在电子技术领域，频率是一个最基本的参数。频率计作为一种最基本的测量仪器以其测量精度高、速度快、操作简便、数字显示等特点被广泛应用。...尤其是频率计与微处理器相结合，可实现测量仪器的多功能化、程控化和智能化.随着现代科技的发展，基于数字式频率计组成的各种测量仪器、控制设备、实时监测系统已应用到国际民生的各个方面。...在电子测量领域，频率是一个重要的参数，往往作为计算的基础参量与参考数值，随着计算机网络和电子科学技术 的不断发展，频率的测量要求越来越高。...这时一台高精度的频率计就显得尤为重要 数字频率计的基本原理是用一个频率稳定度高的频率源作为基准时钟，对比测量其它信号的频率。...特别适合于航空航天、导弹、武器等领域的时间测量和晶振，电子元器件等科研、计量领域的时间、频率测量。
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。...在本篇文章中，我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据（https://github.com/CSSEGISandData/）。...第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...整理数据 在本例中，我们不需要省份/州、Lat和Long列。所以我们先把它们放下。通过在select语句后加上感叹号，df会被修改。 select!...savefig(joinpath(pwd(), "daily_cases_US.svg")) 总结 在本文中，我们介绍了使用Julia进行数据分析的基础知识。根据我的经验，Julia很像python。
以下是julia 中常见的数字类型： 整数类型 类型 位数 最小的价值 最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字的默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果 同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia
前几天看到一篇综述解读，来源于水生态健康： 微生物生态学中的多变量分析 里面一个表感觉比较有意思：统计了100多年应用各种统计方法的文章比例。...我搜索的条件（数据库，文章类型）比原文还严格，但是得到的文章数远远高于他的结果。...而我的结果中不同物种类型分得很开，分析方法则比较集中，离细菌比较近。其中DCA，PCA，CCA，Mantel区分不开。看来不同物种分析方法差距还是比较大的。...点分享 点点赞 点在看 一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困扰。想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。...目前能力有限，尚不能创造知识，只是知识的搬运工。 欢迎大家扫描下方二维码关注我的公众号，若有问题也可直接加我的微信：水岸风堤(lii32703)。请备注姓名及单位，否则自动忽略。
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是直方图（Histogram）？直方图的使用场合有哪些？ ♣ 答案部分 直方图是CBO中的一个重点，也是一个难点部分，在面试中常常被问到。...（一）直方图的意义 在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE...构造直方图最主要的原因就是帮助优化器在表中数据严重偏斜时做出更好的规划。例如，表中的某个列上，其中的某个值占据了数据行的80%（数据分布倾斜），相关的索引就可能无法帮助减少满足查询所需的I/O数量。...创建直方图可以让基于成本的优化器知道何时使用索引才最合适，或何时应该根据WHERE子句中的值返回表中80％的记录。...如果对目标列收集了直方图，那么意味着CBO将不再认为该目标列上的数据是均匀分布的了，CBO就会用该目标列上的直方图统计信息来计算对该列施加查询条件后的可选择率和返回结果集的Cardinality，进而据此计算成本并选择相应的执行计划
环境：vue.js+vant 问题：首页列表和分类页的列表用的同一个页面，页面区分用的是本地缓存，希望在分类页点击返回的时候，执行清除缓存，刷新页面 解决原理：利用history和浏览器刷新popstate...状态去实现 每一次返回都会去历史记录回退 -1 所以就在进入页面之前 往历史记录里面多记录一次当前页面的链接。...然后再回退的时候监听刷新，去做一些事情。
在英文中我们要经常会经常统计英文中出现的频率，如果用常规的方法，用设定计算器一个个算比较费事，这个时候使用tr命令，将空格分割替换为换行符，再用tr命令删除掉有的单词后面的点号，逗号，感叹号。...先看看要替换的this.txt文件 The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly....上面的文本文件，如果要文中出现次数的最多的10个单词统计出来，可以使用下面的命令 [root@linux ~]# cat this.txt | tr ' ' '\n' | tr -d '[.,!]'...总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
概述 在 React 16 中为了防止不必要的 DOM 更新，允许你决定是否让 .setState 更来新状态。在调用 .setState 时返回 null 将不再触发更新。...React 16 对状态性能进行了改进，如果新的状态值与其现有值相同的话，通过在 setState 中返回 null 来防止来触发更新。 ?...解决方案 以下是我们将要遵循的步骤，来防止不必要的重新渲染： 检查新的状态值是否与现有值相同 如果值相同，我们将返回 null 返回 null 将不会更新状态和触发组件重新渲染 首先，在 app 组件的...我在下面的两个 GIF 中突出显示了 React DevTools 中的更新： ? 没有从 setState 返回 null ?...总结 本文介绍了在 React 16 中怎样从 setState 返回 null。我在下面的 CodeSandbox 中添加了 mocktail 选择程序的完整代码，供你使用和 fork。
XML方式 返回自增主键 insert into sys_user(...当需要设置多个属性时 , 使用逗号隔开 , 这种情况下 还需要配置 keyColumn属性 , 按顺序指定数据库的列 , 这里列的值会和 keyProperty 配置的属性一一对应 ....由于要使用数据库返回的主键值 , 所以SQL上下两部分的列中去掉了 id 列和对于的 #{id} 属性 返回非自增主键 采用标签获取主键的值 , 这种方式对提供和不提供主键自增功能的数据库同样适用...keyProperty和上面useGeneratedKeys的用法和含义一样 , 这里的resultType用于设置返回值类型. order 属性和数据库相关 , 在MYSQL 中 , order是AFTER..., 因为当前及记录的主键值在insert语句执行成功之后才能拿到 , 而在ORACLE中 ,oder是BEFORE , 因为ORACLE需要先从序列取到值 , 再将其作为主键插入到数据库
在图像处理中，局部算法一般来说，在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果，因为他考虑到了图像领域像素的信息，而很多局部算法可以借助于直方图获得加速。...一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果，因此，必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式。 ...在参考Median Filter in Constant Time.pdf一文附带的C的代码的基础上，本文提出了基于SSE加速的恒长任意半径局部直方图获取技术，可以大大加速算法的计算时间，特别是大半径时的提速更为明显...之后，对于一行中的第一个像素点，累加半径辐射范围内的列直方图，得到改点的局部直方图，对于行中的其他的像素，则类似于更新行直方图，先减去不在范围内那列的列直方图，然后加上移入范围内的列直方图。...经过测试，在我的I5的台式机中，1024*768图像在直方图更新上所需要的平均之间约为30ms，相比局部算法的核心就算部分时间（比如上述的求最大值），可能大部分耗时并不在这里。
index = {} with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: for line_no, line i...
在研究SNP时，我们有类似1000G，HapMap, Exac 等数据库，提供了不同人群中的频率信息。对于HLA的研究而言，也有存储频率信息的数据库-ANFD。...，其中记录了allel, haplotype, genotype 3种格式的信息，最关键的是，提供了在不同人群中的频率信息。...Allel 在不同人群中的频率 通过该数据库的检索功能，可以查询HLA Allel在不同人群中的频率分布，网址如下 http://www.allelefrequencies.net/hla6006a.asp...2. haplotype 在不同人群中的频率 由于HLA基因簇的紧密连锁性，除了单个Allel的频率外，相关单倍型的频率也是需要关注的。...上述条件的检索结果如下 ? 通过ANFD数据库，我们可以方便的得到HLA的Allel和haplotype在人群中的频率信息，除此之外，官网还提供了许多其他的功能，有待进一步的学习和使用。
> 请确保使用的 API 在指定的配置文件中可用 -version 版本信息 -help 输出标准选项的提要...在 HotSpot(TM) 客户机编译器中运行应用程序 -tserver 在 HotSpot(TM) 服务器编译器中运行应用程序 ...可以输出所有内存中对象的工具，甚至可以将VM 中的heap，以二进制输出成文本。...查看新生代、老生代及持久代的垃圾收集情况，包括垃圾回收的次数及垃圾回收所占用的时间 查看新生代中Eden区及Survior区中容量及分配情况等 jstack ：jstack用于打印出给定的...java进程ID或core file或远程调试服务的Java堆栈信息，如果是在64位机器上，需要指定选项”-J-d64”。
从方法签名的组成规则我们可以看出，方法的返回类型不是方法签名的组成部分，所以当同一个类中出现了多个方法名和参数相同，但返回值类型不同的方法时，JVM 就没办法通过方法签名来判断到底要调用哪个方法了，如下图所示...： 那为什么返回类型不能做为方法签名的一部分呢？...匹配原则5：可变参数匹配 最后将代码中的方法删除的只剩一个可选参数，实现代码如下： public class OverloadExample { public static void main(...总结 在同一个类中定义了多个同名方法，但每个方法的参数类型或者是参数个数不同就是方法重载。方法重载的典型使用场景是 String 中的 valueOf 方法，它有 9 种实现。...方法返回类型不能作为方法重载的依据，因为它不是方法签名的组成部分。
因为较大的神经群在较低的频率振荡和同步，而较小的群神经在较高的频率活跃。CFC可促进神经活动在时间和空间上的灵活协调。与这一观点一致，许多研究报告了这种跨频率的关系。...(b)对于调制频率的固定带宽，只能捕获一定范围的调制频率。例如，在简化的谐波情况下，在40Hz频率周围的14Hz带宽将允许从6Hz的节律检测到电位调制，但不能从20Hz的振荡检测到。...在cfc中，一个合理的做法是为每个频率分量构建最小化相位和振幅动态失真的替代数据（即这二者不要有太大变化）。...3瞬时相位的解释：瞬时相位的有意义的解释需要它在时间上的单调增长。必须检查和证明是否存在相位漂移或反转(观察到负的瞬时频率)。 4精度：在每次分析中，都要确定用于为信号指定瞬时相位和幅值的方法的精度。...调制指数只是通过计算从相位幅值直方图到均匀分布的距离来提供CFC的平均测量值。然而，这种直方图可以用来识别高频活动的平均振幅最大的相位。
FREQUENCY 你不知道的 “频率分析” /// 在数据的关系中，有一种关系是频率关系，频率关系一般是各数值范围内包含了多少个数据，一种频率的数据关系在人力资源领域的应用比较多的是在人员结构上，...比如我们要去算各个年龄组的分布频率，各个工龄组的分布频率，都会用到频率的数据关系，在表示这种关系的时候，我们用直方图会比较的多。...直方图能快速的针对一组数据生产频率的图表形式，相对于我们以前用数据透视表和数据透视图来说，直方图既方便又实用。 ?...另一种表示频率的图表就是散点图，相对于直方图对数据的要求不高而言，散点图一般用在数据调研，一般是大数据的呈现和分析，通过数据的集中趋势，来分析某个值的趋势。...在人力资源的数据分析中，人员结构分析，薪酬分析，离职分析都会用到频率的数据分析，了解频率分析的方法，学会数据图表的设计才可以使我们更好的应用数据，让数据创造价值。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 我们知道，EEG信号可以分为delta、theta、alpha、beta、gamma等频带，而所谓的跨频率耦合（cross-frequency...在上述3种CFC中，相-幅耦合PAC似乎是目前研究最多的一种跨频率耦合。所谓的相-幅耦合PAC是指一种低频带EEG的相位与高频带的幅度/功率波动之间存在同步化现象。...，at表示高频带EEG在时间t时刻的power，φt表示低频带EEG在时间t时刻的相位，i表示复数单位。...其中，n表示表示EEG数据中时间点的总数，t 表示时间点，φlt表示低频带EEG在时间t时刻的相位,φut表示高频带EEG的power时间序列在时间t时刻的相位。...上述两个PAC指标计算中需要提取低频带EEG的相位以及高频带EEG的power信息，可以通过小波变换或者希尔伯特变换来实现。
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