场景： 开发环境（windows下）调用第三方接口验签通过，发测试环境（linux下）后死活验签通过不了 原因： md5是一项成熟的加密技术，问题应该在代码里，查了查感觉可能是字符编码的问题...，导致加签没通过，这样的话只能是环境导致的字符编码出现问题，就我所知的有getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组，发现公共代码里进行md5加密是要进行转字节的 /**...); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { } return resultString; } 所以这里的getBytes...()不确定性太大，需要指定编码方式来降低耦合（代码与环境的耦合）。 ...解决方法： 将getBytes()方法指定具体的编码方式，如:getBytes("UTF-8") /** * md5加密 */ public static String
近期我们一直在对EasyGBS的云端录像做测试，其中一个重要原因就是广大用户对云端录像的要求不断提高，因此对于云端录像的检查仍然是必不可少的一个环节。...在测试过程中，我们就发现在云端录像的查询结果跟想要查询的结果不同。 原本代码如下： 分析该段代码后我们猜测可能是由于EasyGBS根据通道ID查询结果不唯一，因为通道是自定义的可能会有重复。... data.rows; this.total = data.total; }); }, 但是这样修改代码只能点击搜索一次，之后如果设备ID变了，通道ID不变，查询的数据则不会变...，所以要在watch中监听设备ID，代码如下： Serial: function() { this.load(); }, 最后形成预览如下，查询的设备无通道的情况下正常显示无信息
WRF作为成熟的区域中尺度气象模式，文档齐全且教程详细，对于用户较为友好，但是想要获得一个好的模拟结果，需要注意很多地方， 1 模拟区域domain设置 模拟区域不能太小，否则模拟结果基本为全球模式侧边界的强迫结果...(Warner, 2011) 2 初始化和spin-up预热过程 模拟结果的好坏很大程度取决于初始场(IC)的质量。 要了解初始场的数据来源，比如初始场来源于预报数据、再分析数据或者气候数据。...7 物理参数方案的选择 WRF模式中，存在众多次网格过程需要使用物理参数方案进行表达，而每种物理参数化方案都有很多种选项，其不同的排列组合使得选项太多。...关于物理参数化方案，以后有时间再展开介绍，以下粗略提几点： 给定一套参数化方案组合，对于不同的地区、domain大小、时间以及关注的天气现象，其模拟结果是不同的，没有哪种方案组合是完美的。...最后，WRF的使用者应该时刻牢记以下几点： 模拟结果受到很多因素的影响，如模拟区域的设置(水平和垂直的)、输入的数据(包括气象场和静态数据)、侧边界条件等； 模式是存在缺陷的，对于某些具体天气过程是无法得到好的模拟结果的
最后的结论是一个关键的参数是用于基因排名的度量标准，这个选择可能会影响最终的分析结果： 研究者使用了28个基准数据集，评估了16种不同的排名度量标准在基因集分析中的敏感性和假阳性率。...研究还测试了所选方法对样本大小的鲁棒性。 作者并没有明确指出单一的“最推荐”的算法，因为不同的排名度量标准（metrics）在不同的数据集和条件下表现各有优势。...在稳定性方面，文章指出： **|MWT| 和 |S2N|**：在不同的样本大小下，这两个度量标准显示出稳定的结果，这意味着它们对于样本大小的变化不敏感。...**Minimum Significant Difference (MSD)**：定义为对数折叠变化（logFC）估计的置信区间（CI）从无变化（零）的有符号距离。...这些度量标准在统计学基础上有所不同，包括基于参数的统计、非参数统计和数据挖掘方法。研究者根据他们的数据特性和分析目标选择合适的度量标准是非常重要的。
题目 给你一个表示某个正整数的字符串 number 和一个字符 digit 。 从 number 中 恰好 移除 一个 等于 digit 的字符后，找出并返回按 十进制 表示 最大 的结果字符串。...生成的测试用例满足 digit 在 number 中出现至少一次。...示例 1： 输入：number = "123", digit = "3" 输出："12" 解释："123" 中只有一个 '3' ，在移除 '3' 之后，结果为 "12" 。...示例 2： 输入：number = "1231", digit = "1" 输出："231" 解释：可以移除第一个 '1' 得到 "231" 或者移除第二个 '1' 得到 "123" 。...两种方案的结果都是 "51" 。
，从单元测试调用这个方法是正常的，而从页面上通过ajaix调用这个方法还是找不到数据，注意：这里的关键字“浙江”已经写死在代码里了，也就是说不管传什么参数都是一样的。...它们之间的区别仅仅是调用的路径不同，一个是从单元测试调用的，一个是从页面上调用的。...System.out.println(response); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 这时候能成功调用，返回正常的结果...页面调用 通过页面ajax调用接口： 参数也能正常传到Controller，问题是sendUrl我已经在方法里写死了，却得到了不一样的结果： /** * 获取公司列表...这是通过单元测试的方法发送的请求，编码没有问题： 这是通过页面发送的请求，编码就有问题了： 不同的方式调用同一个方法，为什么会有这样的区别呢？真是搞不明白。。。
这里Materialize with deduplication 的意思是，当第一次MYSQL需要这个子查询的结果的情况下，会将临时结果产生为一个临时表，当再次需要这个结果的时候会再次调用。...Materialize with deduplication 同时产生了子查询的结果后，并且结果为一行，将主表和产生的新的临时表进行了 nested loop inner join的操作。...，1 2 SQL 的结果是一致的，第三个用 LEFT JOIN 表达的SQL 的结果和前两个不一样。...这里结果的不同主要有几个问题 1 IN EXIST 在数据结果查询中，是有去重的功能的。...，要明白 IN EXIST 和 LEFT JOIN 之间的区别，避免结果不是自己要的。
通过前面的讲解，我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据，得到我们想要的表达矩阵，也学会了两个常用的套路分析得到的表达矩阵，就是GSEA分析和差异分析。...历史目录： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的...而最常见的注释方法就是超几何分布检验了咯。.../BIOCARTA/REACTOME等数据库 http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/08/02/2125314.html 虽然懂了原理可以让我们更方便的理解结果.../KEGG注释一般是得到如下表格： ?
下面给大家介绍Android 得到连接热点的ip的方法 ，具体代码如下所示： WifiManager wifiManager = (WifiManager) this.getSystemService(...，需要获知Wifi热点的运行状态，热点是否打开，连接到该WIFI热点的设备数量，以及连接设备的具体IP和MAC地址。...获取WIFI热点状态的方法getWifiApState()和判断热点是否可用的方法isApEnabled()，在Android源码WifiManager.Java中已经实现，但是它们是Hide方法，在SDK...层面是不能访问的，如要访问需要用到java反射的机制。...得到连接热点的ip的方法 ，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
今天这篇推文小编写一些基础的内容：如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。...接下来，小编再介绍多个元素的绘制方法。...： Example04 of ggplot2::geom_smooth(method = 'loess' 上述就简单介绍完R绘制的方法，接下来我们介绍使用Python绘制此类图。...以上就是简单的介绍如何使用R和Python绘制带有拟合区间的散点图，更多详细资料可参考：ggplot2::geom_smooth()[1]seaborn.lmplot()[2] 总结 本期推文小编简单介绍了如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间...，同时也比较了R-ggplot2和Python-seaborn绘制图表的不同，希望小伙伴们可选择适合自己的工具进行可视化图表的绘制。
Elasticsearch:执行同样的查询语句多次结果不一致？！...(replica)的存在，主分片和副本分片可能不一致，导致最终在主分片和副本分片上计算得到的得分不同，而导致最终的查询结果不一致。...这种情况下主分片和副本分片上的总文档数量就会不同，打分时计算出的IDF的值不同，最终得到了不同的得分。...但是，怎么样得到准确的docCount值呢，常规的方法是可以通过执行_forcemerge?...以上实战验证了如果主分片和副本分片不一致的情况下，文档的分值会不同，最终影响到查询结果。
win和linux的php异或运算结果不同 作者：matrix 被围观: 3,383 次 发布时间：2015-06-17 分类：兼容并蓄 零零星星 | 3 条评论 » 这是一个创建于 2633...一个获取key的函数（模拟js的php代码）在本地测试成功，而在服务器上失败。 逐行die()之后发现问题在于b ^=4294967295;之前获取的b都没问题，可到了这里就结果完全不一样。 真是狗日的xor仙人板板。为什么换成xor结果和^又不同。 难道xor不是异或。。。 Q1：幸好我不是第一个发现。...php开启了GMP：gmp_xor()进行xor运算 Q2：无解 将^ 换成xor运算win和linux的结果都一样。...但是为毛线它又和^的结果不同。。。 应该也是整数溢出吧。。。
p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2)lines(0:30,U[,3],col="red...37.1[6,] 5297.8 2013.6 76.9 33.7 14.5 39.3> sum(base$py[is.na(base$y)])[1] 2481.857 我们获得与通过Chain Ladder方法获得的结果略有不同...Klaus Schmidt和AngelaWünsche于1998年在链梯，边际总和和最大似然估计中建立了带有最小偏差方法的链接。
p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2) lines(0:30,U[,3],col=...] 5297.8 2013.6 76.9 33.7 14.5 39.3 > sum(base$py[is.na(base$y)]) [1] 2481.857 我们获得与通过Chain Ladder方法获得的结果略有不同...Klaus Schmidt和AngelaWünsche于1998年在链梯，边际总和和最大似然估计中建立了带有最小偏差方法的链接。
hashcode方法会影响jvm性能？听上去天方夜谭，实际上蕴藏着一些微小的原理，接下来让我们走进hashcode方法，一探native方法源头。 默认实现是什么？...调用hashCode方法默认返回的值被称为identity hash code（标识哈希码），接下来我们会用标识哈希码来区分重写hashCode方法。...以上都是我们的猜测，并没有实锤。我们来看一下源码吧，可恶，hashCode方法是一个本地方法。...public native int hashCode(); 真正的hashCode方法 hashCode方法的实现依赖于jvm，不同的jvm有不同的实现，我们目前能看到jvm源码就是OpenJDK的源码...32位和64位上略有不同，64位有两种变体，具体取决于是否启用了压缩对象指针。
📷 1、点击[命令行窗口] 📷 2、按<Enter>键 📷 3、点击[命令行窗口] 📷 4、按<Enter>键 📷 5、点击[命令行窗口] 📷 6、按<Ente...
最近，有位朋友在一个实际工作问题中，在表2使用合并查询从表1的结果中匹配最高（阶段）项，眼看着表1的结果是对的，但表2里却得到了错误的返回结果，具体情况如图所示： 为什么会这样？...我们先来看表1的处理情况。 为了合并查询得到最高阶段项，对表1进行降序排序： 然后通过删除重复项保留最高阶段数据： 从表1的结果来看，的确保留了最高阶段的数据。...然后，在表2里使用合并查询获取表1中的结果并展开： 咦！！！ 表1的处理结果明明是阶段4（报价），为什么合并查询得到的结果却是阶段2（售前）？ 这难道是Power Query的Bug吗？...这里的问题根源其实是表1的处理问题，我以往发布的多篇文章案例中，在涉及Power Query中使用排序的问题时会强调，Power Query的排序需要增加添加索引或Table.Buffer的步骤，使排序的结果真正...所以，回到这个问题，针对表1的排序步骤，我们可以嵌套Table.Buffer函数（图中中间行为原排序操作生成的代码，无所做任何改变）： 这时，我们再看表2的结果： 完全正确！
现实项目当中我们经常会遇到到多给域名访问一个页面或者一个站点的时候，限制备案的审核比较严格，就需要域名对应页面要放正确的备案号下面我们可以利用js实现。...} 小插曲腾云先锋（TDP，Tencent Cloud Developer Pioneer）是腾讯云 GTS 官方组建并运营的技术开发者群体...这里有最专业的开发者&客户，能与产品人员亲密接触，专有的问题&需求反馈渠道，有一群志同道合的兄弟姐妹。来加入属于我们开发者的社群吧 。
还是之前题目里的夫妻，还是那两个孩子（至少有一个是女孩）。不同的是，假设有一天我们在公园碰见了这一对夫妻。不过，与此同时，夫妻还带了一个孩子。...我们之前一通分析，用上各种公式进行计算，得到的结果明明是1/3，为什么这里就变成 1/2 了呢？这两道题难道不是一样的吗？...我们遇见一个女孩的条件下，两个都是女孩的概率是 ? 这里潜在的信息是，我们在公园遇见一个孩子，他是男是女的概率是不同的。我们遇见了女孩，会改变剩下一个孩子是女孩的概率。...这样理解都行得通，但还是没有解决我们之前的疑惑，为什么看起来完全一样的两件事，得到的结果不同呢？就因为我们看到了其中的一个孩子吗？可是我们看到孩子，与孩子的性别的概率应该无关才对。...我们看孩子之前，两个孩子是一体的，我们看了一眼之后，这两个孩子就区分开来了。我们看之前，这是两个孩子，看了之后，就成了我们看过的孩子和没看过的孩子。从物理学上来看，这两者的熵是不同的。
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