本文给出两个比较相似 PDF 文件内容差异的方法， 以 《Understanding DeepLearning (5 August 2024)》[1]和 《Understanding DeepLearning...先用 PyMuPDF[4] 提取 PDF 文件中的文字内容，再通过 difflib[5] 模块输出差异内容。...pdf文件内容相同") else: print("两个pdf文件内容不同") # 生成对比文件 import difflib # 将文本内容转换为列表 text1_lines = text1...pdf文件内容不同 对比文件已生成 打开生成的 diff.html 文件，可以看到两个 PDF 文件的内容差异： DiffPDF DiffPDF[6] 老版本是 开源软件[7]，目前为商用版，有 20...天试用期，提供了更多功能以及对多核处理器更好的支持。
diff 给定两个目录，如何找出哪些文件因内容不同 > diff --brief --recursive dir1/ dir2/ --brief仅显示有无差异 或者使用 > diff -qr dir1/...dir2/ -q 仅显示有无差异，不显示详细的信息 -r 比较子目录中的文件 git > git diff --no-index dir1/ dir2/ 可以显示颜色差异 rsync > rsync...p}' 其中deleting所在的行就是dir2中多出的文件。其他的都是dir1中多出的文件。其中>f+++++++++中的f代表的是文件，d代表的目录。
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使用python脚本比较两个文件的差异内容并输出到html文档中，可以通过浏览器打开查看。...fromlines和tolines,用于比较的内容，格式为字符串组成的列表 fromdesc和todesc，可选参数，对应的fromlines,tolines的差异化文件的标题，默认为空字符串 context... 和 numlines，可选参数，context 为True时，只显示差异的上下文，为false，显示全文，numlines默认为5， 当context为True时，控制展示上下文的行数，当context...为false时,控制不同差异的高亮之间移动时“next”的开始位置 3.使用argparse传入两个需要对比的文件 """ import difflib import argparse import sys... return text except IOError as e: print("Read file Error:", e) sys.exit() # 比较两个文件并输出到
一个同事有两个excel表格要比较差异, 找了一下有相关软件,如: beyond compare, excel compare 但这两个似乎都是直接排序再比较的....这个脚本先读入要比较的文件中的表. 读的时候 ,如果没有空行就把它和它前面的加一起,直到有空行. 这样比较的话, 不能得到具体那一行有差异, 只有一个大概的位置. 如果表格中间空行越少,越精确....): f = open(filename, 'w') f.write(excel_diff) f.close() def diff_content(table1,table2): #检查两个表差异... else: diff_tmp.append(i) return list(set(diff_tmp)) def get_rows(diff, all_data): #获取差异位置...strip() == i.strip(): tmp.append(j) break return tmp for i in range(0,2): # 比较几个表
比较序列相似性（sequence similarity）可以考虑用biopython或者emboss的几种比对方法。 1....Bio.pairwise2 主要用到SeqIO.parse读取，然后用Bio.pairwise2.align.globalxx比对并输出两个序列一样的比例。...first_fasta),'fasta')) # 直接转为字典格式 second_dict = SeqIO.to_dict(SeqIO.parse(open(second_fasta),'fasta')) # 两个...fasta文件中的序列两两比较： for t in first_dict: t_len = len(first_dict[t].seq) for t2 in correspond[t]:...不过都是python写的，又是基于DP，都不算很快。
比较前后两个数组对象的差异 js比较前后两个数组对象的差异，比如是添加了什么数据或者删除了什么数据。...// 两个数组对象中有相同的键如 id // 其中, oldData为初始数据, newData为当前数据 const getChangeData = (oldData, newData) => {
假设你有序列AAA和ATA，怎么用R比较它们的差异，即第二个字符，并返回差异的位点与字符？...我用谷歌搜索这个问题时发现stackoverflow上有类似的提问，但不完全一致，基本就是问找出差异的字符，并没有我想要的这么全。...提供的解决方案有两种： do.call(setdiff, strsplit(c(a, b), split = "")) # 或者 Reduce(setdiff, strsplit(c(a, b), split...= "")) a,b是两个字符串。...，如果你将两个序列呼唤，就不work了！
、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器 封面1.jpg 使用很简单，只要引入hanlp.jar包，便可处理（新版本的hanlp...安装包可以去github下载安装），下面是某位大神的操作截图: 图1.png 图2.png
初始化数据 listA = [‘zhangsan’, ‘lisi’, ‘wangwu’] listB = [‘zhangsan’, ‘lisi’, ‘zhaoliu...’] 1、取差集 1.1、listA对应listB的差集 set(listA).difference(set(listB)) —–...set([‘wangwu’]) 1.2、listB对应listB的差集 set(listB).difference(set(listA)) —–...listB)) —– set([‘lisi’, ‘zhaoliu’, ‘zhangsan’, ‘wangwu’]) 更多用法可以自行查询一下set的用法
我们把一个肿瘤单细胞转录组数据进行初步降维聚类分群，并且各个单细胞亚群独立保存成为了seurat对象，接下来就很容易去抽取T和B淋巴细胞对象里面的表达量矩阵作为从单细胞转录组数据推断肿瘤拷贝数的正常二倍体参考细胞...101M 8 19 16:45 myeloid.Rdata 另外，请不要再找我要这些Rdata文件了，但凡是你看完了前面的 CNS图表复现专辑第二波开启 教程，这些代码跑一下就自己制作出来了全部的数据文件...其实我们在教程：CNS图表复现09—上皮细胞可以区分为恶性与否 提到了五千多个上皮细胞里面只有三千七百左右是恶性细胞，但是 copykat 和 infercnv这两个从单细胞转录组数据推断肿瘤拷贝数变异技术差异还没有被探索过...构建两个算法都需要的输入数据 其中 infercnv 算法需要3个文件，但是 copykat 只需一个文件即可，我们这里一起制作。...，应该是 aneuploid，不知道为什么会被这个算法错误的判断为 diploid ，可能是我们的这个数据集是smart-seq2，并不是常见的10x数据集？
对单细胞测序数据来说，通常需要先聚类之后把细胞群体进行分组，然后来比较不同的组的差异表达情况。当然，也有不少单细胞测序实验设计本身就有时间点，不同个体来源，不同培养条件这样的分组！...下面用一个测试数据来评价一下不同的算法的表现。处理同样的表达矩阵得到差异结果跟已知的差异结果进行比较看看overlap怎么样。...就是要对它们进行差异比较，而已知的1083个基因是确定显著差异的，另外10897个基因是确定不显著的。(首先，我们要假定这个是金标准！！！)...差异分析方法大全 Kolmogorov-Smirnov test KS检验有两个弊端，首先是它假设基因表达量是连续的，如果有很多细胞表达量一致，比如都是0，表现就很差。...tpr <- tp/(tp + fn) fpr <- fp/(fp + tn) cat(c(tpr, fpr)) } Wilcox/Mann-Whitney-U Test 也是一种非参检验，通常比较两个组数据的
本文介绍了新型图像配对数据集 TTL，该数据集收集了很多人类在视觉上认为很相似的图像，而深度学习模型无法通过特征提取重构出相似的配对。该结果为未来的图像表征研究指出了新的方向。...图 1：Totally-Looks-Like 数据集例图：人类用户选出的知觉上相似的图像对。...该数据集基于一个娱乐性的网站，用户可以发布一对认为很相似的图片，并让网友发表看法。这些图片通常在低层特征上的相似性是很低的。...虽然该数据集规模不是很大，但其中图像的多样性和复杂度隐含地捕捉到了人类对图像相似性感知的很多层面。...试图解释知觉相似性的已有方法和数据集使用的刺激信号并没有覆盖影响人类判断的所有因素。
台北某个交叉路口的两个视频片段 那么，当前最好的视觉模型是如何处理这个问题的呢？...我们将这种特征称为时间局部性（temporal locality），因为时间点附近的帧看起来相似，并且包含相似的内容。...MS-COCO数据集中没有出现公交车的3个样本 ? MS-COCO数据集中出现公交车的2个样本。 NoScope 的专用模型也是CNN，但它们比通用的对象检测CNN更简单（更浅）。这有什么作用呢？...为了说明，下面是两个都是150帧长度的视频，但标签并不是在每个视频中都有变化。 ? ? 每个视频都是150帧，标签一样，但下边的视频没变过！...如果想更快地执行，NoScope将通过端到端级联传递更少的帧。如果想得到更准确的结果，NoSceop 则将提高分类决定的简化阈值。如下图所示，最终结果实现了比当前方法快10000倍的加速。 ? ?
我们的发现显示了在sw-tvFC中看不到的ETS的两个主要特征。首先，ETS在静止状态下表现出快速和突发的波动，自相关性降低和从一种大脑状态到另一种状态的更频繁转换就是证明。...结果我们将ETS和sw-tvFC应用于29名CN和23名ASD受试者在静息状态和被动观影条件下多次收集的fMRI数据。ETS和sw-tvFC估计的总体流程及其差异如图1所示。...在估计ETS和sw-tvFC之后，首先，在边时间序列和滑动窗口- tvfc的比较中，我们使用了CN组的数据，并比较了ETS和sw-tvFC的属性，包括全脑共波动动态、这些共波动在受试者之间的同步以及高和低振幅边波动之间的关系...图1 滑窗相关法和边时间序列计算2.1 边时间序列和滑窗-tvFC的比较2.2.1 全脑共激活动态为了检验ETS和sw-tvFC的整体属性的差异，我们首先问这两种方法估计的全脑共涨落模式有多相似?...为了确保这些差异不是由头部运动引起的，我们进行了一项后运动校正分析，其中我们从波谷到波谷持续时间和峰值共波动幅度测量中回归了平均头部运动(例如，扫描内运动和帧内位移的导数)，并比较了ASD和CN之间获得的残差
VideoToolbox 则提供了更直接的对硬件编码器的访问，允许开发者能更细致的控制编码器的配置和参数，并且可以直接操作编码器的输入和输出数据，灵活性更好。...1、计算图像差异：获得原始视频帧和转码后的未经过任何图像效果处理的视频帧使用同一解码器解码，并将它们的每一帧转换成相同的格式（比如 YUV 格式）。...4、分析结果：根据平均 PSNR 值来评估转码后视频的质量。较高的 PSNR 值表示转码后的视频质量与原始视频相似度较高，而较低的 PSNR 值则表示质量损失较大。...举例来说两个宽高为 m×n 视频帧 I 和 K， I 为转码前视频帧，K 为转码后的视频帧，那么它们的均方误差（MSE）定义为： MSE 计算公式 他们的 PSNR 计算公式如下： PSNR 计算公式...通过将顶点数据存储在 GPU 的显存中，可以提高渲染效率，因为 GPU 能够更快地访问这些数据，而无需反复从 CPU 内存中读取。
在跟踪中，下一帧的目标要和上一帧的目标做一个匹配，才能确定是同一个目标。那么同样是行人，如何确定检测框是同一个目标呢？可以对检测框的目标与上一针所有检测框目标进行相似度匹配。...余弦相似度的取值范围在 -1 到 1 之间，值越接近 1 表示两个向量越相似，越接近 -1 表示两个向量越不相似，接近 0 表示两个向量之间没有明显的相似性或差异。...因为SSIM算法更注重图像的结构相似性，它更好地检测出字形上的细微差异。SSIM取值范围[0, 1]，值越大，表示图像失真越小。...03 总结在目标跟踪中，相似度计算是用来度量当前帧中的目标与跟踪器所预测的目标之间的相似程度。基于相似度的计算结果，可以用于确定当前帧中最可能的目标位置或更新跟踪器的状态。...运动模型相似度：通过比较目标区域的运动模型（如线性模型或卡尔曼滤波器预测模型）与跟踪器预测的运动模型之间的差异来度量相似度。
从这些观察结果中，提出了一种新的临界时间不一致(CTI)测量方法，通过仅测量特定区域的结构相似性，有效和客观地评估合成视频的质量。为了检测特定的区域，计算了时间上相邻帧之间的差异。...在该方法中，使用了时间相邻帧之间的运动补偿差异，以避免包括由物体运动引起的差异: 其中， 表示运动补偿的差分图。 表示第 t 个合成帧， 表示第 t-1 合成帧向后翘曲得到的运动补偿帧。...两个本地窗口 和 ，可以写为 image.png 时间池化 为了获得合成视频的最终 CTI 分数，需要对从帧中获得的所有 CTI 分数进行时间池化。本文采用了加权平均池化的方法。...为了验证所提出的方法的性能，我们使用了 7 个现有的质量评估(QA)来进行性能比较。5 个指标分别是 2D 图像/视频 QA 模型。两个指标是合成视图的三维图像质量评价模型。...请注意，每一帧图像 QA 模型都应用了二维和三维图像 QA 模型。然后，取所有帧的客观评价得分的平均值，得到最终的质量分数。 合成视频的预测性能比较 上表显示了所提出的和现有的质量指标的预测性能。
当问题更加对称时，需要较低的 α 值。 实验 这里使用了 NYUv2 的两种变体数据集。将每个视频的翻转和附加帧添加到标准 NYUv2 数据集中。...这些额外的帧没有分段标签。所以就获得两个数据集：NYUv2+seg 和 NYUv2+kpts。这里将交叉熵用于分割，将平方损失用于深度估计，将余弦相似度用于法线估计。...这些MTL方法也在解码阶段共享或交换信息，这里将它们称为以解码器为中心的体系结构。 实验 这里使用两个数据集（NYUD-v2 数据集和 PASCAL 数据集）对不同多任务架构的性能进行实验。...以编码器为中心的架构旨在通过在编码过程中共享信息来学习更丰富的图像特征表示。以解码器为中心的那些专注于通过跨任务交互反复细化预测来改进密集预测任务。...论文提出的一种梯度归一化，用于深度多任务网络中的自适应损失平衡来解决这个问题。 第二篇论文比较了编码器和解码器架构在不同数据集中的性能。
当然我们可能不会有意识地注意到这些内容，但大多数人会感觉到刷新率之间存在一些差异。同样，更多的图像意味着更改可以更快地解决，从而使你的手机操作会更加灵敏。...这听起来与图形处理器的帧速率相似，那是因为。帧速率以每秒帧数或“ fps”为单位进行度量，这是图形处理器可以处理并向你的显示器交付单个图像的速度。...你需要一台刷新率至少为120Hz的监视器，才能以最佳的速度显示120fps。但是，虽然刷新率与fps相似，但这不是一回事。刷新速率与显示器本身有关，而帧速率则是图形处理器将信息发送到显示器的速度。...提高刷新率是你获得平滑效果和响应速度的主要好处。由于刷新率较高，因此滚动浏览应用程序和在菜单上滑动会感觉更流畅，响应速度更快。由于较高的刷新率，运动模糊（动作之间的模糊）也将减少。...关于刷新率的提高，确实存在于个人实实在在的感受体验中，而如果不亲自尝试，就无法准确解释其差异。 4、高屏幕刷新率的缺点 像许多技术进步一样，刷新率的提高确实伴随着一些潜在的陷阱。
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