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闭包计数

假如我们想制作一个计数,每点击一次就加一,代码如下: var counter = 0; //把计数counter设置成全局变量 function add(){ return counter+=1;...} add(); //1 add(); //2 add(); //此时counter=3 >>固然可以实现功能,但问题就在于其他语句也有可能会改动到counter,这样的计数是不安全的。...counter为1 add(); //counter为1 add(); //counter为1 >>固然保证了counter不会被其他语句影响到,但问题就在于每次调用函数都会重置counter,无法实现计数功能...闭包函数常见的一种用途就是上面例子中的—–实现计数功能。 2、实现封装: 自由变量只能被闭包函数本身或者其子函数访问,而不能被闭包函数之外的函数访问。这就实现了面向对象的封装性,更安全更可靠。

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寄存程序计数

程序计数 指令寄存 程序计数是用于存放下一条指令所在单元的地址的地方。 当执行一条指令时,首先需要根据PC中存放的指令地址,将指令由内存取到指令寄存中,此过程称为“取指令”。...指令寄存(IR,Instruction Register),是临时放置从内存里面取得的程序指令的寄存,用于存放当前从主存储读出的正在执行的一条指令。...当执行一条指令时,先把它从内存取到数据寄存(DR,Data Register)中,然后再传送至IR。指令划分为操作码地址码字段,由二进制数字组成。...指令译码就是做这项工作的。指令寄存中操作码字段的输出就是指令译码的输入。操作码一经译码后,即可向操作控制发出具体操作的特定信号。

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频率计通用计数的区别?

电子计数按功能可分4类,1通用计数:可测频率、周期、相位、时间间隔、频率比、占空比累计等。2频率计数:专门用于测量高频微波频率的计数。...3计算计数:具有计算功能的计数,可进行数学运算,可用程道序控制进行测量计算专显示等全部工作过程。4微波计数:是以通用计数频率计数为主配以测频扩展而组成的微波频率计。...测量方法 测量频率的方法有很多,按照其工作原理分为无源测频法、比较法、示波器法计数法等。计数法在实质上属于比较法,其中最常用的方法是电子计数法。电子计数是一种最常见、最基本的数字化测量仪器。...电子计数测频有两种方式:一是直接测频法,即在一定闸门时间内测量被测信号的脉冲个数;二是间接测频法,如周期测频法。 由于数字电路的飞速发展集成电路的普及,计数的应用十分广泛。...公司一直专注于时间频率产品的研发、生产销售,生产通用计数有SYN5635型通用计数、SYN5636型高精度通用计数SYN5637型高精度频率计数

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频率计通用计数的区别?

电子计数按功能可分4类,1通用计数:可测频率、周期、相位、时间间隔、频率比、占空比累计等。2频率计数:专门用于测量高频微波频率的计数。...3计算计数:具有计算功能的计数,可进行数学运算,可用程道序控制进行测量计算专显示等全部工作过程。4微波计数:是以通用计数频率计数为主配以测频扩展而组成的微波频率计。...测量方法 测量频率的方法有很多,按照其工作原理分为无源测频法、比较法、示波器法计数法等。计数法在实质上属于比较法,其中最常用的方法是电子计数法。电子计数是一种最常见、最基本的数字化测量仪器。...电子计数测频有两种方式:一是直接测频法,即在一定闸门时间内测量被测信号的脉冲个数;二是间接测频法,如周期测频法。 由于数字电路的飞速发展集成电路的普及,计数的应用十分广泛。...公司一直专注于时间频率产品的研发、生产销售,生产通用计数有SYN5635型通用计数、SYN5636型高精度通用计数SYN5637型高精度频率计数

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RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵

;初步过滤低表达基因与保存counts数据 承接上节RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2与Salmon之前已经得到了featureCounts与Salmon输出文件(counts.../counts/counts.txt', header = T,data.table = F)#载入counts,第一列设置为列名 colnames(a1) counts <...筛选标准不唯一,依自己数据情况而定。在这里展示筛选出至少在重复样本数量内的表达量counts大于1的行(基因),可以看到超过一半以上的基因都被筛掉了。...(这个是正常现象,因为我们的gtf文件里面的基因数量太多了,都是五六万个,而正常情况下我们的样品里面就两万多个基因是有表达量的) #### 初步过滤低表达基因 ####(筛选标准不唯一、依情况而定) #...筛选出至少在重复样本数量内的表达量counts大于1的行(基因) keep_feature 1) >= 2 table(keep_feature) #查看筛选情况,

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SpringSecurity6 | 委派筛选代理过滤器链代理

但是底层SpringSecurity是如何维护这些过滤器,并通过这些过滤器是如果拦截我们的客户端请求的,我们都还只是停留在表层,今天就让我们去深入了解一下我们今天得主角—委派筛选代理 DelegatingFilterProxy...这里利用了Spring的IoC容器来管理获取Filter实例。...原生的Filter运行在Servlet容器里边也就是Tomcat服务当中,而Spring的所书写的过滤器属于Spring工厂。...核心的安全过滤器调度: 在Spring Security框架中,FilterChainProxy可以看作是核心的安全过滤器调度,它负责将请求交给正确的安全过滤器链进行处理,从而实现认证、授权、会话管理等安全操作...SecurityFllterChain过涉链。

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懒癌必备-dplyrdata.table让你的数据分析事半功倍

接下来,我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包,dplyrdata.table,我保证你get到这两个包后,就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了!!...它相对于R自带的筛选方法会更高效,我们不需要花很多时间去等待机器反应。...官网上面有关于data.table包对于dplyr的提升改进: ?...(sum(v1),sd(v3))] data.table居然支持直接在j上进行列的计算,看到这里是不是觉得超牛逼,关键是代码非常简洁,一句话的事,就帮我们完成数据的筛选计算了! DT[,....data.table把我们刚刚用group_bysummarise组合才能实现的功能,直接在一句代码里面就实现了,而且代码的可读性可扩展运用性非常强!

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高级性能测试系列《10.用户定义变量用户参数的区别,计数函数与计数的区别,介绍其它函数》

目录 一、回顾 1.用户定义变量用户参数之间的区别 2.补充 二、计数函数与计数的区别 1.${__counter(,)}计数函数 2.配置元件:计数 3.每个用户独立计数 4....${__threadNum}获取线程号 三、其它函数介绍 一、回顾 1.用户定义变量用户参数之间的区别 用户定义变量: 全局变量:可以跨线程组。 在启动时,获取一次值,在运行过程中不会动态获取值。...如果要加2,用计数元件。 2.配置元件:计数 运行结果 重点:最大值:如果运行结果超过最大值时,又会从起始值开始循环。...例1:没勾选与每用户独立的跟踪计数的运行结果 例2:勾选了与每用户独立的跟踪计数 运行结果 勾选了与每用户独立的跟踪计数: 比如2个线程,每个线程都有个计数,就相当于有2个计数。...没勾选与每用户独立的跟踪计数: 比如2个线程,就是2个线程一起用一个计数。 4.${__threadNum}获取线程号 运行结果 三、其它函数介绍 1.

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R练习50题 - 第一期

虽然具有明显的金融背景,但是它其他学科所遇到的数据集是相通的:在我们的数据集中,每个股票代码symbol日期date的组合都决定了唯一的一个观测,相当于数据集的key,这种由“横截面”与“时间序列”...值得说明的有一下几点: 数据集为“面板数据”:包含多个股票(横截面),而每个股票则有多个按照日期排序的变量(时间序列) 股票代码symbol 日期date共同组成了数据集的key,也即每个唯一的symbol...date组合决定了一个唯一的观测。...其次,对于每个组,我们需要生成两个统计数字:一个统计上涨的个数,一个统计下跌的个数。最终结果如下: ? 可以看到,对于每个date,它都对应了两个观测,一个是“UP”,一个是“DOWN”。...它是data.table内置函数之一,unique几乎执行相同的操作,唯一不同的是,unique返回的是不重复的item(是一个向量),而uniqueN返回的是不重复的数量(是一个数字)。

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

可怜的机器呀,内存磁盘要撑爆了~ 使用data.table内的I/O函数进行导入: rm(list=ls()) gc() library("data.table") system.time(...使用fread函数导入之后便会自动转化为data.table对象,这是data.table所特有的高性能数据对象,同时继承了data.frame传统数据框类,也意味着他能囊括很多数据框的方法函数调用。...当整列聚合的单值同时输出时,可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时,data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....多分组计数。 mydata[,.N,by = .(carrier,origin)] ? 自定义名称: mydata[,....(carrier,origin,dest) 先按照三个维度进行全部的分组; .SDcols=c("arr_delay","dep_delay")则分别在筛选每一个子数据块儿上的特定列; lapply(.

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