第一个 定义当前我有一个泛型变量类型，类型名使用T来表示 第二个 T 表示show3方法返回值类型为T，其中的只是为了在函数声明前，定义一种范型；因此下面的函数也是合法的： ? 相反的，在使用自定义的范型T之前，如果不首先使用来声明范型变量的存在的话，编译器会有错误提示： 没有声明范型变量类型T ? 没有声明范型变量类型T ?
// Collections.java public static <T> void copy(List<? super T> dest, List<? di.set(si.next()); } } } 复制的target只能是泛型T的实例对象或泛型T的子类。 复制的src只能是泛型T的实例对象或泛型T的父类。 // Collections.java public static <T> void copy(List<? super T> dest, List<? 获取和放置原则： 换句话说，如果一个参数化类型代表一个T生产者，使用<? extends T>;如果它代表T消费者，则使用<? super T>。
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size_t与ssize_t 为了增强程序的可移植性，便有了size_t，它是为了方便系统之间的移植而定义的，不同的系统上，定义size_t可能不一样。 size_t一般用来表示一种计数，比如有多少东西被拷贝等。例如：sizeof操作符的结果类型是size_t，该类型保证能容纳实现所建立的最大对象的字节大小。 l 而ssize_t这个数据类型用来表示可以被执行读写操作的数据块的大小。 它和size_t类似,但必需是signed.意即：它表示的是signed size_t类型的（typedef signed int ssize_t）。 ssize_t是signed size_t， size_t是标准C库中定义的，应为unsigned int。
什么是T检验？ T检验是假设检验的一种，又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 ，可以得出t=(17.17−20)/(2.98/√10)=−3.00由于t统计量服从自由度为9的t分布，我们可以求出t统计量小于-3.00的概率，即下图阴影部分面积 p值 通过查询t分位数表(见附录) 根据t分位数表，我们查出当自由度为9时，t⩽−1.833的概率为0.05，因此，拒绝域为{t|t⩽−1.833} 4. t检验分为单总体t检验和双总体t检验 单总体t检验 检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数差异是否显著。 t=4之后的曲线下面积其实就是P值： 为什么t统计量服从t分布 单样本t检验 独立样本t检验 配对样本t检验 可将两配对样本对应元素做差，得到新样本，这个新样本可视作单样本，与单样本t检验统计量证明方法相同
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 文件中有四个字符 abcd 以int32_t读入只有1个数： 1684234849 转为二进制：1100100011000110110001001100001 每8位分隔（最前面补了个0）：01100100、01100011、01100010、01100001 转十进制：100、99、98、97，即 dcba 可以看到第一个字符在最低位 int8_t(1684234849 ) 截取最低8位，得到97，即 a int8_t(1684234849>>8) 向右移动8位后截取最低8位，得到98，即 b 转int16_t 同理。 反之，如果将int32_t数字写入文件：1684234849 以int8_t读出，会依次读到97、98、99、100，即abcd int8_t 还原为int32_t： int32_t(int32_t(100 ) << 24 | int32_t(99) << 16 | int32_t(98) << 8 | int32_t(97)) 结果为1684234849 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https
extends T>和<? super T>的办法，来让”水果盘子“和”苹果盘子“之间发生正当关系。 二、上界 下面就是上界通配符（Upper Bounds Wildcards） ? extends T>不能往里存，只能往外取 <? >和类型参数<T>的区别就在于，对编译器来说所有的T都代表同一种类型。 比如下面这个泛型方法里，三个T都指代同一个类型，要么都是String，要么都是Integer... ? 但通配符<? super T>不影响往里存，但往外取只能放在Object对象里 使用下界<? super Fruit>会使从盘子里取东西的get( )方法部分失效，只能存放到Object对象里。
R语言提供t.test()函数可以进行各种各样的t检验。 # 独立双样本t检验 t.test(y1,y2) # y1和y2均为数值型向量 t.test(setosa$Sepal.Length, versicolor$Sepal.Length) #检验不同鸢尾花花萼长度差异 # 配对t检验 t.test(y1,y2,paired=TRUE) # y1和y2均为数值型向量 # 单样本t检验 t.test(y,mu=3) # 原假设H0:mu=3(mu就是指总体的均值) # 这里就不赘述配对 t检验和单样本t检验，它们的使用方法和两独立样本t检验类似，只是分别多了参数paired=TRUE和mu=3。 好了，关于t检验的内容就分享到这里，大家先学会如何使用R进行t检验分析即可，后续我会介绍相关理论！
简介 最近在看代码时，发现了两个之前没见过的数据类型：intptr_t，uintptr_t。 intptr_t; # define __intptr_t_defined # endif typedef unsigned long int uintptr_t; #else # ifndef 因此，就可以发现intptr_t和uintptr_t定义的巧妙之处： 在64位机器上，intptr_t为long int，uintptr_t为unsigned long int。 而在非64位机器上，intptr_t为int，uintptr_t为unsigned int。 这样就可以保证intptr_t和uintptr_t的长度与机器的指针长度一致，因此在进行整数与 指针的相互转换时可以用intptr_t进行过渡。 下面写两个demo测试下。
，其中最让人疑惑的就是： []*T *[]T *[]*T 这样对切片的声明，先不看后面两种写法；单独看 []*T 还是很好理解的：该切片中存放的是所有 T 的内存地址，会比存放 T 本身来说要更省空间 ，同时 []*T 在方法内部是可以修改 T 的值，而[]T 是修改不了。 (t2) } _ = SaveB(a) for _, t2 := range a { fmt.Println(t2) } } func SaveB(data []T) error { t } 只有将方法修改为 func SaveB(data []*T) error { t := data[0] t.Name = "1233" return nil } 才能修改 T 的值: &{ 这时我们再看标题中的 []*T *[]T *[]*T 就会发现这几个并没有什么联系，只是看起来很像容易唬人。
T1加权成像（T1-weighted imaging，T1WI）是指这种成像方法重点突出组织纵向弛豫差别，而尽量减少组织其他特性如横向弛豫等对图像的影响。 组织间信号强度的这种变化必然使图像的T1对比度得到增强。 MRI图像若主要反映的是组织间T1值差别，为T1加权像(T1weighted image,T1WI)。 MRI图像若主要反映的是组织间T1值差别，为T1加权像(T1weighted image,T1WI)；如主要反映的是组织间T2值差别，为T2加权像(T2weighted image，T2WI)；如主要反映的是组织问质子密度弛豫时间差别 但应注意，在T1wI和T2wl图像上，弛豫时间T1值和T2值的长短与信号强度的高低之间的关系有所不同：短的T1值(简称为短T1)呈高信号，例如脂肪组织；长的T1值(简称长T1)为低信号，例如脑脊液；短的 T2值(简称短T2)为低信号，例如骨皮质；长的T2值(简称长T2)为高信号，例如脑脊液。
uint_16_t\uint32_t\uint64_t 1、这些类型的来源：这些数据类型中都带有_t, _t 表示这些数据类型是通过typedef定义的，而不是新的数据类型。 _t_defined typedef unsigned int uint32_t; # define __uint32_t_defined #endif #if _ long long int uint64_t; #endif 4、格式化输出： uint16_t %hu uint32_t %u uint64_t %llu 5 、uint8_t类型的输出： 注意uint8_t的定义为 typedef unsigned char uint8_t; uint8_t实际上是一个char。 所以输出uint8_t类型的变量实际上输出其对应的字符，而不是数值。
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