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.net 中CORS 如何增强 Web 应用程序功能，促进不同 Web 域之间的数据和服务交换

CORS 在保护敏感数据和防止未经授权访问资源方面发挥着至关重要的作用，有助于维护 Web 应用程序的安全。...通过为跨域请求定义明确的策略，CORS 可以在遵守同源策略的限制的同时，在不同域之间实现受控且安全的资源共享。...同源策略及其限制 同源策略是由 Web 浏览器实施的一个基本安全概念，用于限制网页访问托管在与其自身域不同的域上的资源。此策略有助于防止恶意网站窃取数据或代表用户执行未经授权的操作。...CORS 通过允许服务器端配置显式定义哪些域可以访问资源，从而在安全性和受控数据共享之间取得平衡，从而为这些限制提供了解决方案。...总之，在 .NET 中启用 CORS 是一项重要的安全功能，它允许网页访问来自不同域的资源，同时防止恶意网站访问敏感数据。

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基础篇：数据库 SQL 入门教程

但是由于各种各样的数据库出现，导致很多不同版本的 SQL 语言，为了与 ANSI 标准相兼容，它们必须以相似的方式共同地来支持一些主要的关键词（比如 SELECT、UPDATE、DELETE、INSERT...* FROM Persons WHERE LastName NOT BETWEEN 'Adams' AND 'Carter'; 注意： 不同的数据库对 BETWEEN…AND 操作符的处理方式是有差异的...JOIN – 多表关联 JOIN 用于根据两个或多个表中的列之间的关系，从这些表中查询数据。 有时为了得到完整的结果，我们需要从两个或更多的表中获取结果。我们就需要执行 join。...类型，以及它们之间的差异。...语法： count() 中可以有不同的语法： COUNT(*) ：返回表中的记录数。 COUNT(DISTINCT 列名) ：返回指定列的不同值的数目。

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    在 C++的跨平台开发中，如何处理不同操作系统和编译器之间的细微差异，以确保程序能够稳定且高效地运行？

    在 C++ 的跨平台开发中，处理不同操作系统和编译器之间的细微差异是非常重要的。以下是一些处理差异的技巧： 使用条件编译：使用预处理指令，根据不同的操作系统和编译器来编写不同的代码。...__) // Linux 特定代码 #elif defined(__APPLE__) // macOS 特定代码 #endif 使用标准库和跨平台框架：尽可能使用标准库和跨平台框架来处理不同平台之间的差异...提前了解平台差异：在开始跨平台开发之前，深入了解目标平台的特性和限制。这样可以避免在后期重构代码。 测试和调试：在每个目标平台上进行充分的测试和调试，以确保程序的稳定性和高效性。...避免使用非标准特性：尽量避免使用不同操作系统和编译器之间的非标准特性，以避免出现不可预测的结果。 分离平台特定代码：将平台特定的代码分离到独立的文件或模块中，这样可以更容易维护和管理。...总而言之，处理不同操作系统和编译器之间的细微差异需要深入了解每个平台的特性，并采取适当的措施来确保程序在不同平台上的稳定性和高效性。

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    最常见的MySQL面试题

    MySQL大表查询优化面试题解析面试官提出的问题题目：某个表有数千万数据，查询比较慢，如何优化？请详细阐述你的优化思路。...面试者如何回答一、语义理解回答：count(列名)和count(*)在MySQL中都是用于统计行数的函数，但它们统计的对象和语义有所不同。count(列名)：统计的是指定列中非NULL值的行数。...三、性能差异回答：在性能上，count(列名)和count(*)之间可能存在一些差异，但这些差异通常取决于具体的数据库实现和表的特性。...然而，在实际应用中，这种情况很少见。对于count(*)，由于它统计的是所有行的数量，因此通常不会利用特定的列索引。执行计划：在大多数情况下，count(*)和count(列名)的执行计划是相似的。...同时，我们也不应该过分关注它们之间的微小性能差异，而应该更加注重查询的语义正确性和可读性。

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    pseudobulks单细胞差异基因分析

    它使用统计检验方法（如Wilcoxon秩和检验、MAST或t检验）来比较不同细胞群体之间的基因表达差异。优点：● 保留了单细胞数据的分辨率，能够捕捉到细胞群体内的异质性。...● 分析结果依赖于选择的细胞群体，因此需要谨慎进行群体定义和数据预处理。异同点总结相同点：● 两者都用于识别在不同条件或群体之间存在差异表达的基因。● 都需要预处理和标准化单细胞RNA测序数据。...简单来说，它会告诉你每个 bs 列表中的样本ID在 phe 数据框中的位置。....]: 这里使用这些位置索引来从 phe 数据框中提取相应行的 tissue.type 列，最终得到的 group_list 是一个向量，包含了 bs 中样本ID对应的组织类型。...sum(x > 1) > 1：对于每个基因（每行），计算在多少个样本（列）中该基因的表达量大于1，如果该数量大于1（即至少在两个样本中有表达量大于1），则保留该基因。

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    RNA-seq 详细教程：搞定count归一化（5）

    学习目标 了解如何在归一化过程中列出不同的 uninteresting factors(无关因素) 了解常用的归一化方法，已经如何使用 了解如何创建 DESeqDataSet 对象及其结构 了解如何使用...基因长度 计算基因长度对于比较同一样本中不同基因之间的表达是必要的。...在下面的示例中，假设样本 A 和样本 B 之间的测序深度相似，并且除了基因差异表达之外的每个基因在样本之间呈现相似的表达水平。样本 B 中的计数会受到 差异表达基因的极大影响，它占据了大部分计数。...这需要几个步骤： 确保 metadata 数据框的行名存在，并且与 counts 数据框的列名顺序相同。 创建一个 DESeqDataSet 对象 生成归一化 counts 3.1....设计公式指定元数据表中的列以及它们在分析中的使用方式。对于我们的数据集，我们只有一列感兴趣，即 ~sampletype。

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    RNA-seq 详细教程：搞定count归一化（5）

    学习目标了解如何在归一化过程中列出不同的 uninteresting factors(无关因素)了解常用的归一化方法，已经如何使用了解如何创建 DESeqDataSet 对象及其结构了解如何使用 DESeq2...基因长度计算基因长度对于比较同一样本中不同基因之间的表达是必要的。...在下面的示例中，假设样本 A 和样本 B 之间的测序深度相似，并且除了基因差异表达之外的每个基因在样本之间呈现相似的表达水平。样本 B 中的计数会受到 差异表达基因的极大影响，它占据了大部分计数。...这需要几个步骤：确保 metadata 数据框的行名存在，并且与 counts 数据框的列名顺序相同。创建一个 DESeqDataSet 对象生成归一化 counts3.1....设计公式指定元数据表中的列以及它们在分析中的使用方式。对于我们的数据集，我们只有一列感兴趣，即 ~sampletype。

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    独家 | 2种数据科学编程中的思维模式，了解一下（附代码）

    本文以具体的例子阐释了如何最优化原型思维模式及生产流思维模式的应用。...在这篇博客中，我将介绍大多数人在做数据科学编程工作的时候切换的两套思维模式：原型思维模式和生产流思维模式。...原型思维模式 在原型思维模式中，我们比较关心快速迭代，并尝试了解数据中包含的特征和事实。...head -2 LoanStats3a.csv 原始的csv文件第二行包含了我们所期望的列名，看起来像是第一行数据导致了数据框的格式问题： Notes offered by Prospectus https...在不同的思维模式中切换 假设我们在运行函数处理所有来自借贷俱乐部的数据集的时候报错了，部分潜在的原因如下： 不同的文件当中列名存在差异 超过50%缺失值的列存在差异 数据框读入文件时，列的类型存在差异

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    GEO数据挖掘-基于芯片

    # 注意:最终的数据ids只能有两列，第一列列名是probe_id,第二列列名是symbol,且都是字符型，否则后面代码要报错咯。...识别差异：标准差最大的基因通常是表达变化最大的基因，这些基因更有可能在不同的样本或组别之间显示出显著的差异。...5.2.3 deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg))使用 dplyr 包中的 mutate 函数为数据框 deg 添加一列 probe_id，该列的值为数据框...5.2.5 差异基因热图过滤和重命名表达矩阵 exp = exp[deg$probe_id,]：将 exp 矩阵的行过滤为 deg 数据框中 probe_id 列对应的行。...这一步确保表达矩阵 exp 只包含差异表达基因分析结果中的探针。 rownames(exp) = deg$symbol：将表达矩阵 exp 的行名设置为 deg 数据框中的 symbol 列。

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    Jelys Note之生信入门class3

    正确处理：只有你所要读取的目的文件在你开着的R.project的同个文件夹中才能运行代码打开 3.数据框的属性【这个属性是指数据框中黑色加粗的字体，不属于表格内容！只是表格的属性！...不能用$】【矩阵可以用中括号，y[]】 1)提取数据框的列名函数$：df1$change 【一次只能取一列】 [1] "up" "up" "down" "down" 2）平均值的函数： mean...8）如何取数据框的最后一列？ 变量[,ncol(变量)]这个函数：与最后一列绑定！！当用于批量处理的时候！...只修改某一列名：colnames（变量）[第几列]=修改值“” > colnames(df1)[2] <- "CHANGE" （5）两个数据框的连接【智能的连接】 【使用：差异分析结果，分析基因的结果，...as（）——转变 【可自行搜索-左连接、右连接、取合集】【如何按照数据框的某一列给整个数据框排序/去重复】 【内置数据有数据框，但不是所有都是数据框】 -------------------------

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    跟着存档教程动手学RNAseq分析（三）：使用DESeq2进行计数标准化

    img 虽然标准化对于差异表达分析是必要的，但对于探索性数据分析、数据可视化以及在样本之间或样本内部研究或比较计数时也是必要的。...这将对数据集中的每个示例执行。由于大多数基因没有差异表达，所以每个样本中的大多数基因在样本内的比例应该是相似的。...这需要几个步骤： 确保出现元数据数据框有行名，并且与计数数据框的列名顺序相同。 创建一个DESeqDataSet对象。 生成标准化计数 1....但是，与列表不同的是，它们有预先指定的数据槽，用于存放特定类型/类的数据。存储在这些预先指定槽位中的数据可以通过使用特定的包定义函数来访问。...设计公式指定元数据表中的列，以及在分析中应该如何使用这些列。对于我们的数据集，我们只对一个列感兴趣，即~sampletype。

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    跟着存档教程动手学RNAseq分析（一）

    我们将使用来自计数矩阵的列名作为元数据文件的行名，并使用一列来标识每个示例为“MOV10_overexpression”、“MOV10_knockdown”或“control”。...img 通过差异表达分析，我们寻找两个或多个组（在元数据中定义）之间表达变化的基因。...img 通常情况下，你的数据比你预期的要复杂得多。不同样本之间表达水平不同的基因不仅是感兴趣的实验变量的结果，也是外来因素的结果。...然而，在实践中，大量的重复样本要么很难获得(取决于如何获得样本)，要么负担不起。更常见的情况是，数据集只有少量重复(~3-5)，并且它们之间存在适量的变异。...这是一个有用的资源，可以帮助你确定如何最好地设置你的体外实验。 下图显示了测序深度与识别出的差异表达基因数量上的重复样本数目之间的关系。

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    R语言入门系列之一

    示例如下： 数组可以通过三元id进行索引，如下所示： 1.3数据框与因子 有时候通过实验、调查获得的数据不只有一种模式，也即字符型、数值型等混杂在一起（但是每一列必须同一模式），需要一种简单的数据集来存储变量数据...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示： 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...名义型变量例如不同膳食类型、不同糖尿病类型，一般为字符型；有序型变量表示一种顺序关系，例如癌症的早、中、晚期，虽然也可以用数字表示，但不是数值关系，没有比较的意义，也无法衡量不同阶段间的差别大小；连续性变量可以为两个值之间的任何值...可以看到对于数值变量age会计算最大值、最小值、平均值等，但是对于因子变量，只会计算频数。变量类型不同，在统计中其处理方法也不同（例如RDA、CCA等），结果也不相同。...注意文件名前需要添加完整的目录（路径不同层级之间使用/或\\）。

    4.2K30

    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）|附代码数据

    首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。...然后，我们将使用pandas的数据透视表函数(pivot_table)来创建评分矩阵，我们将使用矩阵分解来计算U和M矩阵。现在，每个电影都由矩阵中的一列表示。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。

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    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）|附代码数据

    首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。...然后，我们将使用pandas的数据透视表函数(pivot_table)来创建评分矩阵，我们将使用矩阵分解来计算U和M矩阵。现在，每个电影都由矩阵中的一列表示。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。

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    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）

    首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。...然后，我们将使用pandas的数据透视表函数(pivot_table)来创建评分矩阵，我们将使用矩阵分解来计算U和M矩阵。现在，每个电影都由矩阵中的一列表示。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。

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    python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）

    首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。...然后，我们将使用pandas的数据透视表函数(pivot_table)来创建评分矩阵，我们将使用矩阵分解来计算U和M矩阵。现在，每个电影都由矩阵中的一列表示。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间的分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。

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