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Java HelloWorld 學習

将常量压入栈的指令 aconst_null 将null对象引用压入栈 iconst_m1 将int类型常量-1压入栈 iconst_0 将int类型常量0压入栈 iconst_1 将int类型常量1压入栈 iconst_2 将int类型常量2压入栈 iconst_3 将int类型常量3压入栈 iconst_4 将int类型常量4压入栈 iconst_5 将int类型常量5压入栈 lconst_0 将long类型常量0压入栈 lconst_1 将long类型常量1压入栈 fconst_0 将float类型常量0压入栈 fconst_1 将float类型常量1压入栈 dconst_0 将double类型常量0压入栈 dconst_1 将double类型常量1压入栈 bipush 将一个8位带符号整数压入栈 sipush 将16位带符号整数压入栈 ldc 把常量池中的项压入栈 ldc_w 把常量池中的项压入栈(使用宽索引) ldc2_w 把常量池中long类型或者double类型的项压入栈(使用宽索引) 从栈中的局部变量中装载值的指令 iload 从局部变量中装载int类型值 lload 从局部变量中装载long类型值 fload 从局部变量中装载float类型值 dload 从局部变量中装载double类型值 aload 从局部变量中装载引用类型值(refernce) iload_0 从局部变量0中装载int类型值 iload_1 从局部变量1中装载int类型值 iload_2 从局部变量2中装载int类型值 iload_3 从局部变量3中装载int类型值 lload_0 从局部变量0中装载long类型值 lload_1 从局部变量1中装载long类型值 lload_2 从局部变量2中装载long类型值 lload_3 从局部变量3中装载long类型值 fload_0 从局部变量0中装载float类型值 fload_1 从局部变量1中装载float类型值 fload_2 从局部变量2中装载float类型值 fload_3 从局部变量3中装载float类型值 dload_0 从局部变量0中装载double类型值 dload_1 从局部变量1中装载double类型值 dload_2 从局部变量2中装载double类型值 dload_3 从局部变量3中装载double类型值 aload_0 从局部变量0中装载引用类型值 aload_1 从局部变量1中装载引用类型值 aload_2 从局部变量2中装载引用类型值 aload_3 从局部变量3中装载引用类型值 iaload 从数组中装载int类型值 laload 从数组中装载long类型值 faload 从数组中装载float类型值 daload 从数组中装载double类型值 aaload 从数组中装载引用类型值 baload 从数组中装载byte类型或boolean类型值 caload 从数组中装载char类型值 saload 从数组中装载short类型值 将栈中的值存入局部变量的指令 istore 将int类型值存入局部变量 lstore 将long类型值存入局部变量 fstore 将float类型值存入局部变量 dstore 将double类型值存入局部变量 astore 将将引用类型或returnAddress类型值存入局部变量 istore_0 将int类型值存入局部变量0 istore_1 将int类型值存入局部变量1 istore_2 将int类型值存入局部变量2 istore_3 将int类型值存入局部变量3 lstore_0 将long类型值存入局部变量0 lstore_1 将long类型值存入局部变量1 lstore_2 将long类型值存入局部变量2 lstore_3 将long类型值存入局部变量3 fstore_0 将float类型值存入局部变量0 fstore_1 将float类型值存入局部变量1 fstore_2 将float类型值存入局部变量2 fstore_3 将float类型值存入局部变量3 dstore_0 将double类型值存入局部变量0 dstore_1 将double类型值存入局部变量1 dstore_2 将double类型值存入局部变量2 dstore_3 将double类型值存入局部变量3 astore_0 将引用类型或returnAddress类型值存入局部变量0 astore_1 将引用类型或returnAddress类型值存入局部变量1 astore_2 将引用类型或returnAddress类型值存入局部变量2 astore_3 将引用类型或returnAddress类型值

01

Multiple dex files define Lokhttp3internalwsWebSocketProtocol

如题,在编译打包时遇到了如上错误,很明显这是一个依赖库冲突的问题,我的app下依赖一个 ad library,而 ad library有依赖了一个 http library,这是一个我用okhttp封装的网络请求库,而 ad library 又依赖了 compile ‘com.squareup.okhttp3:okhttp:3.9.1’ 这依赖关系确实有点混乱,那这时候有人说了,你的 ad library为什么不用 http library里面的okhttp呢?自从AS3.0 gradle4.0开始依赖使用 implementation 代替了 compile 关键字,因此 compile 就被过期了,http 虽然依赖了 okhttp ,但是 ad library要想使用 okhttp 是不可以的,因为使用implementation 对于ad library 是不可见的,所以ad library又依赖了一次 compile ‘com.squareup.okhttp3:okhttp:3.9.1’ 因为 ad library需要单独的进行定制化的网络请求配置,所以 ad library中的网络请求是没有封装进http library中的,所以导致了重复依赖的问题,使用 implementation 关键字虽然可以屏蔽ad library访问 http library中 okhttp 的api,但是依赖冲突的问题确实还是存在的…

04

建立一个跨平台可复用C++代码的实例工程(windows vs2017,android studio 可用)

一直想建立一个可复用c/c++代码的跨平台交叉编译的工程,特别是能分别使用vs2017,android studio , xcode 三种ide来在各自平台进行编码。这样就可以做到算法用c/c++多平台复用,平台特有api直接用nactive编码。最后再结合每个平台上的webview来实现界面web化,用h5来写界面。 这样一套就是,界面用H5,平台IO访问接口(除了文件IO,和socket io,因为c/c++代码完全可以进行文件io和socketio)用原生代码,算法用c/c++编写,做到写一次交叉编译到多个平台,节约编码时间和跨平台难度。 最近在github.com就发现了一个开源工程,实现了,用vs2017,anroid studio,xcode 协调编辑同一套代码,并分发不同平台的功能,但是他的as工程用的ndk build模式,as 3.1已经不推荐使用了,因为代码比较多,迁移起来好像狠麻烦,于是想自己做。得益于as迁移到用CMake来组织JNI工程代码,好像实现起来也狠顺利。 首先新建一个根目录 Shot4Read。三个平台的project都放在这个目录。 结构如下,其中Prj.Android 放的as 工程。Prj.Windows放的vs2017工程。ddmcore放的是可三端复用的c/c++代码。

02

空间转录组识别恶性-边界-非恶性轴肿瘤空间微环境解析

ST结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)的优势使基因表达谱能够直接在组织内与二维空间信息相结合。与scRNA-seq分析中的聚类方法相比,ST在评估基因表达、空间定位和组织学信息时需要更全面和综合的考虑。许多原位捕获技术,如10X Genomics Visium,利用5000个直径为55-100µm的SPOT来记录6.5 × 6.5 mm捕获区域内的mRNA位置。这种方法容易在一个SPOT中包含多个同质或异质细胞(每个斑点1-10个细胞),这使得在混合SPOT中区分细胞身份变得困难。用于ST分析的传统生物信息学工具通常考虑图像分析、细胞类型鉴定、反卷积、空间分布、细胞-细胞通信、空间表达模式、调节因子在空间位置的相互作用和亚细胞分辨率。大多数用于ST数据中细胞类型鉴定的工具要么基于细胞类型映射,要么基于细胞类型反卷积。细胞类型定位方法通常根据基因表达或结合成像数据或邻近点推断出最可能的细胞类型,而失去了实际的细胞组成。细胞型反卷积方法一般依靠scRNA-seq数据作为参考来推断每个SPOT或位置的细胞组成,但不考虑SPOT的位置和形态特征,可能忽略了空间结构对细胞组成的影响。此外,目前还没有有效的方法来高分辨率重建同一点不同细胞类型的表达矩阵,这限制了对同一点不同细胞类型之间相互作用的研究以及空间建筑中特定细胞类型标记物潜在靶标的识别。在这里,文章开发了Cottrazm,一个集成的工具框架,能够基于10x Genomics Visium平台的空间转录组学构建肿瘤边界周围的微环境。Cottrazm确定连接恶性和非恶性细胞SPOT的肿瘤边界(Cottrazm- boundarydefine)。根据形态学调整后的表达矩阵的聚类和肿瘤的高CNV特征确定肿瘤核心的SPOT。其次,利用六边形系统连续外推肿瘤核心spot的相邻spot,并计算相邻点到肿瘤质心的UMAP距离。该方法能够确定相邻点是肿瘤还是边界(Bdy)。

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