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video标签在不同平台上的事件表现差异分析

script 每当音量改变时(包括将音量设置为静音)时运行的脚本 onwaiting script 当媒介已停止播放但打算继续播放时(比如当媒介暂停已缓冲更多数据)运行脚本 这些Media 事件在不同平台下表现各异 ,事件触发的场景有差异,事件触发后Video对象属性的返回值也不尽相同,下面重点归纳其差异点,首先我们会给出结论,然后附上测试数据。 ---- 差异分析结论 事件属性表现差异 event pc侧 iOS android loadstart 文件加载,video初始化,未加载任何数据 与PC侧一致 一致 stalled 视频没有播放,没有取回任何媒介数据 鉴于其表现比较诡异,我们的对比中除开此特例。 android QQ浏览器 与微信无明显差异 android--华为G610-U00 4.2.1 与三星GT-N7105 4.4.2 weixin版本无明显差异

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video标签在不同平台上的事件表现差异分析

script 每当音量改变时(包括将音量设置为静音)时运行的脚本 onwaiting script 当媒介已停止播放但打算继续播放时(比如当媒介暂停已缓冲更多数据)运行脚本 这些Media 事件在不同平台下表现各异 ,事件触发的场景有差异,事件触发后Video对象属性的返回值也不尽相同,下面重点归纳其差异点,首先我们会给出结论,然后附上测试数据。 差异分析结论 事件属性表现差异 event pc侧 iOS android loadstart 文件加载,video初始化,未加载任何数据 与PC侧一致 一致 stalled 视频没有播放,没有取回任何媒介数据 iOS safari 与微信无明显差异 iOS QQ浏览器 x5内核 # event readyState currentTime (s) buffered (s) duration (s) 视频状态 鉴于其表现比较诡异,我们的对比中除开此特例。

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    SAP CRM Advanced search和Simple search里Max hit表现行为的差异

    We could observe the different behavior of search max hits in product advanced s...

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    差异分析①

    duplicated(genes$ENTREZID),] x$genes <- genes x 数据预处理 从原始尺度转换 对于差异表达和相关分析,基因表达很少在原始计数水平上考虑,因为文库测序的深度更大会导致更高的计数 相反,通常的做法是将原始计数转换为可以解决这种库大小差异的规模。 在我们的分析中,CPM和log-CPM转换经常使用,尽管它们没有考虑RPKM和FPKM值所做的特征长度差异。 假设条件之间的异构体使用没有差异差异表达分析着眼于条件之间的基因表达变化,而不是比较多个基因的表达或得出绝对表达水平的结论。 换句话说,基因长度对于感兴趣的比较保持不变,任何观察到的差异都是条件变化的结果,而不是基因长度的变化。

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    表现层设计模式

    展示器: 接收视图请求,调用表现层或业务逻辑层。 展示器持有模型对象的引用,并且暴露公开的方法和属性为视图提供数据。 ? 二、代码示例 视图界面 ?

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    差异分析③

    统计差异基因数目 tfit <- treat(vfit, lfc=1) dt <- decideTests(tfit) summary(dt) BasalvsLP BasalvsML LPvsML dt[,1:2], circle.col=c("turquoise", "salmon")) write.fit(tfit, dt, file="results.txt") #使用topTreat输出差异基因信息 差异基因可视化 为了总结目测所有基因的结果,可以使用plotMD函数生成显示来自线性模型的log-FC与平均对数-CPM值拟合的均值 - 差异图,其中突出显示差异表达的基因。

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    差异分析②

    该图以无监督的方式显示了样本之间的相似性和不相似性,以便人们可以了解在进行正式测试之前可以检测差异表达的程度。 如果样本以任何这些维度中的给定因子聚类,则表明该因子有助于表达差异,并且值得包括在线性建模中。另一方面,影响很小或没有影响的因素可能会被排除在下游分析之外。 虽然所有样本都是按照群组聚集的,但是观察到在基础和LP之间以及基线和ML在维度1上的最大转录差异差异表达分析 创建一个设计矩阵和对比 在这项研究中,我们感兴趣的是看到哪些基因在三种细胞群体之间的不同水平上表达。 在我们的分析中,假设基础数据是正态分布的,假设线性模型符合数据。 检查DE基因的数量 为了快速了解差异表达水平,可以在表格中总结显着上调和下调基因的数目。 显着性是使用默认设置为5%的调整后的p值截止值来定义的。

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    DevOps 的出色表现

    行业看到了更高的精英绩效 该报告证实,精英表演者的比例几乎增加了两倍,低表现者的比例下降了,中等表演者的比例上升了。要注意的一项主要观察结果是,从低性能到中性能再到高性能的移动不是单向的。

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    网页结构与表现原则

    网页的结构与表现原则总的来说为: 先按结构和语义编写代码 然后进行CSS样式设置 减少HTML与CSS契合度(精简页面结构) 我们可以通过一个微博用户发言信息列表的制作案例来分析该原则。

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    信息图表的表现技巧

    好了,让我们回归正题,上期我们讲解了信息图表的分类,这次我们来理一理信息图表的常见表现手法。 正题开始之前我先问大家一个问题,我们写文章的时候,为了吸引人一般会怎么做呢? 答案是讲故事。 接下来我们来详细了解一下这种艺术的表现手法。 ? 图形化 我们来看第一个方法,图形化。 如果让你做一页PPT,要表现世界七大高峰,你会怎么做? 还有一款经典的咖啡组成成分图,也是利用图形化的方法表现出各种咖啡的组份,清晰易懂。 ? 例如下面的图表,为了突出中国和冰岛的足球赛观众数量,把饼图中要强调的比例“跳”出来,直观的表现出两国人民对足球的热爱程度,加强了对比,深化了印象。

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    差异分析03,一切差异皆可检

    因此,检测基因表达差异时,起码要检测兴趣基因的mRNA和protein,所以要用到RT-PCR和Western blot。 ? 正如我们在生信分析的总结中所说,差异表达是研究的起点,也是研究的难点。 虽然万事开头难,但是千里之行始于足下,检测差异表达是第一步。下面我们结合文献,一起感受下,如何检测差异表达。 检测差异表达分为入门(细胞)、进阶(动物)和高阶(测序)三个段位。 该论文更侧重临床标本的检测,是从Western blot、流式细胞术和免疫组化的方法学角度对差异表达进行检测。逻辑清晰,也是很好的套路。 进阶级别 进阶级别是从动物模型入手的。 图a和图b是多维分析和GO分析不同组别中差异表达的基因。 ? 图c是热图展示差异表达的基因,图d是热图展示染色质调控相关的基因,图e是对图d的可视化视图展示;图f显示RNA质谱分析的结果。 高阶差异表达的好处是个性化、数据多,但是不足也很明显,死贵死贵的!! 方法重要,但不是最重要的,小米加步枪干得过飞机加坦克。神器神不神,关键要看人。

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    代码洁癖症的表现

    最本质的表现,喜欢长时间阅读自己的代码,心中一边啧啧赞赏不已,一边自我陶醉。

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    实际体验Span 的惊人表现

    为什么Regex会有这么好的表现呢?翻阅一下源码,原来如此! 看来,正则表达式的高性能表现 和 Span 不无关系。 根据园友的评论,Regex 以前的版本,也是通过指针来进行操作,我也实验了 .net standard的Regex , 二者效率差不多。 结语 在实际中体验了Span< T >的惊人表现。同时 .NET Core 在Span< T >加入之后,各个地方都有性能的提升,比如说Regex。 真是让开发者何其幸哉。 这应该是极致的性能表现。鉴于篇幅原因就不展开了。 可以在 这里 看到ValueStringBuilder,以及完整的代码。

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    中美:消费的差异

    1,消费函数的选择 本次我们将借助前辈莫迪利尼亚的生命周期假说的消费函数来对比中美消费模型的差异性。

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    差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析

    本文为群中小伙伴进行的一次差异分析探索的记录。 前段时间拿到一个RNA-seq测序数据(病人的癌和癌旁样本,共5对)及公司做的差异分析结果(1200+差异基因),公司告知用的是配对样本的DESeq分析。 可以看到常规的DESeq2分析比limma voom分析多了一些差异基因,但是和公司给的1200+的差异基因还是差远了。 发现差异之后开始了检索和求助之旅,查了很多帖子,也求助了一些大神,似乎很少人注意过DESeq2包做配对的差异分析。 总结来说,由于算法的不同,不同差异分析的R包得到的差异基因数量不完全一致。重要的是,针对配对的样本,如果不进行配对分析而用常规的差异分析,这样的结果可能会大不相同。

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    不同部位癌症差异分析是否需要排除组织差异呢?

    21 ILCs, 38 IDCs, two lymph node metastases, and three normal tissues 样本的表达信息,最后全文的落脚点是 ILCs 和 IDCs的差异表达情况 那么这样的 ILCs 和 IDCs的差异是否是病理性的差异呢?还是组织特异性差异? 不过因为这个文章发表时间太早了,所以他们并没有上传芯片数据,没办法复现文章部分图表。 acc=GSE35019 主要是分析差异基因:42 and 16 genes were up- and down-regulated in DCIS compared to IDC 虽然差异基因还是统计学检验得到的 ,但它真的是 DCIS和IDC的病理性差异吗?

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    qDebug | std::cout | printf性能表现

    Qt君最近感觉qDebug相对于printf打印感觉有些慢,但又没有证据,于是闲着就写下qDebug,std::cout,printf的性能表现咯。注:测试数据仅供参考。 0x02 数据分析 性能表现:printf > std::cout > qDebug; qDebug()相对于std::cout和printf差距过大(6~10倍); std::cout与printf

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    Git差异并列显示

    默认的git diff命令只会将文件的修改差异使用“+”,“-”符号标注出来,并不直观。 不完美的是,每次只能查看一个文件的差异对比。 使用这种方式还可以配置其他外部Diff工具进行文件差异对比,如:Meld,Beyond Compare等等。 webdiff webdiff也是一个独立的差异对比的工具,与Icdiff不同的是,webdiff是通过打开一个浏览器页面来展示文件差异的,也是一种图形化的展示方式,详见:https://github.com 另外,webdiff会把当前所有改动的文件列表展示出来,只要单击选择指定文件就可以通过左右并列的方式查看该文件的差异对比了,这一点比通过DiffMerge对比更加友好。

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    差异后GSEA呢还是先ssGSEA后差异

    一般来说,样品需要有分组,这样才有差异分析的可能,最简单的就是处理和对照的二分组。 如果我们想搞清楚处理前后到底两个分组有什么差异,其实可选的数据分析路线还蛮多的: 方案1:分组做一个差异分析,根据阈值确定统计学显著的几百个上下调基因,然后分别注释其功能 方案2:分组做一个差异分析,根据变化情况把几万个基因排序后 ,进行gsea分析来确定上下调通路功能 方案3:针对每个样品的基因表达量排序进行ssGSEA分析,然后对ssGSEA打分矩阵根据分组进行差异分析 我们一直以来都是给大家前面的两个方案,就是一定要先根据表达量矩阵做不同分组的差异 ssGSEA分析,然后对ssGSEA打分矩阵根据分组进行差异分析 前面的两个方案都需要做差异分析,接下来我们就走转录组差异分析 先差异后GSEA 转录组差异分析,我们针对测序的counts矩阵,走DESeq2 dds2 <- DESeq(dds) # 提取差异分析结果,trt组对untrt组的差异分析结果 tmp <- results(dds2,contrast=c("group_list","trt",

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