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
的布局， 给设置在父控件的中央center_inParent 第一个界面里面： 获取到EditText对象的值 获取Intent对象，调用new出来，...通过简便方式直接指定，参数：上下文，类字节码 调用Intent对象的putExtra(key,val)方法，传递数据，参数：键值对 调用startActivity(intent)方法，开启 第二个界面里面...： 获取Intent对象，调用getIntent()方法，获取到传递过来的Intent对象 调用Intent对象的getStringExtra(name)方法，获取传递的String，参数：键 获取Random...对象，new出来随机数对象 调用Random对象的nextInt(n)，获取随机值，参数：int类型的最大值，0开始要减一 显示进度条，布局文件增加，设置最大值android...super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_result); //获取展示数据
通过转录因子注释和表达量聚类分析，再结合WGCNA分析确定候选转录因子与所关注的性状之间的相关性，建立以转录因子为hub gene的调控网络，这是一个非常系统的机制研究思路。...不同数据库中收集的转录因子的信息有所不同，接下来，我们以下列三个数据库：AnimalTFDB 3.0、The Human Transcription Factors 和RcisTarget包自带的motifAnnotations_hgnc_v9...数据库为例，为大家展示一下这三个数据集所含转录因子的信息差异： ****读取不同数据库下载得到的TFs列表 #1_来源于AnimalTFDB3，下载链接：http://bioinfo.life.hust.edu.cn.../ 这两个数据库关于转录因子的收录，都是接近于2000个基因。...human_factor_full_QC.txt 文件，然后统计了一下，在人类这个研究领域，有chip-seq数据的转录因子是1359个，略低于上面的两个网页数据库里面的1600~2000的数量。
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
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
Content Provider 通过Content Provider可以在不同的应用之间共享数据。...一个应用可以将数据暴露给其他应用，并提供读写权限，其他应用可以通过ContentResolver访问这些数据。 文件共享：两个应用之间可以通过文件共享的方式传递数据。...Intent传值 使用Intent在不同的应用之间传递数据，可以通过Intent的putExtra()方法添加数据，并通过startActivity()或startActivityForResult()...} } Content Provider Content Provider：通过Content Provider可以在不同的应用之间共享数据。...文件共享：两个应用之间可以通过文件共享的方式传递数据。
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。...、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。...举例，学校发现高等数学等主干课的不及格率有逐年上升的趋势，一般认为是学习不认真所致，但做了很多工作效果并不明县，这时通过数据挖掘…… [图片] 针对此可以采取有针对性的管理措施。...[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
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。...我们这些数据和分析从业者当然听过这个词，当我们开始与客户讨论大数据解决方案时，谈话自然转向了对数据湖的讨论。但是，我经常发现客户要么没有听说过这个词，要么没有很好地理解它的含义。...在数据湖中，我们保留所有数据而不管源和结构。我们保持它的原始形式，只有在我们准备好使用它时，我们才会改变它。这种方法被称为“读取模式”与数据仓库中使用的“写入模式”方法。...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。
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
针对SARS-CoV-2的药物开发，作者提出一种框架来缩小基于靶标和基于细胞的药物发现之间的差异。如图 1 所示，框架包括两部分：预测器和生成器。...表1. 3CLpro 和抗病毒数据集的模型性能比较 靶点抑制化合物和细胞活性化合物之间的差异 有研究表明3CLpro抑制作用与抗病毒作用之间没有普遍的相关性，即化合物对3CLpro的高抑制活性不能保证其抗病毒作用...图3.重要原子及官能团的可视化 通过多属性分子优化缩小差异 MATIC 模型能够捕获一些有助于3CL和抗病毒任务的重要特征，但是不同的任务侧重于不同的功能组，且存在明显的差异。...作者希望通过MATIC模型提取在 3CL 和抗病毒任务中重要的子结构，然后使用这些子结构生成新的多属性分子。为了缩小不同任务之间侧重不同的功能组的差异，作者使用了多种多目标分子优化的方法。...；第三，作者提出了一个图多任务深度学习模型MATIC，来预测体外和体内都有效的化合物；最后，作者提出了一种基于强化学习的生成模型来生成新的多属性化合物，从而缩小了基于靶标和基于细胞的药物发现之间的差异。
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。...然后，我们使用一个循环遍历 get_opcodes 方法返回的操作码，它标识了字符串之间的不同操作（如替换、插入、删除等）。我们只关注操作码为 'replace' 的情况，即两个字符串之间的替换操作。...首先，我们确定较短字符串的长度，然后使用一个循环遍历对应位置上的字符进行比较。如果字符不相等，我们将该位置添加到差异位置列表中。接下来，我们处理两个字符串长度不同的情况。...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。
64mb #aof文件,至少超过64M时,重写 万一输入了flushall之后触发了重写机制，那么所有数据都会丢失，而正式环境redis数据是一直在写入的，数据量是一直在变大的，随时都有触发重写条件的可能...，所以得立即关机，如果正好在你执行flushall的下一秒 触发了aof重写机制，那么数据就永远无法恢复了。...appendonly no 我们先看一下当前redis的数据，并将数据用save命令固化到rdb文件中，我的rdb文件为/var/rdb/dump6379.rdb 杀掉当前redis的进程，否则下一步的复制....rdb），记住，一定要杀掉当前redis的进程，还有关闭要迁移的服务器的aof功能（如果不关闭aof，默认用aof文件来恢复数据） （5）启动6380的redis，我们会发现，6380多出了name的数据...，这个数据，就是6379固化到rdb的数据 以上就是在不同的redis之间进行rdb的数据迁移，思路就是，复制rdb文件，然后让要迁移的redis加载这个rdb文件就ok了
而用户在进行数据分析的时候使用这些工具可以避免Java编码，但在使用之前很重要的一点是了解工具之间的区别以便在不同的用例中使用最优化的工具。 在现在的大数据时代，开发人员有不少的查询工具可供选择。...Pig和Hive、Pig和SQL以及Hive和SQL之间孰优孰劣的争论永远不会有结果，因为很难有一种语言可以适用于所有的情况。通过本文，笔者希望能够为大家提供一些选择工具和语言的技巧。...尽管SQL有着广泛的应用，大数据的进步对SQL的功能和性能都提出了挑战。 PIG SQL程序员们需要这样一种编程语言：既利于SQL程序员们学习同时又有下面这两个特点： 1....虽然有所不同，但如果你有SQL背景的话学习起Hive还是很容易的。不过要注意两者在构造和语法上的区别否则容易混淆。...显然不同的数据没有一个所有情况都适用的查询工具，根据自己的需求来选择不同工具才是正确的方法。 点击阅读英文原文（译者/刘旭坤 责编/仲浩） CSDN原创编译文章，禁止转载，侵权必究。
triple-negative breast cancer》对乳腺癌里面最恶性的三阴性乳腺癌做了不同癌症干细胞标记物基因的分选，然后看看不同细胞亚群的转录差异。...热图可视化如下： 3个基因在4个分组的表达量排序 既然是4个分组，两两之间的各个组合做差异分析的策略就非常多了。...3种不同的肿瘤干细胞和普通癌细胞的差异 首先是A,B,C都去跟D做差异，因为D是普通的癌细胞，而A,B,C都是肿瘤干细胞。...在单细胞水平可以重复这个研究 目前乳腺癌的单细胞数据集超级多了，而且是不同分子分型的乳腺癌都有，完全是可以下载其单细胞表达量矩阵，对其中的上皮细胞进行细分后，定位到其中的恶性癌细胞，然后参考这个文章里面的流式细胞分选策略来进行分组...做单细胞水平的不同肿瘤干细胞差异分析，得到基因集，看预后作用。 当然了，其它肿瘤癌症也是可以如法炮制，创新程度还算是蛮不错哦！
Android 两个Fragment之间的跳转和数据的传递实例详解 作为一个Android的菜鸟，前些天在做项目的时候用到了fragment,需求是从一个Fragment跳转到另一个Fragment,...并且还要传递数据，就像Activity的跳转一样。...Auto-generated method stub super.onCreate(savedInstanceState); fm = getFragmentManager(); } 2 准备要传递的数据跳转...3 接下来就是在另一个Fragment 中获取第一个Fragment 传递过来的数据。...(） 方法中获取数据。
背景介绍 如果是bulk RNA-seq，那么现在最流行的就是DESeq2 和 edgeR啦，而且有很多经过了RT-qPCR 验证过的真实测序数据可以来评价不同的差异基因算法的表现。...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。...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。...<- 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
接下来说一下 Tableau 和 Power BI 之间的逻辑数据建模之间的四个核心区别： 一、多个事实表 Tableau支持多个事实表是其发展逻辑模型的初步尝试，然而逻辑模型却不支持多个事实表指向多个维度...在 Power BI 中，我们通常使用多个事实表来构建数据模型，这些模型一般情况下都会与多个维度相关，如下图所示，上方三个维度表， 下方两个事实表： ?...不过，Power BI 允许两个表之间有多个非激活的关系。使用 DAX 度量值可以激活这些非活动关系，并在需要时将已存在的活动关系关闭掉。 比较常见的场景是：事实表中有多个日期，如订单日期和发货日期。...通过度量值的激活与否来控制到底使用哪一个关系。但是更多的情况是，我们可以通过建立两个维度的日期表来分别控制这两个日期，这才是最佳实践。 但是，Tableau 不允许表之间的多个关系，非激活的也不行。...四、双向关系 在一对多关系中，Power BI 允许从一侧到多个（单方向）以及从多侧到一个（两个方向）之间的筛选器。
这对于系统的平滑运行不太友好，应该进行导出任务排队、限制范围等操作来控制频率、资源使用率。...探索 导出任务排队 这里讲讲实现思路： 前端请求服务端接口，告诉它要导出的日期范围、内容 服务端记录，插入队列 服务端监控脚本（可以用easyswoole等常驻型应用来完成），生成队列里的excel文件...，把任务标注成已经成功、对应的文件名 前端请求任务之后，间隔轮询后端，是否服务端导出完成，是的话则根据返回文件名下载文件 限制数据范围 这是比较重要的点，因为如果是不限制数据筛选范围，使用了排队导出的架构之后...，也可能导致机器资源占用过高（而且有被攻击的风险！）...我们可以根据筛选的日期范围，比如不能间隔超过50天，来限制，那么就要判断两个日期差距的日期了。
主要区别： “数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database），数据统计的重点是参数估计和假设检验。...“数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。 2....数据挖掘：通过编写机器学习聚类算法发现无法通过观察图表得出的深层次原因。发现家住在五环以外的人，由于居住环境偏远没有时间上营业厅缴费。结论就需要多设立一些营业厅或者自助缴费点。...OLAP是联机分析处理，与OLTP（联机事务处理）相对应的，主要是基于不同物理分布的数据库进行针对分析的处理技术，而不是面相具体事务的，面相具体事务的应用主要涉及终端用户，比如铁路的售票人员的售票行为。...联机分析处理是将不同物理分布的数据进行整合分析得到汇总，统计信息，基于数据仓库。 ---- 张丰寸观点： 首先是数据分析、数据挖掘、数理统计这三者。其实这都属于数据分析。
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