不会去找一个70后。 作为老板，我对于不同年龄阶段，不同性别的员工的期待是一致的，就是看你的工作表现和产出。
不同规则的中文分词对Lucene索引的影响 ...基本上可以这样理解Token，在英文中Token是一个单词，在汉语中是不同切分结果中[]内的单词。...原因很明显，汉语中常用的字大概4000多个，所以单字切分的Term上限也大概就是这么多，词义切分就不同了，我这里的词义词典大概有4万多个。...从直觉观察来看，索引文件中的Term越多，搜索结果也越快，搜索的相关性也越高。 另外一个有意思的情况是索引文件大小的变化。...上面的测试数据中没有过滤常用的汉字。常用的汉字对搜索是没有作用的，比如：的，是等。
很多企业采用云计算基础设施来满足他们的各种需求，并重塑业务流程以有效地与当前的市场趋势保持一致。这种情况带来了许多好处，例如可扩展性、数据分析和效率。 以下简要介绍了云计算如何改变许多行业的面貌。...云计算对不同行业的影响 1 金融服务 云计算正在迅速成为一种有效的解决方案，以满足金融服务行业不断增长的需求。...具体而言，随着新冠疫情的爆发，远程医疗蓬勃发展，导致对患者健康参数和医疗设备的远程监控增加。 这引起了数据安全问题的担忧以及对HIPPA、GDPR等医疗保健法规的合规性。...采用云计算技术，在这些远程会诊情况下，可以保持稳健的医疗保健数据保护机制。云计算有助于确保医疗保健提供商能够访问适当保护敏感患者信息的数据存储解决方案。...随着教育领域的竞争日趋激烈，各教育机构正在采用更先进的学习工具，这些工具获得云计算技术的支持，以使自己与众不同。借助VMware云平台等解决方案，教育机构对潜在学生更具吸引力。
当阻塞队列是满时，往队列里添加元素的操作将会被阻塞。 试图从空的阻塞队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他的线程往空的队列插入新的元素。...同样 试图往己满的阻塞队列中添加新元素的线程同样也会被阻塞，直到其他的线程从列中移除一个或者多个元素或者完全清空队列后使队列重新变得空闲起来并后续新增 在多线程领域：所谓阻塞，在某些情况下会起线程（即阻塞...,针对非法添加或者得到队列元素做的处理方式不同又分为四组,可以针对不同的需求采用不同的方法....不同组对阻塞进行了不同的处理 关于SynchonousQueue同步队列 SynchronousQueue没有容量。...与其他BlockingQueue不同，SynchronousQueue是一个不存储元素的BlockingQueue。 每一个put操作必须要等待一个take操作，否则不能继续添加元素，反之亦然。
统一、良好的代码编写风格，可以提高代码的可维护性和可读性。...同样的功能，不同的Verilog 编码风格也会对综合过程产生重大影响，在综合的过程中，Verilog 代码被转换为门级电路，不同的代码风格，综合出的电路可能是不同的，对应资源的占用和功耗也会有差异。...下面以一个模3计数器为例，演示3种不同写法对综合后电路的影响。...rstn) | (out[1] & out[0])) out <= 0; else out <= out + 1; end endmodule 综合出的电路如下图所示...= 0; else out <= out + 1; end end endmodule 综合出了两个选择器和一个加法器，相比于前一种写法将会占用更多的资源
前面我的学徒的一个推文：不同数据来源的生存分析比较 , 代码细节和原理展现做的非常棒，但是因为学徒的TCGA数据库知识不熟悉，所以被捉到了一个bug，先更正一下： 有留言说：“TCGA里病人01-09是肿瘤...，>10是正常的，他没有根据病人的barcode去掉正常组织。...“在此向 ta 的提醒表示感谢。 关于 TCGA barcode 简单的描述可以看下面这张图： ?...（其他来源的数据也是一样的做法） 回到我的数据 和上次一样，先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的...上次的结果如下： ? 比较之下差别还是很大的，以后要多多注意了。
(一) 思路 需要进行表格的合并，通常来说需要把标题给统一，这样直接通过Table.Combine函数即可进行表格数据的合并。 (二) 操作步骤： 1....筛选并删除不必要的数据 只需要把第一行进行标题的抬升后再把索引为0的给筛选掉，这样就能得到合并后真正的数据了。 ?...所以只需要数据列位置一一对应，就能够使用索引的方式来快速进行合并操作，这里没有涉及到任何需要手动书写的M函数，仅仅是在菜单里进行操作。...Query菜单操作表的函数 Power Query中M语言的3大主要语句结构 Power Query中Excel数据的导入介绍 Power Query的数据转换方法（From） Power Query...中初步认识自定义函数 Power Query引用中的each,_,(a)=>的使用 如何理解Power Query中的“#”转义字符？
但是在调用硬件解码接口的时候返回失败，原因是视频流的分辨率信息未知，结果又自动切换回了软解。 那么，基于RTSP传输的视频流，一般可以从哪里获取分辨率信息呢？...实际实现中，很多公司都会把SPS、PPS信息穿插在码流中，一般的做法是SPS、PPS紧挨着I帧，并且位于I帧的前面（位于前面的好处是解码库拿到该信息，就可以解码紧挨着的I帧，否则紧挨着的I帧就要被缓存起来或者丢掉...公司的解码库经常用来对接第三方设备，别人的设备不一定填充RTP扩展头，即使填充了，格式也未必和我司的定义一致。难道我们的解码库解不了第三方的视频流？这和事实不符啊。...排查设备端代码发现，RTP封装库中，在发第一个I帧的时候，把SPS、PPS信息丢了！！！ 通过这次事件可以看到，别人提供给你的信息不一定是准确的，甚至有可能是错误的。...他不一定是有意给你提供不准确的信息，有可能仅仅是因为他对问题理解的局限性，对相关知识的熟悉程度。为了避免被不准确的信息所害，我们一定要保持独立思考的习惯，多问几个为什么。
一句话，现在的应用程序从源代码到运行阶段太复杂，没有标准的，通用的方式。...的目标，都是为了让2-4这3个阶段尽可能的简单。...纵轴： 源代码——发布包——可运行的镜像——进程 这里的关系是一步接一步，顺序往下，不论你用什么工具什么平台，这4步都是流水式的向下。...（脚本需要自己下载合适版本的编译器！） 如果使用Docker，用户提供的就是一个DockerFile或者Dockerimage地址，拿了直接就能跑起来的东西。.../Procfile web: bundle exec rails server -p $PORT 后面可以通过命令行来动态扩容程序 deis ps:scale web=4 纵向配置：环境变量 运行的发布包在不同的环境下有不一样的配置
广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。我们将通过示例来理解和练习广播的细节。 我们首先需要提到数组的一些结构特性。...广播在这种情况下提供了一些灵活性，因此可以对不同形状的数组进行算术运算。 但是有一些规则必须满足。我们不能只是广播任何数组。在下面的例子中，我们将探索这些规则以及广播是如何发生的。...但是，它们中的一个在第一维度上的大小为3，而另一个在大小上为1。因此，第二个数组将在广播中广播。 ? 两个数组在两个维度上的大小可能不同。...由于在两个维度上都进行广播，因此所得数组的形状为（4,4）。 ? 当对两个以上的数组进行算术运算时，也会发生广播。同样的规则也适用于此。每个尺寸的大小必须相等或为1。...如果特定维度的大小与其他数组不同，则必须为1。 如果我们将这三个数组加在一起，则结果数组的形状将为（2，3，4），因为广播的尺寸为1的尺寸与该尺寸中的最大尺寸匹配。
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。...，这里本来应该是对每一个样本画boxplot的，但是这里的样本数量太多了，这样的可视化效果很差， 就用PCA的方式，看看这表达矩阵是否可以把样本区分开，只有那些区分度非常好的normalization方法才是最优的...TMM 需要用函数 normaliseExprs 来对SCESet对象里面的表达矩阵做TMM转换， umi.qc <- normaliseExprs( umi.qc, method =...观察变化规律 到这里为止，表达矩阵已经有了 counts, exprs, log2counts, normcpm, norm_exprs 这些形式。...0.000000 0.000000 1.400312 ## ENSG00000160087 2.167284 2.177376 0.000000 ## 对TMM
当我们在绘制图形元素时，需要通过x轴和y轴的坐标来指定具体的位置，这里的x轴和y轴就是我们最常用的坐标系统。...其实在matplotlib中，还有很多其他的坐标系统， 常用的坐标系统主要包括以下3类 1. data，其实就是最常用的x轴和y轴了，通过指定xlim和ylim范围内的数值来指定元素的位置， 2. axes...,将axes的左下角视为(0, 0), 右上角视为(1,1),从而对元素进行定位 3. figure, 将figure的左下角视为(0, 0), 右上角视为(1,1),从而对元素进行定位 通过transform...参数，可以显式指定坐标系统，通过几个例子来看下各自的用法，第一个例子是运用axes坐标系统，快速在axes的中心绘制一个元素，代码如下 >>> x = np.linspace(0, 3 * np.pi,...针对不同场景，选取最适合的坐标系统，可以极大提高画图的效率。
react-dom负责将虚拟 dom 组成的树，渲染到 HTML 的 dom 节点上。 jsx是React提供的语法糖，负责将 DSL(特定领域语言)，转换成 javascript。...，是将React.createElement的使用方式，转换成更加易书写的jsx格式。...组合不同版本的 React 代码 react和react-dom是需要同版本配套使用的 场景：React15 项目中，引入 React17 的组件 Editor。...componentWillUnmount(){ this.unmount(); } render(){ return ; } } 参考 如何组合两个不同版本的...- RSS订阅我的个人博客：王先生的基地 [关注]
配置文件在： kernel/msm-4.4/net/wireless/db.txt
1 问题 我们知道，不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好，loss越好。...2 方法 我们使用的是python的可视化技术进行问题的探究，我们需要在图像中看到当batch_size由小到大的过程中对训练集精度和loss以及验证集的精度和loss值的变化曲线。...利用python画出的batch_size对训练集精度的影响，我们可以在下图中看见并不是batch_size越大，我们的训练集精度就越好，在我给出的这几个batch_size中8才是最好的。...下图就是不同的batch_size对训练集loss的变化 下图是不同的batch_size对验证集精度的变化 下图是不同的batch_size对验证集loss的变化 其中画图的工具就是用python...3 结语 在本次的博客中，我们通过实验证明了我们设置的batch_size并不是越大越好，也不是越小越好，做这样的验证，而是其中有一些值会趋近很好，这样我们就需要通过大量的实验来证明，在实验的过程中，我们使用的程序就需要执行很久
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。...可以看到简单的PCA也是可以区分部分细胞类型的，只不过在某些细胞相似性很高的群体区分力度不够，所以需要开发新的算法来解决这个聚类的问题。...hierarchies from 1 to 30 clusters pca.red <- PCAreduce(t(input), nbt = 1, q = 30, method = 'S')[[1]] ## 这里对2...## 我们这里取只有11组的时候，这些样本是如何分组的信息来可视化。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
