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GCC与朗朗的常量差异

GCC是GNU Compiler Collection的缩写,是一套由GNU开发的编程语言编译器集合。它支持多种编程语言,包括C、C++、Objective-C、Fortran、Ada等。GCC具有开源、跨平台、高度可定制等特点,被广泛应用于软件开发领域。

朗朗是一个虚构的名词,无法找到相关的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。

总结:GCC是一套由GNU开发的编程语言编译器集合,支持多种编程语言,具有开源、跨平台、高度可定制等特点。朗朗是一个虚构的名词,无法提供相关信息。

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SAP 基于采购订单的MIRO校验过程

一、介绍 发票校验是物料管理(MM)系统的一部分。它提供物料管理部分和财务会计, 成本控制和资产管理部分的连接。 物料管理模块的发票校验为以下目的服务: 它完成物料采购的全过程 - 物料采购从采购申请开始,接下来是采购和收货, 并以收到发票而结束。 它允许处理不基于物料采购的发票(例如,服务费, 其它花费,过程费用, 等等)。 它允许处理贷项凭证, 既可以是发票的取消, 也可以是打折扣.  发票校验不是对支付进行处理, 也不是对发票进行分析. 这些需要处理的信息被传递到其它部门.  发票校验的任务包括: 输入接受到的发票和贷项凭证.  检查发票的内容, 价格和计算的准确性. 执行一个发票的帐目记帐 更新SAP系统内的一些数据, 例如, 未结算项目和物料价格. 检查那些因为与采购订单出入太大而被冻结的发票. SAP系统的高度集成允许这些任务能够平稳和高效地进行. 发票校验过程: 每个发票包含不同的信息项。记帐一个发票,你必须将这些信息送入计算机。如果一个发票反映一个现存的事务,一些信息已经保存在系统中。系统建议 这些信息为省缺的数据,你只需要对它进行比较,并且在需要时进行任何可能的修改。 如果发票以一个采购订单为依据,你只需要输入该采购订单号。系统选择 正确的事务并且从采购订单中提取数据,包括供应商,物料,订购的数量, 供货条款,付款条款。当然,如果有变化时,你可以修改这些省缺数据。你可以显示采购订单的历史,例如,有多少货物已经到货,以及有多少已经开出了发票。 如果在采购订单或收货和发票中有变化,系统将在屏幕上发出一个警告。 如果变化在预先设定的允许范围内,系统将允许该发票被记帐,但将自动地 冻结它被支付。发票必须在一个分开的步骤中被批准。如果变化不在允许的范围内,系统将不允许该发票被记帐。 发票被输入时,系统将找到相应的帐户科目。系统将自动生成销售税,现金折扣清算和价格差异,这些记帐的记录被显示出来。如果存在余额,用户要进行修正,因为只有余额为零时发票才能被记帐。 只要发票被记帐,一些数据在系统内被更新,如订购的物料的平均价格和采购 订单的历史。 发票记帐完成了发票校验。发票中需要被支付的数据现在包含在系统中。 会计部门可以读入这些数据并在财务会计部门的协助下做出合适的支付。 发票校验种类: 做为一个规则,一张发票表示一个事务,事务的发货方要求被付款。发票校验根据所涉及发票的种类而不同: 基于采购订单的发票 基于采购订单的发票校验,一个订单的所有项目可以被一起处理,而不管一个项目在若干次部分收货中是否被收到。所有的收货被汇总并被做 为一个项目进行记帐。  基于收货的发票 在基于收货的发票校验方式中,发票不是关联于采购定单,而是关联于分别的交货活动。这就是说,发票的参考凭证不是采购定单 PO,而是交货通知或者收料单凭证。无论你是否使用这个方式安排你与供应商的结算。这个方法可能是有利的,例如,当你知道定单将分许多批交货完成时。 在基于收货的发票校验中,你应该注意以下问题: 一个货物接收活动必须在发票已经输入系统之前。 发票输入的方式可能是参考一个交货通知或一个货物接收凭证。 前提条件 有关的 PO 项目必须有基于收货的发票校验标志。 操作 转向采购定单项目详细屏幕。 选择字段  GR-IV。 保存采购定单。 你可以在任何时候显示货物接受和发票的关系。你将在采购定单项目的历史中找到这些信息。  没有订单的发票 如果没有采购订单做参考,可以直接将事务记入一个物料帐户,一个总帐帐户,或一个资产帐户

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你不会以为它们的免疫评分都是自己算的吧

但是接下来大家又想问,同样的想比较两个分组的免疫评分的差异,但是免疫评分的工具太多了,比如有一个2019的综述文章:《Comprehensive evaluation of transcriptome-based cell-type quantification methods for immuno-oncology》比较了常见的免疫细胞比例推断工具的表现,另外一个2018的综述《Quantifying tumor-infiltrating immune cells from transcriptomics data》提到工具更多,起码十几款了。大家也不可能一一研读,下载,测试,使用它。但是又确实看到了大量数据挖掘文章都使用了这些免疫评分信息啊,比如:新鲜出炉(2021年6月)的文章:《Identification of a Ferroptosis- Related LncRNA Signature as a Novel Prognosis Model for Lung Adenocarcinoma》 ,就对比了 ESTIMATE, TIMER, MCP counter, CIBERSORTx,和ssGSEA ,如下所示:

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Nat. Mach. Intell. | 高分辨率设备下的多肽从头测序

今天给大家介绍的是Rui Qiao等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Computationally instrument-resolution independent de novo peptide sequencing for high-resolution devices”。从头测序是从质谱中寻找新肽的关键技术。测序结果的整体质量取决于从头肽测序算法以及质谱的质量。在过去的十年里,质谱仪的分辨率和准确度提高了几个数量级,产生了更高分辨率的质谱。如何有效地利用这些高分辨率数据而不大幅增加计算的复杂性仍然是从头肽测序工具的一个挑战。在这篇论文中作者提出了PointNovo模型,这是一个基于神经网络的从头肽测序模型,可以稳健地处理任何分辨率的质谱数据同时保持计算复杂度不变。最终的实验结果表明,PointNovo能利用最新质谱仪的超高分辨率,优于现有的从头肽测序工具。

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gcc 提供了为了满足用户不同程度的的优化需要,提供了近百种优化选项,用来对{编译时间,目标文件长度,执行效率}这个三维模型进行不同的取舍和平衡。优化的方法不一而足,总体上将有以下几类:1)精简操作指令;2)尽量满足 cpu 的流水操作;3)通过对程序行为地猜测,重新调整代码的执行顺序;4)充分使用寄存器;5)对简单的调用进行展开等等。想全部了解这些编译选项,并在其中挑选适合的选项进行优化,无疑像个噩梦般的过程。单从 gnu 的官方网站上得到的手册来看,描述依然比较苍白,不足以完全了解选项的使用范围和原理。(GCC has well over a hundred individual optimization flags and it would be insane to try and describe them all)

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领券