import difflib a = open('./1.txt', 'U').readlines() b = open('./2.txt', 'U').re...
SAP自带的函数： CTVB_COMPARE_TABLES和BKK_COMPARE_TABLES； 似乎可以比较两个内表，得出第二个内表不同于第一个内表的部分...因为，我在测试数据时，发现这两个函数的效果不那么简单。 如果上述函数确实可以，提取两个内表不同部分，则我可以据此做两次比较，得到两个内表的交集。...以下转自华亭博客：感谢华亭的分享： 函数模块：CTVB_COMPARE_TABLES 这个函数模块比较两个内表，将被删除、增加和修改的内表行分别分组输出。...输入参数： TABLE_OLD：旧表 TABLE_NEW：新表 KEY_LENGTH：键长度，指定内表中的前若干个字节（在 Unicode 系统中为字符，因此指定长度内不能存在数值类型的字段）为主键...IF_SORTED：排序标记，如果已排序，在比较时可以提高效率。
HDR技术 优点 缺点 Dolby VisionTM - 12-bit colors- Luminance up to 10000 nits (4000 nit...
另外，准备为一个产品级项目更新某个依赖库，但不知道更新此库对我们的影响有多大，希望知道目前版本和希望更新的版本之间的 API 差异。...索性发现了 JustAssembly 可以帮助我们分析程序集 API 的变化。本文将介绍如何使用 JustAssembly 来分析不同版本程序集 API 的变化。...开始比较 启动 JustAssembly，在一开始丑陋（逃）的界面中选择旧的和新的 dll 文件，然后点击 Load。 然后，你就能看到新版本的 API 相比于旧版本的差异了。...关于比较结果的说明 在差异界面中，差异有以下几种显示： 没有差异 以白色底显示 新增 以绿色底辅以 + 符号显示 删除 以醒目的红色底辅以 - 符号显示 有部分差异 以蓝紫色底辅以 ~ 符号显示 这里可能需要说明一下...对于每一个差异，双击可以去看差异的代码详情。 上图我的 SourceFusion 项目在版本更新的时候只有新增的 API，没有修改和删除的 API，所以还是一个比较健康的 API 更新。
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...所有随机种子都是固定的，这意味着这两个模型初始状态都一样。 ? 在我们的第一个实验中，我们只关心最小误差。...0.1372 (II) werewolf=0.6698, vampire=0.2119, monster=0.1531, creature=0.1511, teenagers=0.1279 如果我们再来考虑两个模型的前...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。
因此，找到适合您的数据类型的模型非常重要。 如何比较向量嵌入？ 接下来，让我们看看如何比较它们。本节比较了基于 Hugging Face 的 MiniLM 的三种不同的多语言模型。...一旦我们有了数据，我们就获取不同的嵌入，并将两组嵌入存储在像 Milvus 这样的向量数据库中。我们使用第三个模型的嵌入来查询它们进行比较。 我们希望看到搜索结果是否不同，以及搜索结果之间有多远。...接下来的两个是调优过的不同版本。这个模型选择为我们提供了一个清晰的例子，说明微调如何明显改变你的向量。...这里有两个有趣的要点：1)第一个查询的不同结果，2)第二个查询句子不出现在第一个的前三名，但相反情况也成立。...额外的收获是，我们还展示了一个如何同时使用两个不同集合的示例。 这就是您可以查询不同潜在向量空间的方式。 我们展示了一个模型及其一些微调版本之间的区别。 我们还看到一个结果在两个嵌入空间中都出现。
我一般用MACS2做peak calling，但是不知道效果是不是最好的，去搜了一下，发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。...这篇文章比较了如下四个软件： ?...image 用 ENCODE中的K562, GM12878 和 HelaS3的DNase-seq的数据从以下几方面去比较这几种软件的效果： sensitivity 和 specificity 作者先从ENCODE...中下载了K562, GM12878 和 HelaS3的几十套转录因子结合（TFBS）的narrow peaks的数据，用BEDOPS取了这些的并集作为比较这几种软件的"reference set"。...但是ZINBA_B的TPR和FDR都比较低，所以ZINBA_B与reference set和其他的方法差距较大。 2. 找到的peaks数量和peaks的长度以及coverage ? image ?
关于JVM最大的误解就是认为它只有一个垃圾回收器，而事实上它有四个不同的回收器，每个都各有其长短。...JVM并不会自动地选择某一个，这事还得落在你我的肩上，因为不同的回收器会带来吞吐量及应用的暂停时间的显著的差异。...介绍这块内容的已经很多了，因此这里我打算直接讲一下这几个不同的算法，以及它们的长处及短处。...1.串行回收器 串行回收器是最简单的一个，你都不会考虑使用它，因为它主要是面向单线程环境的（比如说32位的或者Windows）以及比较小的堆。...即便如此，它本身并不会减少开发人员将应用解耦到不同的JVM中的可能性。 每个回收器都有许多不同的开关和选项来进行调优，这可能会增加吞吐量，也可能会减少，这取决于你的应用的具体的行为了。
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个（或更多个）数组的键值，并返回交集数组，该数组包括了所有在被比较的数组（array1）中， 同时也在任何其他参数数组（array2...（或更多个）数组的键名和键值，并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是，本函数除了比较键值， 还比较键名。...> // Array ( [a] => red [b] => green [c] => blue/ / ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...> // Array ( [d] => yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 <?..."blue"); $result=array_diff_assoc($a1,$a2); print_r($result); // Array ( [d] => yellow )/ / 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子
于是想重复一下，这篇文献的数据来源是GOBO，一个乳腺癌的专属数据库，所以我一开始选择了调用TCGA的数据，但是很可惜这个结果的癌症种类特异性是比较强的，试了几种癌症都没有这么显著的结果，要么就是相反的结果...不过在曾老师的指引之下我顺便探索了一下不同数据来源的生存分析结果会有什么不同。...2015.11.1 TCGA 1.数据获取（RTCGA） RTCGA是一个可以调用TCGA数据并为画生存分析曲线做方便的数据准备的包，不同于常见的生存分析曲线的地方在于，这个包可以把两个基因的表达信息整合到一起...除了本文要用到的clinical数据和rnaseq数据外，这个包还支持一系列TCGA数据的调用，但值得注意的是，只能调用2015年11月1日版本的TCGA数据，这是一个比较大的缺点（见下图）。 ?...参考来自原作者的教程：https://github.com/RTCGA/RTCGA/issues/97 2.包的安装 首先需要两个数据包：RTCGA.clinical和RTCGA.rnaseq. 3.数据预处理
概述 Bean不同配置方式比较 Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy的配置 总结 概述 对于Spring来讲，为实现Bean的信息定义，提供了基于...Bean不同配置方式比较 类别 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy DSL配置 Bean定义 在XML文件中通过元素定义Bean，如： 在Bean实现类处通过标注@Component...true) 通过在Bean方法定义处标注@Lazy指定 通过bean->bean.lazyInit-true指定 ---- Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 1）Bean实现类来源于第三方类库...所以如果实例化Bean的逻辑比较复杂，则比较适合用基于Java类配置的方式 ---- 基于Groovy的配置 基于Groovy DSL配置优势在于可以通过Groovy脚本灵活控制Bean初始化的过程，...如果bean的逻辑较为复杂，则比较适合使用Groovy DSL配置的方式。
不同的特征有不同的生物学含义【2】，比如文章【3】 就是使用了 这些signature区分生存！...30个肿瘤突变signatures，他们觉得cosmic数据库30个signature的生物学意义并不好，会尝试自己分解出来自己的signature。...不同signature对比 signatures的本质就是96突变形式的比例，所以可以直接在R里面进行相关性计算。...，保证两个signature的矩阵行名是一样的 ?...两个signature的相关性热图 文章里面的不同体系的signature的关系，得到了验证； ESCC 508 Sigatures COSMIC Signtures S1 COSMIC Signature
override def compare(x:XiaoHei, y:XiaoHei): Int = x.age -y.age } } object OderingDemo { // 定义比较方法...方法二： 定义Comparable的实现类，实现CompareTo方法； 再定义一个以Comparable为参数的泛型类，方法实现比较逻辑 // 定义泛型类，接受参数为Comparable的实现类 class...ChooseClass[T <: Comparable[T]] { // choose方法实现Comparable实现类的具体比较 def choose(t1:T, t2:T): T = {...if (t1.compareTo(t2) >0) t1 else t2 } } // 定义comparable的实现类，实现compareTo方法 class CompareClass(val
diff 给定两个目录，如何找出哪些文件因内容不同 > diff --brief --recursive dir1/ dir2/ --brief仅显示有无差异 或者使用 > diff -qr dir1/...dir2/ -q 仅显示有无差异，不显示详细的信息 -r 比较子目录中的文件 git > git diff --no-index dir1/ dir2/ 可以显示颜色差异 rsync > rsync...p}' 其中deleting所在的行就是dir2中多出的文件。其他的都是dir1中多出的文件。其中>f+++++++++中的f代表的是文件，d代表的目录。
diff 给定两个目录，如何找出哪些文件因内容不同 > diff --brief --recursive dir1/ dir2/ --brief仅显示有无差异 或者使用 > diff -qr dir1.../ dir2/ -q 仅显示有无差异，不显示详细的信息 -r 比较子目录中的文件 git > git diff --no-index dir1/ dir2/ 可以显示颜色差异 rsync > rsync...p}' 其中deleting所在的行就是dir2中多出的文件。其他的都是dir1中多出的文件。其中>f+++++++++中的f代表的是文件，d代表的目录。
使用python脚本比较两个文件的差异内容并输出到html文档中，可以通过浏览器打开查看。...fromlines和tolines,用于比较的内容，格式为字符串组成的列表 fromdesc和todesc，可选参数，对应的fromlines,tolines的差异化文件的标题，默认为空字符串 context...为false时,控制不同差异的高亮之间移动时“next”的开始位置 3.使用argparse传入两个需要对比的文件 """ import difflib import argparse import sys... return text except IOError as e: print("Read file Error:", e) sys.exit() # 比较两个文件并输出到...resultfile: resultfile.write(result) # print(result) if __name__ == '__main__': # 定义必须传入两个参数
文章对14种单细胞数据不同批次矫正的方法进行比较，从以下5个场景进行评价： 应用不同技术识别相同细胞类型， 不同的细胞类型， 多个批次， 大数据 模拟数据。...1 细胞类型不同 由于不相似批次中存在两种高度相似的细胞类型，因此数据集1对批次校正算法提出了一个有趣的挑战。可视化图的检查表明，大多数方法都能够将两个批次混合在一起（图6）。...limma使两个批次的细胞亚群接近，但没有实现混合，而MMD-ResNet和BBKNN没有使任何普通类型的细胞亚群接近。...t-SNE和UMAP图显示Seurat 3，Harmony，scGen和LIGER产生的cluster与来自不同批次的细胞均匀混合（图14）。...MNN Correct，ComBat，limma和MMD-ResNet使来自不同批次的特定于细胞的cluster紧密相连，但没有明显的批次混合。 ?
本次分享pytorch中几种常用的优化器，并进行互相比较。 PyTorch 优化器原理及优缺点分析 在 PyTorch 中，torch.optim 提供了多种优化器用于神经网络训练。...每种优化器背后有不同的更新规则和机制，旨在适应不同的训练需求。以下是五种常见优化器（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSprop、Adam）的原理、作用、优缺点及应用场景。 1....动量项有助于保持一定的“惯性”，从而增加当前更新的速度。...AdaGrad (Adaptive Gradient Algorithm 自适应梯度算法) 原理： AdaGrad 通过对每个参数使用不同的学习率，使得参数的更新速度自适应地调整。...作用： 适用于具有稀疏特征的数据（如文本处理、推荐系统等），能够让模型快速适应不同特征的梯度变化。 优缺点： 优点： 自动调整学习率，避免手动调整学习率的繁琐。
文件拷贝 测试复制文件的大小：4.5MB 1 /* 2 3 * BufferedInputStram&BufferedOutputStream 4 5 * 这两个流类为IO提供了带缓冲区的操作...108 109 * 从in中批量读取字节，放入到buf这个字节数组中，从0开始放， 110 111 * 最多放buf.length个，返回的是读取到的字节的个数...for(int i=0;i的时候只能到实际读取的位置处，而不是数组的长度 124 125 if(buf[...因为最终读取的时候 212 213 * buf总会出现一次未被写满的情况出现，这样copy的文件明显 214 215...220 221 * 数组读满read方法返回的仍是读取到的长度（也就是b）的值 222 223 * 在下次循环的时候会返回
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