一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...y1 - y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
问题背景 输入正整数m,n，查找[m,n]区间的可逆素数。 可逆素数：可逆素数是指该数本身是一个素数，并且把该数倒过来也是一个素数。...方法一： 最简单的方法，依次除以【从2到数字本身（不包括本身）】，不存在余数是0的数，就是素数； 思路清晰，但是效率低，比如： 假如 n 是合数，必然存在非1的两个约数 p1 和 p2 ，其中p1<=...能被4整除的，肯定能被2整除；能被6整除的肯定能被3整除！...and isPrime(onum)): return True else: False if __name__ == "__main__": m = int(input('请输入查找...【可逆素数】的开始数：')) n = int(input('请输入查找【可逆素数】的结束数：')) if(m < n): for i in range(m,n): if(isReversiblePrime
在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...其中的 SequenceMatcher 类是比较两个字符串之间差异的主要工具。...如果需要比较大型字符串或大量比较操作，请考虑使用其他更高效的算法或库。自定义差异位置查找算法除了使用 difflib 模块，我们还可以编写自己的算法来查找两个字符串之间的差异位置。...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。...通过了解和掌握这些方法，你可以更好地处理字符串比较和差异分析的任务。无论是在文本处理、版本控制还是数据分析等领域，查找两个字符串之间的差异位置都是一项重要的任务。
光流（Optical Flow），字面理解为“光的流动”，更准确的说法为：时变图像上的二维运动场，是视频数据的重要视觉线索，在动作识别、视频理解、视频分割、目标跟踪以及全景拼接等领域，都有广泛应用。...FlowNetC 和 FlowNetS 模型在 FlyingChairs 数据集上的预训练模型和 Sintel 数据集上的 Fine-tune 模型，在 Sintel (training) 数据集上的...datasets 用于数据集加载和预处理，其中包含训练所需的数据集，光流数据增广的pipelines，和加载数据时的 samplers。models是最关键的部分，光流模型在这里实现。...如图所示，我们把光流算法的模型，抽象成flow_estimators ，并将它分解为 encoders 和 decoders 两个模块。...encoder 的主要作用是提取输入图像的特征信息；decoder 的功能包括计算图像之间的相关性、计算 loss，预测输出的光流等。在 apis 中，我们为模型训练、测试和推理提供一键启动的接口。
主要介绍如何通过DeepDiff实现两个Excel文件数据的快速对比。 对于日常办公中需要处理数据的同学来说，有时候需要对比两个Excel表格（或者是数据库）的数据是否完全相同。...对于简单少量的数据，我们当然可以人工肉眼对比，但是如果数据量一大，那么最好还是借助工具实现。 这篇文章主要通过使用DeepDiff库，介绍了一种简单地对比两个Excel文件是否完全相同的方法。...首先，我们直接对两个不一样的DataFrame进行对比： 对比结果为{}，这在DeepDiff中是表示没有差异的意思，但是，这个结果显然不符合实际，因为我们的data1跟data3其实是完全不一样的才对...可以看到，转成字典之后我们成功地对data1和data2进行比较，并给出了正确的结果： 为了验证，我们再拿data1和data3进行比较： 很明显，这两个对象是有区别的，没有任何问题。...接下来进入我们的重头戏，对比data3和data4，为了对比这两个对象，我们可以先把数据转成列表，然后再设置DeepDiff中的ignore_order参数忽略字典元素的顺序： 可以看到，结果非常简单完美地实现了我们的对比需求
--======================== -- 进程、会话、连接之间的差异 --======================== 在使用Oracle database的时候，连接与会话是我们经常碰到的词语之一...这也是我们经常误解的原因。 各个会话之间是单独的，独立于其他会话，即便是同一个连接的多个会话也是如此。...这就是你的会话状态（session state），也就是表示特定会话的一组内存 中的数据结构.提到"数据库连接"时,大多数人首先想到的就是“会话”。...你要在服务器中的会话上执行SQL、提交事务和运行存储过程。 二、通过例子演示来查看之间的关系 1....，即能同时登录到数据库的并发用户数。
宏观的差异，RabbitMQ与Kafka只是功能类似，并不是同类 RabbitMQ是消息中间件，Kafka是分布式流式系统。...，客户端可以选择从该日志开始读取的位置，高可用（Kafka群集可以在多个服务器之间分布和群集） 无队列，按主题存储 Kafka不是消息中间件的一种实现。...在消费同一个主题的多个消费者构成的组称为消费者组中，通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。...所以，除非你正在构建下一个非常受欢迎的百万级用户软件系统，否则你不需要太关心伸缩性问题，毕竟这两个消息平台都可以工作的很好。...Kafka分区没法移除，向下伸缩后消费者会做更多的工作 结论 首先是在不考虑一些非功能性限制（如运营成本，开发人员对两个平台的了解等）的情况下： 优先选择RabbitMQ的条件 高级灵活的路由规则。
机器学习，数据科学和数据分析是未来的发展方向。机器学习，数据科学和数据分析不能完全分开，因为它们起源于相同的概念，但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的，你也很容易在它们之间找到重叠。...，如果数据科学是由所有工具和资源组成的房子，那么数据分析将是一个特定的空间。...它通常使用数据洞察力通过连接趋势和模式之间的点来产生影响，而数据科学更多地只是洞察力。 数据分析进一步分为数据挖掘等分支，包括对数据集进行排序和识别关系。数据分析的另一个分支是预测分析。...预测分析有助于在市场研究阶段，并使从调查中收集的数据在预测中更加可用和准确。 总而言之，显然不能在数据分析和数据科学之间划清界限，但数据分析师通常会拥有与经验丰富的数据科学家相同的知识和技能。...它们之间的区别在于应用领域。 ? 机器学习 机器可以借助算法和数据集来学习。机器学习基本上包括一组算法，这些算法可以使软件和程序从过去的经验中学习，从而使其更准确地预测结果。
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
在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据分析等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，比较难描述每个词汇的意义和区别。...今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计之间的差异。...[图片] 一、数据分析 数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。...从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。...[图片] 总结 从数据分析的角度来看，目前绝大多数学校的数据应用产品都还处在数据统计和报表分析的阶段，能够实现有效的OLAP分析与数据挖掘的还很少，而能够达到大数据应用阶段的非常少，至少还没有用过有效的大数据集
导读：在本文中，我们将讨论工作负载分析和运行查询，一起了解两个数据库系统在 JSON、索引和并发方面的性能差异。 简介 在管理数据库时，性能是一项非常重要而又复杂的任务。...MySQL和Postgres的最新版本略微消除了两个数据库之间的性能差异。 在MySQL中使用旧的MyISAM 引擎可以非常快速地读取数据。不幸的是，在最新版本的MySQL中尚不可用。...好消息是，MySQL不断得到改进，以减少大量数据写入之间的差异。 甲数据库基准是用于表征和比较的性能（时间，存储器，或质量）可再现的试验框架数据库在这些系统上的系统或算法。...JSON查询在Postgres中更快 在本节中，我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。...它提高了数据库性能，因为它允许数据库服务器查找和检索特定行比没有索引快得多。但是，索引整体上给数据库系统增加了特殊的开销，因此应该明智地使用它们。
当多人开发的时候 如果想知道两个分支有啥差异 git diff 分支1 分支2 --stat -标记的是 左边有，右边没有的 +-标记的是两边有修改的 查看某个文件的差异 git diff 分支
PHP作为脚本语言，很多时候我们更新程序都只需要把修改过的文件重新上传覆盖一下就行。...实现过程 通过Git Diff命令可以识别出所有被修改的文件，把这些文件的路径信息提交给PHP CLI脚本，然后由PHP进行压缩。 1....php /* * @author 爱心发电丶 * 打包git diff 之后的文件 * */ include_once __DIR__ ....; } $zippy = Zippy::load(); try { /*压缩指定目录的文件*/ @$zippy->create($map ....运行脚本 git diff main...master --name-only > diff.txt && php 脚本文件路径 在项目目录下，运行上面的命令，运行结束后 ，将会在项目目录生成一个打包好的压缩包
根据Google的说法，对“大数据”的兴趣已经持续了好几年，而且在过去几年里真正的兴起。这篇文章的目的是为了帮助突出数据湖泊和数据仓库之间的差异，帮助您就如何管理数据做出明智的决定。...这通常是为了简化数据模型，并节省昂贵的磁盘存储上的空间，用于提高数据仓库的性能。 相比之下，数据湖保留所有数据。不仅仅是今天正在使用的数据，还有可能使用的数据，甚至可能永远不会被使用的数据。...在数据湖中，这些操作报告消费者将利用数据库中的数据的更加结构化的视图，类似于以前在数据仓库中的数据。...数据湖这个词已经成为像Hadoop这样的大数据技术的代名词，而数据仓库仍然与关系数据库平台保持一致。我这篇文章的目标是突出两种数据管理方法的差异，而不是强调一个特定的技术。...但是，另外，Hadoop还可以通过将结构化视图应用于原始数据来支持数据仓库场景。正是这种灵活性使Hadoop能够擅长向所有业务用户层提供数据和洞察力。 未来该何去何从？ 两个阵营的技术不断发展。
参考链接： Java stringbuffer和stringbuilder之间的差异 1、相同点：String、StringBuffer、StringBuilder三个类都是用来封装字符串的 2、不同点...： String类是不可变类，即一旦一个String对象被创建后，包含在这个对象中的字符串是不可以改变的StringBuffer对象代表一个字符序列可变的字符串StringBuilder也代表一个可变字符串对象...，与StringBuffer相比，StringBuilder是线程不安全的，而StringBuffer是线程安全的 3、方法： （1）String类中主要的方法： char charAt(int...)：获取从beginIndex位置开始到结束的子字符串 String substring(int beginIndex,int endIndex)：获取从beginIndex位置到endIndex位置的字符串...，就可以调用它的toString()方法将其变为一个String对象 在上述代码后加入这两句，将sb转换为str，这个str无法改变。
随着互联网和移动互联网的迅速发展，企业网站也被视为企业在互联网上不可或缺的网络门面。网站建设行业的发展越来越受到人们的认可。随着网站建设的普及，网站建设的价格也不尽相同。...现在网站建设的成本从几百元到几千元，甚至几万元甚至几十万元。很多人都会怀疑为什么价差这么大。今天就这个问题给大家来分析一下网站建设成本的差异。1、 网站建设成本较低。客户网站一般采用模板。...事实上，他们相当于给你一个会员帐户在他们的网站系统，这是类似于淘宝网上的商店。这样的网站不独立，不利于搜索索引的获取和搜索排名。...4、 后台开发程序是一样的，因为后台开发是基于客户来实现的功能，网站后台程序是保证网站正常运行的关键，一个好的程序可以保证网站的正常运行，这一点的成本是根据客户来实现网站的功能。...5、 市场上有很多浏览器版本，因此网站的兼容性不容忽视。因此，网站在不同浏览器中的兼容性也是应该考虑的。这也是一些公司收费的要求。6、 一些便宜的网站，前端网址，标题和后端网站没有SEO设置功能。
canvas 和 SVG 以及 VML 之间的差异： 标记和 SVG 以及 VML 之间的一个重要的不同是， 有一个基于 JavaScript 的绘图 API，而 SVG...这两种方式在功能上是等同的，任何一种都可以用另一种来模拟。从表面上看，它们很不相同，可是，每一种都有强项和弱点。例如，SVG 绘图很容易编辑，只要从其描述中移除元素就行。...要从同一图形的一个 标记中移除元素，往往需要擦掉绘图重新绘制它。
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。
Seurat和Scanpy是实现这种工作流的最广泛使用的软件，通常被认为是实现类似的单个步骤。下面我们就需要比较一下软件之间、以及不同版本之间的数据分析差异。...简而言之，CCC衡量两个变量在相关性和方差方面的一致性。然而，通过观察logFC值的散点图，可以发现大量值之间存在显著差异。...20%的差异基因在软件之间的p值在p=0.05阈值上翻转，并且在两个方向上翻转相当均匀(即仅在Seurat中显著，或仅在Scanpy中显著)。...下采样比较考虑到软件之间引入的可变性，一个自然的问题是如何对这些差异的大小进行基准测试。为此，在生成过滤UMI矩阵之前，模拟reads和细胞的下采样，并比较了沿下采样分数梯度引入的差异与全尺寸数据。...为了对软件或数据大小之间的差异程度进行基准测试，我们使用相同的输入数据和软件选择运行这些步骤，只改变应用的随机种子。
自动化正在接管 IT 行业的大部分领域，而 Python 作为用于自动化数据分析或数据科学任务的首选语言处于领先地位。...Python 库是一种巨大的资源，可用于许多关键的代码编写，例如： 基于正则表达式的代码 字符串处理 互联网协议，如 HTTP、FTP、SMTP、XML-RPC、POP、IMAP 统一码 文件系统和计算文件之间的差异...CGI编程 数学建模 数据库查询 数据分析 数据可视化 自动化代码 所有这些功能都可以在许多 Unix、Linux、macOS 和 Windows 系统上执行。...分析 Python 3.9 V/s Python 3.10 的差异 多年来，Python 进行了大量升级，并且在新版本中添加了许多功能。在这里，让我们关注 Python 添加的两个最新版本。...通过此模块，您可以访问 IANA 或互联网号码分配机构时区数据库。默认情况下，此模块使用系统的本地时区数据。
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