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。...然后从归一化数据中选择高度可变基因(hvg)来识别感兴趣的潜在基因并降低数据的维数。随后，基因表达值被缩放到跨细胞的平均值为0，方差为1**。...Seurat和Scanpy之间的选择通常归结为用户的编程偏好和他们的scRNA-seq数据分析项目的具体要求。...除了比较所有聚类中显著marker基因的外，还可以比较marker之间的相似性(即DE分析后每个聚类的基因)。...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。
Python中对象之间的比较，可以用 ==，也可以用 is. 在实际使用时，该如何选用。 先记住两点： 1) == 比较的是两个对象的内容是否相等，即内存地址可以不一样，内容一样就可以了。...2) is 比较的是两个实例对象内存地址是否一样 下面，结合最经典的例子，让大家在最短的时间内快速领悟最本质的知识点。 is is 比较的是两个对象的内存地址是否相同。...继承自object对象的__eq__()方法直接比较两个对象的id. 很不幸，很多实际场景中，与我们期望相悖。...，期望判断出他们是同一人，但是不管is 还是 == 都比较了id是否相等。...== other.name 大多数时候继承object的类会覆盖__eq__()方法，比较自定义对象的值可能更有用。
每个运营商都会布局自家服务器，而服务器之间的联络依靠运营商线路直连。...这里需要解决的问题是，一些情况下一个频道可能只有几个人且分布在不同运营商；如果为了保证几个人的服务调用多台服务器，此时服务器之间的转发量可能大于下发量。...不仅使成本激增，也难以保证数据在不同运营商之间传输的质量，可能会出现高达百分之几十的丢包。为了改变这种成本与质量的双重压力，我们需要对其作出进一步优化。...而由于YY有大量的业务场景是连麦互动，我们对延时的统计包括两部分：主播与主播之间的延时和主播与观众之间的延时。主播与观众的传输处理基本一致，主要区别在于观众的抖动缓冲更长。...3.2 业务定制能力 第二个我们遇见的比较麻烦的问题是业务定制能力。与一般的由CDN纯文件分发切入的直播方案不同，YY通过实时多播系统切入直播。
要根据自己项目的业务场景和需求。下面我列出这些MQ之间的对比数据和资料。...第一部分：RabbitMQ,ActiveMq,ZeroMq比较 1、 TPS比较 一 ZeroMq 最好，RabbitMq 次之， ActiveMq 最差。这个结论来自于以下这篇文章。...测试的执行是在一个Windows Vista上进行的。 image.png 3、持久化消息比较 zeroMq不支持，activeMq和rabbitMq都支持。...http://www.docin.com/p-462677246.html 第二部分：kafka和RabbitMQ的比较 关于这两种MQ的比较，网上的资料并不多，最权威的的是kafka的提交者写一篇文章...这里在附上两篇文章，也是关于kafka和RabbitMq之间的比较的： 1、http://www.mrhaoting.com/?
map)”[6]技术在查询时建立相关列的映射关系; PAX[7−8]将同一元组的属性存储在一个磁盘页上, 以此来加速同表之间的列连接。...由于基列一样, 使用位图向量之间的位与来连接列[6]。此方法在第一次查询的时候需要消耗大量的内存, 对列进行范围的划分以及索引的建立。...对于n 个节点的查询树来说, 列之间连接方法有种。...MonetDB目前仍然是一个学术机构的开源项目，差不多每6个月出一个Release，由于Bug众多并不推荐在生产环境中使用。...关于列存储数据库（Column-oriented DBMS） 近年来，从商业产品（Sybase IQ）到开源的BigTable类项目（HyperTable, Hbase, Cassandra等），列存储数据库在
查看当前没有add 的内容修改； git diff 查看已经add 没有commit 的改动 git diff --cached 查看当前没有add和commit的改动： git diff HEAD...或者 git status 查看任意两个版本之间的改动： git diff 版本号码1 版本号码2 比较两个版本号码的src 文件夹的差异 git diff 版本号码1 版本号码2 src 发布者：
本文的目的是让读者快速了解Kafka与消息队列之间的关系，告诉读者为什么会考虑使用它的原因。以下为译文。 Kafka最初是由Linkedin社区开发的一项技术。...平时你可能不太关注这些问题，但是当你想要采用响应式编程风格而不是命令式编程风格时，上述这些就是你需要进行关注的了。 命令式编程和响应式编程之间的区别 命令式编程是我们一开始就采用的编程类型。...这里最重要一点是，事件是与这些具体发生的动作是直接耦合的。 响应式编程使用户能够响应发生的事件，通常以流的形式出现。多个关注点可以订阅相同的事件，并让事件在它的域中产生影响，而不管其他域发生了什么。...换句话说，它支持松散耦合的代码，可以很容易地扩展到更多的功能。有可能在不同的栈中编码的各种大的下流系统会受到事件的影响，甚至是在云的某个地方执行的一大堆没有服务器的函数。...不同的逻辑可以由不同的系统基于相同的事件来执行 在使用Kafka的情况下，这是可能的，因为信息是保留的，消费者群体的概念也是如此。
本文对 Thanos 和 VictoriaMetrics 进行了比较，讨论了它们是什么、它们的架构组件以及它们的差异。 Thanos是什么？...Thanos 是一个开源项目，是为 Prometheus 构建的扩展，可解决与长期存储和高可用性相关的一些挑战。...Thanos和VictoriaMetrics之间的差异 Thanos 和 VictoriaMetrics 是大规模运行的监控系统，旨在为时间序列数据提供长期存储解决方案，特别是在可观测性领域使用 Prometheus...然而，两者之间存在几个关键区别。 起源与目的 Thanos：作为一个项目而诞生，旨在解决 Prometheus 中多集群监控和长期存储的需求，而无需求助于完全独立的监控系统。...社区与发展 Thanos：拥有一个强大而活跃的社区，来自许多组织的贡献，包括 Slack 社区频道。这也是 CNCF 的孵化项目。
接前文：生信基础 | 人-小鼠同源基因之间的转换 先看看MSigDB中的基因ENTREZID是否可以全部转化为SYMBOL。...有3个无法找到对应的SYMBOL，NCBI上检索了一下，也没找到这3个基因。...> diff_ent [1] "285464" "11217" "80761" 再看看小鼠的。...)) # > length(unique(m2h$HGNC.symbol)) # [1] 18411 # > length(unique(m2h$MGI.symbol)) # [1] 19308 这里比较...MSigDB数据集中小鼠与人基因之间的差异并统计。
响应用户输入的动态内容。 使用评估和在线评论在网站所有者和网站用户之间流动信息。 开发了允许自行使用的 API，例如通过软件应用程序。...它实现了Web后端的升级，经过长时间专注于前端（Web 2.0主要关于AJAX，标记和其他前端用户体验创新）。Web 3.0是一个术语，用于描述Web使用和多个路径之间的交互的许多演变。...在这种情况下，数据不是私有的，而是共享的，其中服务为相同的Web/相同的数据显示不同的视图。 语义Web（3.0）承诺以比谷歌现有的引擎模式更合理的方式建立“世界的信息”。...Web 1.0、Web 2.0 和 Web 3.0 之间的区别 编号 Web 1.0 Web 2.0 Web 3.0 1. 大部分为只读 通读写 便携式和个人的 2....以上这些是Web 1.0，Web 2.0和Web 3.0之间具有自己独特性的主要区别。这三者都在各自的时代被使用，并相应地彻底改变了网络世界。
上面的情况 , 动态类型部分不是nil , 因此 out就不是nil 动态类型为指针的interface之间进行比较也要注意 当两个变量的动态类型一样 , 动态值存的是指针地址 , 这个地址如果不是一样的..., 那两个值也是不同的 w1 := errors.New("ERR") w2 := errors.New("ERR") fmt.Println(w1 == w2) // 输出false ?...由于 w1.value 和 w2.value 都是指针类型，它们又分别保存着不同的内存地址，所以他们的比较是得出 false 也正是这种实现，每个New函数的调用都分配了一个独特的和其他错误不相同的实例
Docker学习总结之Docker与Vagrant之间的特点比较 ---- 以下内容均出自Vagrant作者(Mitchell Hashimoto)与Docker作者(Solomon Hykes)在stackoverflow...如果我们从逻辑层面来比较vagrant和docker的话，那么： 1、docker只能执行docker所定义的容器。 ...如果你的项目必须使用Docker的容器，同时只能部署在Linux主机中。这个时候Docker的确是一个不错的选择。...vagrant可以降低项目复杂度。或者换个说法：你只需要考虑如何执行你的项目就可以，而不论这个项目是用的docker还是什么别的。...但是当你在每个项目都使用docker，或者在每个项目的现在，将来都使用docker时，你就会发现docker所产生的数据并不少。而如果你使用vagrant，那么只需要移动一次就可以完成。
Boost.Asio和ACE之间关于Socket编程的比较 ACE是一个很成熟的中间件产品，为自适应通讯环境，但它过于宏大，一堆的设计模式，架构是一层又一层，对初学者来说，有点困难。...在ACE中开发中的内存管理一直让人头痛，ASIO的出现，让我看到新的曙光，成为我新的好伙伴。简单地与ACE做个比较。...但是对于常见的情况，采用一个好用的框架还是能够简化开发过程，特别是asio的各个异步接口的用法都相当类似。...8.开发难度： 基于ACE开发应用，对程序员要求比较高，要用好它，必须非常了解其框架。在其框架下开发，往往new出一个对象，不知在什么地方释放好。...基于ASIO开发应用，要求程序员熟悉函数对象，函数指针，熟悉boost库中的boost::bind。内存管理控制方便。 我个人觉得，如果应用socket编程，使用ASIO开发比较好，开发效率比较高。
如果我们从逻辑层面来比较vagrant和docker的话，那么： 1、docker只能执行docker所定义的容器。...如果你的项目必须使用Docker的容器，同时只能部署在Linux主机中。这个时候Docker的确是一个不错的选择。...§ vagrant可以降低项目复杂度。或者换个说法：你只需要考虑如何执行你的项目就可以，而不论这个项目是用的docker还是什么别的。...但是当你在每个项目都使用docker，或者在每个项目的现在，将来都使用docker时，你就会发现docker所产生的数据并不少。而如果你使用vagrant，那么只需要移动一次就可以完成。...所以，我们现在可以得知vagrant和docker是有很大区别的，直接比较这两个是不正确的。对于开发环境来说，vagrant是一种更为抽象，更为通用的解决方案。
如果我们从逻辑层面来比较vagrant和docker的话，那么： 1、docker只能执行docker所定义的容器。 ...如果你的项目必须使用Docker的容器，同时只能部署在Linux主机中。这个时候Docker的确是一个不错的选择。...vagrant可以降低项目复杂度。或者换个说法：你只需要考虑如何执行你的项目就可以，而不论这个项目是用的docker还是什么别的。...但是 当你在每个项目都使用docker，或者在每个项目的现在，将来都使用docker时，你就会发现docker所产生的数据并不少。而如果你使用 vagrant，那么只需要移动一次就可以完成。...所以，我们现在可以得知vagrant和docker是有很大区别的，直接比较这两个是不正确的。对于开发环境来说，vagrant是一种更为抽象，更为通用的解决方案。
Docker学习总结之Docker与Vagrant之间的特点比较 以下内容均出自Vagrant作者(Mitchell Hashimoto)与Docker作者(Solomon Hykes)在stackoverflow...如果我们从逻辑层面来比较vagrant和docker的话，那么： 1、docker只能执行docker所定义的容器。 ...如果你的项目必须使用Docker的容器，同时只能部署在Linux主机中。这个时候Docker的确是一个不错的选择。...vagrant可以降低项目复杂度。或者换个说法：你只需要考虑如何执行你的项目就可以，而不论这个项目是用的docker还是什么别的。...但是当你在每个项目都使用docker，或者在每个项目的现在，将来都使用docker时，你就会发现docker所产生的数据并不少。而如果你使用vagrant，那么只需要移动一次就可以完成。
灵活的选择– SaaS解决方案的提供商通常能够为公司提供比出售整套ERP软件解决方案的公司更多的选择。借助SaaS软件，您可以随时进行自己的配置，选择和选择所需的功能。...更好的控制–如果您的公司已经存在了一段时间，那么您已经建立了定义明确的业务流程。这意味着您需要一个将控制权交给您的ERP软件解决方案，以便您可以根据自己的独特需求来工作软件功能。...降低成本–如果比较成本，您可能会发现SaaS的价格比传统的ERP软件便宜。使用SaaS解决方案特别省钱的是初始设置成本。如果许多初创公司必须用昂贵的软件包资助大笔采购，就无法起步。...SaaS革命已经在商业领域引起了根本性的转变，这对于希望将自己的核心业务任务集中起来而不是将精力放在多余的IT需求上的公司来说是完美的选择。...到目前为止，可以通过SaaS模型访问许多不同的ERP软件选项。尽管传统软件和SaaS商业解决方案软件之间需要权衡取舍，但基于Web的ERP软件的优势却超过了传统软件为各行各业的公司带来的任何优势。
很久没有更新微信公众号了，最近公司旅游又忙着换房子真是身心疲惫，刚换房子还是前一个多月的事，但是房子出问题了房东给我们又换了一套，租个房子真是不容易啊！...在这还是推荐大家找个靠谱的租房APP上的房子，说起这个房子也怪自己的运气差，房东还是个女的，算是比较好说话的吧！但就是太麻烦了，烦心的事就不说了，分享一些近期比较好的github项目。...大家可以在掘金上一些最近比较火的：http://e.xitu.io/ ?...治理方面引入elasticsearch、skywalking、springboot-admin、zipkin等，让项目开发快速进入业务开发，而不需过多时间花费在架构搭建上。 ?...就暂时贴出来一些个人觉得比较好的，其他的可以多多查看掘金的那个网站还是相当不错的，没事逛逛找找比较好的项目多学学别人的写码规范和思想，多敲多想。 每天 进步一点点
，它能够被任意项目的构建系统所使用。...此项目包含开发分布式应用微服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。...9 coderiver https://github.com/cachecats/coderiver Star 781 coderiver 中文名 河码，是一个为程序员和设计师提供项目协作的平台，类似程序员客栈...，但主要目的是方便各细分领域人才之间技术交流，共同成长，多人协作完成项目。...https://github.com/eugenp/tutorials Star 9767 该项目是一系列小而专注的教程，每个教程都涵盖一个明确的开发领域。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。...而在不指定插入数据时，在大多数情况下插入速率都比较平均，但随着数据库中数据的增多，插入的效率在某一时段有瞬间下降，随即又会变稳定。...MongoDB可以充分利用系统的内存资源，我们的测试机器内存是64GB的，内存越大MongoDB的查询速度就越快，毕竟磁盘与内存的I/O效率不是一个量级的。...2、本次实验的查询的数据也是随机生成的，因此所有待查询的数据都存在MongoDB的内存缓存中的概率是很小的。...这样看来，MongoDB的查询速度波动也处在一个合理的范围内。 3、MySQL的稳定性还是毋庸置疑的。 结论 1、相比较MySQL，MongoDB数据库更适合那些读作业较重的任务模型。
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