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每个HTMLDoctype什么作用?

前言 DOCTYPE标签是一种标准通用标记语言文档类型声明,它目的是要告诉标准通用标记语言解析器,它应该使用什么样文档类型定义(DTD)来解析文档。 <!...正文 下面介绍DTD和、Doctype作用及常用声明 什么是DTD? DTD(文档类型定义)是一机器可读规则,它们定义XML或HTML特定版本中允许什么,不允许什么。...DOCTYPE声明是指HTML文档开头处一行或两行代码,用来描述使用哪个DTD。(DOCTYPE通常但不总是包含指定DTD文件url)....DOCTYPE作用 doctype声明指出阅读程序应该用什么规则集来解释文档中标记。...在Web文档情况下,“阅读程序”通常是浏览器或者校验器这样一个程序,“规则”则是W3C所发布一个文档类型定义(DTD)中包含规则。 常用DOCTYPE声明 HTML 5 :<!

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VBA代码:拆分工作簿示例——将工作簿中每个工作表保存为单独工作簿

标签:VBA 有时候,我们想将工作簿中每个工作表都保存为一个单独工作簿。 你可以使用下面的操作逐个保存工作表: 1.在工作表标签中单击右键。 2.选取“移动或复制…”命令。...图1 这样,多少工作表,你就要操作上面的步骤多少次。 然而,如果存在很多个工作簿,这样重复工作使用VBA是最合适。...msoFileDialogFolderPicker) .InitialFileName =Application.DefaultFilePath & "\" .Title = "选择保存工作表位置...Next wks Application.ScreenUpdating = True Application.DisplayAlerts = True End Sub 只需在要拆分工作簿中运行上述代码...,就可将该工作簿中所有工作表全部保存为单独工作簿。

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白话ES 生产集群部署架构是什么?每个索引数据量大概多少?每个索引大概多少个分片?

背景 ES 生产集群部署架构是什么?每个索引数据量大概多少?每个索引大概多少个分片?...分析 这个问题,包括后面的 redis 什么,谈到 es、redis、mysql 分库分表等等技术,面试必问!就是你生产环境咋部署?...有些同学可能是没在生产环境中干过,没实际去拿线上机器部署过 es 集群,也没实际玩儿过,也没往 es 集群里面导入过几千万甚至是几亿数据量,可能你就不太清楚这里面的一些生产项目中细节。...其实这个问题没啥,如果你确实干过 es,那你肯定了解你们生产 es 集群实际情况,部署了几台机器?多少个索引?每个索引多大数据量?每个索引给了多少个分片?你肯定知道!...目前线上有 5 个索引(这个结合你们自己业务来,看看自己哪些数据可以放 es ),每个索引数据量大概是 20G,所以这个数据量之内,我们每个索引分配是 8 个 shard,比默认 5 个 shard

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如何为一任务确定计划,估计每个任务所需时间?

常规做法每个测试员工作都有大量任务构成,所以就需要制定测试任务清单,此为第一步。 有些任务只需进行一般描述,有些任务可以分解相当细。...根据自己所能,对需要一天以上时间完成任务单独列出一项。 估计每个任务会占用时间,然后累加起来,再加上25%(根据公司具体情况,可多可少)会议、培训和其他非项目工作,并以此估计所需总时间。   ...note:使用类似的方法,测试经理可以估算出项目进展中任何时刻测试员人数,越到项目后期(掌握信息越多),估计也就更准确。 问题:测试计划按照2轮进行估算时间,这样做什么利弊?...我做法是如果我评估和测试员自己评估存在冲突时,特别是他们评估时间长得多时,先听听他们对测试任务和测试范围看法,弄清楚什么原因导致他们给出时间看起来那么长。...当然我致力于花费更多时间放在测试计划上,而不是让测试任务承担人给出测试时间,是因为我们部门里面存在很多“特色”的人,员工意识严重,一个2小时可以完成任务,他们能给你估算2天。

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网状Meta分析之R语言‘gemtc’包实战(1)

在实战之前,我想和大家说一下,现在网状meta分析统计方法主要有两大类,一类是频率学派‘netmeta’包,另一类是贝叶斯学派‘gemtc’包。...第一步,安装相关R包 install.packages('gemtc') install.packages('rjags') 注意,在使用‘rjags’包之前需要现在电脑上安装好JAGS这个软件(https...第二步,加载相关R包 library('gemtc') library('rjags') 这一步相关内容就不多说 第三步,读取数据并将数据集转换成mtc.network格式 data_b_bin=read.csv...关于上图详细解释,请参见往期内容Meta分析前世今生 summary(network_b_bin) ?...上图中需要提醒大家是arm表示单个研究中处理,2-arm是指一个研究中有2treatment,3-arm则表示是3treatment。

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那些好用java jar反编译工具:每个对应优势劣势对比

探索Java JAR反编译工具秘密世界 摘要 在这篇技术博客中,跟随猫头虎博主脚步,深入探索Java JAR文件反编译工具神秘领域。...本文将逐一介绍几款流行Java JAR反编译工具,帮助你找到最适合你需求那一个。...优势 整洁代码输出 图形界面友好 劣势 对一些最新Java特性支持可能不如CFR 下载和使用 通常,Fernflower 与 IntelliJ IDEA 集成,无需单独下载。...Procyon 介绍 Procyon 是另一款优秀Java反编译工具,对复杂Java语法和泛型很好处理能力。...选择合适工具可以帮助我们更有效地进行代码分析和学习。 未来展望 随着Java语言不断发展,期待这些工具能够持续更新,提供更准确反编译能力,以及更好用户体验。

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机器学习中Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)什么区别和联系?

首先 Error = Bias + Variance + Noise Error反映是整个模型准确度,Bias反映是模型在样本上输出与真实值之间误差,即模型本身精准度,Variance反映是模型每一次输出结果与模型输出期望之间误差...我是这样抽象理解这个问题:  准:bias描述是根据样本拟合出模型输出预测结果期望与样本真实结果差距,简单讲,就是在样本上拟合好不好。...所以bias和variance选择是一个tradeoff,过高varience对应概念,有点『剑走偏锋』『矫枉过正』意思,如果说一个人varience比较高,可以理解为,这个人性格比较极端偏执,...,大局观。...注:关于这个偏执和好好先生表述,不是非常严谨,对这两个词不同理解会导致截然相反推理,如果你看完这段觉得有点困惑,可以去看评论区讨论,不得不感叹一下,在准确描述世界运行规律这件事上,数学比文学要准确且无歧义

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孩子吗?使用Timekpr-nExt限制 Linux 中每个账户电脑使用

使用 Timekpr-nExt 在 Linux 上限制电脑使用 如果你家里小孩,他们花太多时间在电脑上,你可能想对他们使用进行一些限制。...image.png 给定时间超过后,用户会自动登出,直到满足限制条件才可以重新登录。 当然,这意味着你需要为孩子们单独设置非管理员(无 sudo 权限)账户。...Timekpr-nExt 功能 除了一个令人讨厌风格化名字,Timekpr-nExt 以下功能: 将系统使用限制设置为按日智能限制、每日、每周或每月限制 你还可以根据时间和小时设置访问限制 用户可以看到关于他们还剩多少时间通知...在 Linux 中安装 Timekpr-nExt 对于基于 Ubuntu Linux 发行版(如 Mint、Linux Lite 等),一个官方 PPA 可用。...并不是每个人都会觉得它有用,但家里小孩的人如果觉得有必要的话,可以使用它。 你是否使用其他应用来监控/限制儿童访问计算机?

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二项式分布和超几何分布什么区别_多项分布方差

他们都可以看着是参数分布,因为他们函数形式都被一小部分参数控制,比如正态分布均值和方差,二项式分布事件发生概率等。...一种可选解决方案是:无参密度估计,他只依赖于观测数据量大小,这种方法其实也需要参数,但是这些参数只是控制了模型复杂性而不是分布函数形式。三种无参密度估计方法:直方图,最近邻,核函数。...3 随着观测数据增多,后验分布曲线越来越陡峭(越来越集中),即方差越来越小(后验方差总比前验方差小),由方差式子2.16可知,当数据量无穷大时,方差趋近于0,即随着数据越来越多,后验不确定性在减小。...个数据分配到K, 和二项式分布作为似然函数一样,多项式分布也作为在贝叶斯学派下似然函数 2)Dirichlet分布 为求得参数向量u值,根据贝叶斯学派观点,我们要引入u先验,同时使得先验和后验共轭...同样某个主题下有多个词语,某个主题骰子N个面,每个面表示一个词语(即词袋),每做一次投骰子实验,就可得到N个词中一个,进行多次投掷,就可以得到一个主题下多个词语,同样可以看出这个实验也服从多项式分布

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多因素方差分析

前面单因素方差分析中,我们是用F值去检验显著性,多因素方差分析也同样是用F值. F = 方差/组内方差。 对于没有交互作用多因素,可以单纯理解为多个单因素。...也就是你可以单独去看品牌对销量影响,然后再单独去看地区对销量影响。 那单独怎么看呢?这就回到了我们前面讲过单因素方差分析。...我们先来计算品牌内平方和: SSA = (每个品牌均值 - 全部销量均值)^2*每个品牌内样本数 = (344.20-328.45)^2*5 + (347.80-328.45)^2*5 +...(337.00-328.45)^2*5 + (284.80-328.45)^2*5 = 13004.55 我们再来计算地区内平方和: SSB = (每个地区均值 - 全体销量均值)^2*...那这两个是一样吗? 还是有些不太一样方差分析只是告诉你某个因素影响显著不显著,而没有告你影响多大,回归分析是告诉你具体影响多大。

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【直播】我基因77:批量计算每个蛋白编码基因测序深度及覆盖度

目前我使用仍然是hg19系统参考基因,所以就在gencode数据库里面下载了基于hg19gtf注释文件,并格式化如下: head ~/reference/gtf/gencode/protein_coding.hg19...我们论坛专门教程讲解如何格式化,得到每个基因起始终止坐标,就不在此赘述啦(根据gtf格式基因注释文件得到人所有基因染色体坐http://www.biotrainee.com/thread-472...之前我们讲过samtoolsdepth用法,很容易就可以根据我们拿到基因起始终止坐标信息来批量依次提取每个基因被测序长度,平均测序深度,还有平均测序深度方差!...这个脚本很简单,主要是对samtoolsdepth输入进行简单统计而已。 我们可以从统计结果看到有的基因覆盖度极高,但有的基因覆盖度却很低,这是为什么呢?...下一讲我们就简单解析一下蛋白编码基因测序深度以及覆盖度吧!

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如何读取保存一些list信息txt,生成名字规律list

一、前言 前几天在Python白银交流群个叫【大侠】粉丝问了一个Python列表处理问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。...请教:如何读取保存一些list信息txt,生成名字规律list,如list1,list2,list3......本质原因是exec()函数执行之后,是没有返回值,所以在pycharm中找不到对应值,会提示红色下划线告警,但是实际上不是报错。...与之对应eval()函数是返回值,这点是它们两个内置函数最大区别。...这篇文章针对如何读取保存一些list信息txt,生成名字规律list问题,给出了具体解析和代码演示,帮助粉丝顺利解决了问题。

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了单细胞数据类器官研究其实可以不做常规基因和转录

前面我们提到了早期每个癌症领域类器官CNS文章已经是非常一致展现了类器官培养成功性,在常规转录和肿瘤外显子层面的异质性,药物反应情况,以至于后面的研究没办法做下去了。...详见:只有单细胞转录数据肿瘤类器官研究(肝癌)。但是它主要是关心是肿瘤病人内部异质性,每个病人内部降维聚类分群后看特征基因,做拟时序分析看变化趋势,并没有展示类器官培养成功性。...同样上皮细胞为什么胰腺导管上皮细胞会恶化,而Acinar细胞绝不会呢?生命科学领域居然绝对事情了!!!...SNV层面 前面的数据集GSE214295 (PRJNA885258) 是上传对应测序数据,理论上也可以走单细胞转录层面的SNV流程,大家试试看。...# 可以看到是整数矩阵 av=av[ rowSums(av>0) > 1 ,] write.csv(av,file = 'av-celltype-by-orig.ident.csv') 也就是说,了单细胞数据类器官研究其实可以不做常规基因和转录

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单细胞转录高级分析四:scRNA数据推断CNV

上期专题我们介绍了单细胞转录数据基础分析,然而那些分析只是揭开了组织异质性面纱,还有更多生命奥秘隐藏在数据中等待我们发掘。...流程图所示主要分析过程: 原始数据进行标准化处理,去除测序深度不同造成差异,结果是流程图中第1个热图; 依据上文“分析原理”提到公式把基因表达值转换为CNV值,结果是流程图中第2个热图; 对每个细胞...inferCNV之前需要安装JAGS程序,下载地址: https://sourceforge.net/projects/mcmc-jags/files/JAGS/4.x/ 此程序安装之后,inferCNV依赖rjags...包才能正常安装,否则报错:configuration failed for package ‘rjags’ #安装发行版,作者推荐 if (!...获取帮助 本教程目的在于把常用单细胞分析流程串起来,适合一定R语言基础朋友参考。分析原理和代码我没有详细解释,官网详细教程和权威解释,翻译好中文教程也有多个版本,兴趣可以搜索一下。

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r语言使用rjags R2jags建立贝叶斯模型

并且对比rjags R2jags和内置贝叶斯预测函数结果。...其中,area正向影响。而其他两个变量是负向影响。从r方结果来看,达到了0.895,模型具有较好解释度。...然后绘制每个变量参数密度图 prettier density plot ? 可以看到每个变量参数密度分布近似于正态分布。同时我们可以看到分布均值和贝叶斯模型,得到结果类似。...然后绘制每个变量参数置信区间 estimate + credible interval plot ?...然后我们使用rjags&R2jags软件包来对数据进行贝叶斯型建立,从结果来看,同样和之前得到模型结果相差不大。并且我们通过模型迭代,可以得到每个参数置信区间。

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R语言BUGSJAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样|附代码数据

跳跃概率可以表征为: 概率(跳跃)*概率(接受) 从长远来看,该链将花费大量时间在参数空间高概率部分,从而实质上捕获了后验分布。了足够跳跃,长期分布将与联合后验概率分布匹配。...在这种情况下,我们分配gamma(shape = 0.01,scale = 100)和gamma(shape = 0.1,scale = 10)分布(均值为1且方差略低): #############...它没有提供建模所用GUI以及MCMC抽样后处理,这些要在其它程序软件上来处理,比如说利用R包(rjags)来调用JAGS并后处理MCMC输出。...BUGS语言看起来与R类似,但是几个主要区别: 首先,BUGS是一种编译语言,因此代码中操作顺序并不重要 BUGS不是矢量化-您需要使用FOR循环 在BUGS中,几个概率分布参数差异很大。...将其定义为一个函数很方便,因此可以使用不同起始值来初始化每个MCMC链。

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主成分分析用于ERP研究实用教程-机遇和挑战(附代码)

因子提取标准主要基于模型拟合度,通常采用并行分析方法(即将每个因子解释方差与来自一个不相关变量模拟数据集相应因子解释方差进行比较)。...但是,因子数量太少,PCA就会合并成分形成单独因子;当提取因子太多时,PCA则可以将每个成分正确地表示为一个因子。...任何特定ERP都可以通过无限、一不同因子负荷和因子分数来重建,但是也可以添加规则来限制(比如,基于方差解释性排序不相关因子)。对模型进行旋转后可以减少载荷数,并且降低载荷间共线程度。...避免这种情况一个简单而有效策略是严格分离模型规范步骤与统计推断步骤,并对此进行预注册和公开化发布。3)对测量不变性进一步考虑当测量不变性问题时,建议使用单独PCA。...具体来说,研究人员应该对不同年龄进行单独PCA,因为不同年龄之间确实存在不同成分结构。另外,考虑到实验条件差异,单独PCA也是优选。

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