微软的WebAddins,特别是面向个人市场,只能发布到应用商店上(比较恶心的是应用商店目前只有国际版,没有专属的国内版,网速被墙得厉害,而且申请加入应用商店手续非常复杂,要国际信用卡,还要交钱,当下笔者是没申请下来的状态...二、微软WebAddins部署过于死板,相反WPS就灵活得多 在上述门槛问题第3点,也已经说到一些部署问题,技术层面是比较难掌握,同样地,落地层面也存在很大的短板。
python函数两种传参的比较 对比说明 1、位置传参与形参一一对应,位置传参需带上形参名,可以不和形参一一对应,位置传参必须在关键字参数之前。...1, 2, 3) test(z=3, y=2, x=1) test(y=2, x=1, z=3) test(1, y=2, z=3) test(x=1, 2, 3) # 报错 以上就是python函数两种传参的比较
Java实现多线程的两种方式比较及区别 Java实现多线程的方式:2种 方式1:自定义类继承Thread类 1:自定义类MyThread继承Thread类...20 21 // 一般来说,被线程执行的代码肯定是比较耗时的。
在McNemar检验的情况下,我们对二元变量的正确/不正确(或者是/否)的控制和处理感兴趣(或者两种都有)。这被称为2×2列联表。 列联表乍一看可能并不直观。让我们做一个具体的例子。...这个检验广泛用于医学领域,可以比较治疗对照的效果。 在比较两个二元分类算法时,检验是这两个模型是否存在相同的分歧的说明。它不会说明一个模型是否比另一个模型更准确或更容易出错。...这提供了较少的机会来比较模型的性能。它要求测试集适当地代表域,这通常意味着测试数据集很大。...根据数据量,有两种方法可以使用统计信息。如果表中有一个单元用于计算计数小于25的测试统计量,则使用检验的修改版本,使用二项分布计算精确的p值。...我们可以看到,该检验强有力地证实了两种案例之间的分歧差别很小。零假设没有被拒绝。当我们使用检验来比较分类器时,我们声明两种模型之间的分歧没有统计学上的显著差异。
JSON(JavaScript Object Notation)和XML(eXtensible Markup Language)是两种广泛使用的数据格式,它们在不同的场景下具有各自的优势和特点。...本文将详细比较JSON和XML这两种数据格式,包括语法结构、可读性、灵活性、解析性能等方面的内容。通过对比分析,希望能够帮助您在实际项目中做出明智的选择。...元素和标签的嵌套层次比较深,使用了成对的开始标签和结束标签,使得XML文件的体积较大。这可能导致XML在阅读和编写时需要更多的时间和精力。...小结本文对比了JSON和XML这两种常用的数据格式。从语法结构、可读性、灵活性和解析性能等方面进行了详细的分析和比较,并介绍了它们在不同的应用场景下的优势。
BigDecimal值在java比较的两种方法 1、使用equals()方法不但要求两个BigDecimal的值相等,还要求它们的scale()相等。 ...System.out.println(d1.equals(d2.stripTrailingZeros())); // true,因为d2去除尾部0后scale变为2,与d1相同 2、使用compareTo()方法来比较两数大小...compareTo(d3));// 1 System.out.println(d3.compareTo(d2));// -1 } } 以上就是BigDecimal值在java比较的两种方法
【翻译】两种高性能I/O设计模式(Reactor/Proactor)的比较 这是05年的老文章,网上应该有人早就翻译过了,我翻译它仅仅为了学习Reactor/Proactor两种TCP服务器设计模式,...标题: 两种高性能I/O设计模式的比较 作者: Alexander Libman 、Vladimir Gilbourd 原文: http://www.artima.com/articles/io_design_patterns.html...时间: November 25, 2005 译者: 潘孙友 2010-01-26 于深圳 综述 这篇文章探讨并比较两种用于TCP服务器的高性能设计模式....此文还比较了java,c#,c++对各自现有以及提到的解决方案的实现性能. 系统I/O 可分为阻塞型, 非阻塞同步型以及非阻塞异步型[1, 2]....更好的解决方案 在文章这一段时,我们将尝试提供一种融合了Proactor和Reactor两种模式的解决方案.
总结: 互联网SRT技术和局域网NDI技术都是当下最受欢迎的两种低延时传输协议,两者之间可根据实际应用来选择合适的解决方案。
php常量中两种定义方式的比较 说明 1、const是将PI定义成变量,定义常量只能放在顶级目录,不能放在if语句或者function的{}的里面。...实例 符号常量 #define Pi 3.1415926f; 常值变量 const float pi 3.1415926f; 以上就是php常量中两种定义方式的比较,希望对大家有所帮助。
我们先看下SetUnhandledExceptionFilter的实现,用IDA查看的逆向结果比较杂乱,我就以ReactOS的代码作为例子来讲解,其核心思想是一致的 LPTOP_LEVEL_EXCEPTION_FILTER
于是,此时就存在两种不同的查询操作了(此处以BZOJ1798为例) 方案一:当查询过程中,遇到了带有标记的点,则将其记录下来(即并入综合的修改参数里面),然后当刚好找到合适区间是,再操作之 1 function...b[z*2+1]:=merge(b[z*2+1],b[z]); 16 b[z].a0:=1;b[z].a1:=0; 17 end; 此方法比较直观...,比较好想,但是看样子好多标记其实被操作了 好了,现在看下时间对比:(注:此两个程序中除了cal函数不一样其他均一样) 方案一: ?
REST日后的发展所走向规范也会直接影响到这部分的设计是否能够有很好的生命力。 总的来说SOAP在成熟度上优于REST。...REST没有任何规范对于安全方面作说明,同时现在开放REST风格API的网站主要分成两种,一种是自定义了安全信息封装在消息中(其实这和SOAP没有什么区别),另外一种就是靠硬件SSL来保障,但是这只能够保证点到点的安全...未来REST规范化和通用化过程中的安全是否也会采用这两种规范,是未知的,但是加入的越多,REST失去它高效性的优势越多。...REST和ASF的集成 ASF要集成REST就现在来看有两种比较合适的方法。...看了一下国内也有很多朋友已经关注Restlet开源项目,看了它的架构设计,个人觉得还是比较灵活和紧凑的。 题外话 在写这篇文章以前写了一篇调研报告群发给各个架构师们参考,期待反馈。
这个数据集的作者给出来的表达量矩阵是被zscore的,所以我们可以下载它的cel文件自己制作表达量矩阵,详见: 然后这两个表达量矩阵其实都是可以做标准差异分析流程的,各自独立分析都有差异结果,这个时候我们就可以比较两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果...第二次差异分析(基于cel文件) 同样的也是可以走limma这样的差异分析流程的,就有上下调基因,可以绘制火山图和热图,如下所示: 基于cel文件 两次差异分析的比较 这个时候需要载入上面的两个表达量矩阵的各自的差异分析矩阵...cel_deg[ids,'g'], zscore_deg = zscore_deg[ids,'g'] ) table(df) gplots::balloonplot(table(df)) 总体上来说,两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果一致性还行...; 这个时候,可以重点看看两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果的冲突的那些基因,以及一致性的那些基因的功能情况。
由于大部分情况都比较好设置索引,也可以利用索引,所以分页效果也是可以的。...说了这么多的缺点,不会一点优点都没有吧,有点恐怕就是编写起来比较容易吧,便于理解。颠倒Top就不好理解。所以说这个是最大失所望的分页算法。...3、第一次运行的时候SQL Server需要加载一些数据到内存里面,所以时间比较长。 4、第一页的时候需要使用Count(*)来统计总记录数,所以时间也有点长。...而颠倒Top就比较稳定。 这是多字段排序的测试结果,按照 UnitPrice,ProductID desc 排序。设置了索引:UnitPrice,ProductID desc 单位:毫秒。...但是我还是比较怀疑这个结果,难道 Row_Number会这么慢?是不是拼接出来的SQL语句有什么问题?或者那个环节出了问题?
1.KNN算法简介及其两种分类器 KNN,即K近邻法(k-nearst neighbors),所谓的k最近邻,就是指最接近的k个邻居(数据),即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。...前两种分类算法中,scikit-learn实现两个不同的最近邻分类器:KNeighborsClassifier基于每个查询点的k个最近邻点实现学习,其中k是用户指定的最近邻数量。...关于这两种分类器的差别可以参考KNN算法的KD树和球树进行了解。...,根据结果画出二者的预测集,从而进行比较。...哪种方法比较好呢?从可视化图形不容易看出,可视化只能直观看出二者的结果差异性,最好的评价二者分类优劣的方法就是计算其预测的误差率(loss funtion)或者准确率(预测正确的个数占总数的比例)。
来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读8分钟本文我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法。...在本文中,我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法:深度特征合成 (Deep feature Synthesis, DFS) 和遗传特征生成 (Genetic feature...为了能够比较模型,需要为 DFS 管道创建了一个新分支。如果你不熟悉 ATOM 的分支系统,请查看官方文档。...atom.results 使用 atom 的 plot 方法可以进一步比较模型的特征和性能。...atom.lgb_dfs.decision_plot(index=0, show=15) 总结 本文中比较了在使用两种自动特征生成技术生成的新特征对于模型预测的表现。
有两种新颖的算法提出,以基于环境特征生成人样轨迹。基于吸引力的 A* 算法在计算信息中包括环境特征,同时,基于特征的 A* 算法在计算中还注入了来自真实轨迹的信息。...本文在效率、功效和超参数灵敏度等关键指标中对两种方法进行比较。
本文,笔者对Bonferroni和False Discovery Rate(FDR)两种校正方法进行论述,特别是对于应用比较广的FDR校正方法,笔者用具体的例子详细阐述了其原理,并给出其Matlab程序...为什么要进行多重比较校正 当在同一个数据集上进行多次统计检验时,就需要进行多重比较校正。举个简单的例子,A、B两组被试,我们从每个被试身上得出10个指标。...因此,需要进行多重比较校正。...Bonferroni 校正方法应该属于最严格的一种校正方法,当统计比较的次数比较多时,Bonferroni 校正后的p值会非常小,此时不推荐使用这种校正方法。...总结 本文,笔者对为什么要进行多重比较校正做了简单介绍,并重点论述了FDR多重比较校正方法。
在本文中,我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法:深度特征合成 (Deep feature Synthesis, DFS) 和遗传特征生成 (Genetic feature...为了能够比较模型,需要为 DFS 管道创建了一个新分支。如果你不熟悉 ATOM 的分支系统,请查看官方文档。...atom.results 使用 atom 的 plot 方法可以进一步比较模型的特征和性能。...atom.lgb_dfs.decision_plot(index=0, show=15) 总结 本文中比较了在使用两种自动特征生成技术生成的新特征对于模型预测的表现。
Cat5(Category 5)和Cat5e(Category 5e)是两种常见的以太网网线类型。它们在性能和用途上有一些区别。...本文将详细介绍Cat5和Cat5e之间的区别和比较,以帮助您在选择适当的网线时做出明智的决策。图片Cat5 网线Cat5是一种以太网网线标准,最早于1990年推出。...Cat5与Cat5e的比较以下是Cat5和Cat5e之间的一些主要区别和比较:传输速率:Cat5的传输速率为100 Mbps,而Cat5e的传输速率为1 Gbps,即10倍于Cat5。...总结起来,Cat5和Cat5e是两种常见的以太网网线类型。Cat5适用于一般的家庭和小型办公网络,而Cat5e具有更高的传输速率和抗干扰能力,适用于需要更高性能和可靠性的网络环境。