因为在Integer类中，会将值在-128<=x<=127区间的缓存在常量池(通过Integer的一个内部静态类IntegerCache进行判断并进行缓存)中，所以这两个对象的引用值是相同的。...但是超过这个区间的话，会直接创建各自的对象(在进行自动装箱的时候,调用valueOf()方法，源代码中是判断其大小，在区间内就缓存下来，不在的话直接new一个对象)，即使值相同，也是不同的对象，所以返回...，前者会创建对象，存储在堆中，而后者因为在-128到127的范围内，不会创建新的对象，而是从IntegerCache中获取的。.../52623703 2.equals方法：用于比较两个独立对象的内容是否相同，就好比去比较两个人的长相是否相同，它比较的两个对象是独立的。...==操作符：如果两个操作数不是同一类型，那么==运算符会尝试一些类型转换，然后进行比较。比如，char类型的变量和int类型的变量进行比较时，==会将char转化为int在进行比较。
环境如下： host1 单网卡 eth0 172.24.100.15/16 host2 双网卡 eth0 172.24.100.14/16 eth1 192.168.122.214/24...，保证从host1上到192.168.122.0/24网段的请求先到达host2 第三，在host2上，添加路由如下 route add -net 172.24.0.0... netmask 255.255.0.0 dev eth0 #添加路由，实际上就是指路，指定到172.24.0.0/16网段去的请求通过eth0网卡出去 route add -...net 192.168.122.0 netmask 255.255.255.0 dev eth1 #添加路由，指定到192.168.122.0/24网段去的请求通过eth1网卡出去 第四，还是在...是不是很神奇 仅供学习，实际使用情况以使用环境为准。
import difflib a = open('./1.txt', 'U').readlines() b = open('./2.txt', 'U').re...
HDR技术 优点 缺点 Dolby VisionTM - 12-bit colors- Luminance up to 10000 nits (4000 nit...
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...所有随机种子都是固定的，这意味着这两个模型初始状态都一样。 ? 在我们的第一个实验中，我们只关心最小误差。...这说得通，实际上这就是一个非常流行的模式；其次，在同一部电影中，吸血鬼和狼人很可能会同时出现。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。
一旦我们有了数据，我们就获取不同的嵌入，并将两组嵌入存储在像 Milvus 这样的向量数据库中。我们使用第三个模型的嵌入来查询它们进行比较。 我们希望看到搜索结果是否不同，以及搜索结果之间有多远。...在生产环境中，您会想知道希望看到的结果，然后根据返回的结果进行检查。...在我的笔记本电脑上运行这三个兼容模型是这个项目最艰难的部分之一。 为了比较向量嵌入，我们需要等长的向量。在这个例子中，我们使用 384 维向量，这是根据 MiniLM 句子变换器模型。...所以我假设“Haunted”出现在前三首歌曲的返回结果中的可能性要小得多。 在 Jupyter 笔记本中比较向量嵌入 让我们进入代码。...从这些结果中，我们将看到以“I’m on my guard for the rest of the world …”开头的句子在语义上与我们的搜索句子相似，因为它出现在两个比较中。
本篇内容主要介绍了：Docker：不同环境下的安装部署，包括，Docker 在 Centos7 下的安装、Docker 在 MacOS 下的安装、Docker 在 Windows 下的安装、以及 Docker...---- 三、Docker 在 Windows 下的安装 1、前置说明 Docker 并非是一个通用的容器工具，它依赖于已存在并运行的 Linux 内核环境。...Docker 实质上是在已经运行的 Linux 下制造了一个隔离的文件环境，因此它执行的效率几乎等同于所部署的 Linux 主机。 因此，Docker 必须部署在 Linux 内核的系统上。...在 Windows 上部署 Docker 的方法都是先安装一个虚拟机，并在安装 Linux 系统的的虚拟机中运行 Docker。...2、官网下载 Docker Desktop 是 Docker 在 Windows 10 和 macOS 操作系统上的官方安装方式，这个方法依然属于先在虚拟机中安装 Linux 然后再安装 Docker
前端框架中经常有「将多个自变量变化触发的更新合并为一次执行」的批处理场景，框架的类型不同，批处理的时机也不同。 比如如下Svelte代码，点击H1后执行onClick回调函数，触发三次更新。...主线程的工作非常繁忙，要处理DOM、计算样式、处理布局、处理事件响应、执行JS等。 这里有两个问题需要解决： 这些任务不仅来自线程内部，也可能来自外部，如何调度这些任务？...主线程在工作过程中，新任务如何参与调度？ 第一个问题的答案是：「消息队列」 所有参与调度的任务会加入任务队列中。根据队列「先进先出」的特性，最早入队的任务会被最先处理。...介于processDelayTask的执行时机在processTask之后，所以当任务的执行时间比较长，可能会导致延迟任务无法按期执行。...为了解决时效性问题，任务队列中的任务被称为宏任务，在宏任务执行过程中可以产生微任务，保存在该任务执行上下文中的微任务队列中。
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。...虽然发表在Plos one上，不过还是很有参考意义（A Comparison of Peak Callers Used for DNase-Seq Data）。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...调整默认的信号阈值 ? image 在调整了阈值之后。F-seq的效果得到了提升，但是Hotspot与MACS表现则与之前差不多。 总体来看，对于DNase-seq的数据而言。...F-seq的效果来说最好，MACS和Hotsplot也相对不错。但是ZINBA对于DNase-seq的数据无论是在特异度、灵敏度还是在计算时间上都不是很适合。
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。...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。...输入参数： TABLE_OLD：旧表 TABLE_NEW：新表 KEY_LENGTH：键长度，指定内表中的前若干个字节（在 Unicode 系统中为字符，因此指定长度内不能存在数值类型的字段）为主键...IF_SORTED：排序标记，如果已排序，在比较时可以提高效率。
我们来通过两个任务来进行测试，一个是CPU密集型的，一个是IO密集型的，同样的功能，分别在4种场景下进行测试。不同实现中线程的数量也是一个非常重要的因素，因此这个也是我们测试的目标之一。...单线程执行时间：118，127毫秒，大约2分钟 注意，上图是从20000毫秒开始的 1. 8个线程与16个线程相差不大 和IO测试中不同，这里并没有IO调用，因此8个线程和16个线程的差别并不大，Fork...并行流的线程处理开销要优于其它实现 这点非常有意思。在本次测试中，我们发现，并行流的16个线程的再次胜出。不止如此，在这次测试中，不管线程数是多少，并行流的表现都是最好的。 4....结论 之前我也建议过大家读一下源码，了解下何时应该使用并行流，并且在Java中进行并发编程时，不要武断地下结论。最好的检验方式就是在演示环境中多跑跑类似的测试用例。...需要特别注意的因素包括你所运行的硬件环境 （以及测试的硬件环境），还有应用程序的总线程数。包括公用Fork/Join的线程池以及团队中其它开发人员所写的代码中包含的线程。
介绍这块内容的已经很多了，因此这里我打算直接讲一下这几个不同的算法，以及它们的长处及短处。...1.串行回收器 串行回收器是最简单的一个，你都不会考虑使用它，因为它主要是面向单线程环境的（比如说32位的或者Windows）以及比较小的堆。...4.G1回收器 G1（ Garbage first）回收器在JDK 7update 4中首次引入，它的设计目标是能更好地支持大于4GB的堆。...尽管如此，这么做最主要还是希望能避免大堆的GC中长时期的”stop the world”的暂停（在一次大的回收中需要花费数秒才能完成）。...即便如此，它本身并不会减少开发人员将应用解耦到不同的JVM中的可能性。 每个回收器都有许多不同的开关和选项来进行调优，这可能会增加吞吐量，也可能会减少，这取决于你的应用的具体的行为了。
环境如下： host1 单网卡 eth0 172.24.100.15/16 host2 双网卡 eth0 172.24.100.14/16 eth1 192.168.122.214/24 host3...单网卡 eth0 192.168.122.215/24 整个环境如下图： 要求：让host1和host3互通，也就是host1能ping通host3，host3也能ping通host1 解决： 第一，...上到192.168.122.0/24网段的请求先到达host2 第三，在host2上，添加路由如下 route add -net 172.24.0.0 netmask 255.255.0.0 dev eth0...eth1 #添加路由，指定到192.168.122.0/24网段去的请求通过eth1网卡出去 第四，还是在host2上，开启路由转发如下 echo 1 >/proc/sys/net/ipv4/ip_forward...第五，在host3上，添加路由如下 route add default gw 192.168.122.214 #添加默认网关路由，保证从host3上到172.24.0.0/16网段的请求先到达host2
于是想重复一下，这篇文献的数据来源是GOBO，一个乳腺癌的专属数据库，所以我一开始选择了调用TCGA的数据，但是很可惜这个结果的癌症种类特异性是比较强的，试了几种癌症都没有这么显著的结果，要么就是相反的结果...不过在曾老师的指引之下我顺便探索了一下不同数据来源的生存分析结果会有什么不同。...2015.11.1 TCGA 1.数据获取（RTCGA） RTCGA是一个可以调用TCGA数据并为画生存分析曲线做方便的数据准备的包，不同于常见的生存分析曲线的地方在于，这个包可以把两个基因的表达信息整合到一起...除了本文要用到的clinical数据和rnaseq数据外，这个包还支持一系列TCGA数据的调用，但值得注意的是，只能调用2015年11月1日版本的TCGA数据，这是一个比较大的缺点（见下图）。 ?...不过我这里采取的分组和文献中不完全相同，文献中是把两种基因的表达量整合到一起，而我选择了把所有可能的情况都列入分组。
TRICONEX 8312 易于在不同的计算环境中部署图片edgeConnector Siemens 模块使用 Docker 技术，该技术在称为容器的自包含、隔离包中交付软件应用程序。...这些容器不仅包括软件，还包括它的所有依赖项和配置文件，使它们易于在不同的计算环境中部署。 ...它使用标准化的 OPC UA 通信，支持将生产数据集成到各种管理系统中，如企业资源规划 (ERP)、制造执行系统 (MES) 以及监控和数据采集 (SCADA) 系统。...它将容器镜像存储在不同的在线存储库中，如 Docker Hub、Azure 容器注册表 (ACR) 或亚马逊弹性容器注册表 (ECR)，每个模块都包含一个配方管理器功能，用于将过程数据从云端写入西门子控制器...开始免费试用像我们的 edgeConnector Siemens 模块这样的 Docker 容器利用我们在棕地连接与 MQTT 和 OPC UA 技术方面的丰富经验，使该技术可用于高效TRICONEX
概述 Bean不同配置方式比较 Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy的配置 总结 概述 对于Spring来讲，为实现Bean的信息定义，提供了基于...Bean不同配置方式比较 类别 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy DSL配置 Bean定义 在XML文件中通过元素定义Bean，如： 在Bean实现类处通过标注@Component...或衍型类@Repository、@Service及@Controller定义Bean 在标注了@Configuration的Java类中，通过在类方法上标注@Bean定义一个Bean。...方法必须提供Bean的实例化逻辑 在Groovy 文件中通过DSL定义Bean的名称 ，如 userDao(UserDao) Bean名称 通过的id或name属性定义，如： 默认名称为：com.xgj.userDao...还可以配合使用@Qualifier按名称匹配方式注入 比较灵活，可以通过在方法处通过@Autowired方法入参绑定Bean，然后在方法中通过代码进行注入，还可以通过调用配置类的@Bean方法进行注入
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。
前面我们详细讲解过，sanger研究所科学家【1】提出来了肿瘤somatic突变的signature概念 ，把96突变频谱的非负矩阵分解后的30个特征，在cosmic数据库可以学习它。...不同的特征有不同的生物学含义【2】，比如文章【3】 就是使用了 这些signature区分生存！...不同signature对比 signatures的本质就是96突变形式的比例，所以可以直接在R里面进行相关性计算。...，保证两个signature的矩阵行名是一样的 ?...两个signature的相关性热图 文章里面的不同体系的signature的关系，得到了验证； ESCC 508 Sigatures COSMIC Signtures S1 COSMIC Signature
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。...在数据集5中，有两种相似的细胞类型，即CD4和CD8，以及单核细胞CD14和FCGR3A。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。...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）。...limma使两个批次的细胞亚群接近，但没有实现混合，而MMD-ResNet和BBKNN没有使任何普通类型的细胞亚群接近。...1 大数据 数据集8由使用不同技术获得的两批鼠类大脑数据组成（图16）。细胞数量在不同类型的细胞中分布不均，第2批中的大部分细胞由星形胶质细胞，神经元，少突胶质细胞和多突胶质细胞组成。
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