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。...所以，我先用另外一种方式解决了-自己写了一个提取两个内表交集的函数，供大家检阅： *" IMPORTING *" VALUE(ITAB1) TYPE INDEX TABLE...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。...，做为内表行是否为增加的判断条件。
import difflib a = open('./1.txt', 'U').readlines() b = open('./2.txt', 'U').re...
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。...在数据库存放的数据中，有一种特殊的键值叫做主键，它用于惟一地标识表中的某一条记录。也就是说，一个表不能有多个主键，并且主键不能为空值。无论是MongoDB还是MySQL，都存在着主键的定义。...2、从图中可以看出，在指定主键插入数据的时候，MySQL与MongoDB在不同数据数量级时，每秒插入的数据每隔一段时间就会有一个波动，在图表中显示成为规律的毛刺现象。...分析： 1、毛刺现象是因为，当插入的数据太多的时候，MongoDB需要将内存中的数据写进硬盘，MySQL需要重新分表。...这样看来，MongoDB的查询速度波动也处在一个合理的范围内。 3、MySQL的稳定性还是毋庸置疑的。 结论 1、相比较MySQL，MongoDB数据库更适合那些读作业较重的任务模型。
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）。 ?...两个数据来源都是和老版本TCGA数据库的结果有些许的差别，但大致的趋势是一致的。 GOBO 最后再用文献的数据来源试试。
HDR技术 优点 缺点 Dolby VisionTM - 12-bit colors- Luminance up to 10000 nits (4000 nit...
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。...由于我们没有任何面向这种相关性的经验数据，所以我们在权值向量中分析特征的重要性。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。
向量嵌入是通过将输入数据馈送到预先训练的神经网络并获取倒数第二层的输出而生成的。 神经网络具有不同的架构，并在不同的数据集上进行训练，这使每个模型的向量嵌入都是独一无二的。...这就是使用非结构化数据和向量嵌入为何具有挑战性的原因。后面我们将看到，在不同数据集上微调的具有相同基础的模型可以产生不同的向量嵌入。...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。...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。
数据定义语言：数据类型 数据类型：数字 类型 大小 说明 TINYINT 1字节 ^1 小整数 SMALLINT 2字节 普通整数 MEDIUMINT 3字节 普通整数 INT 4字节 较大整数 BIGINT...8字节 大整数 FLOAT 4字节 单精度浮点数 DOUBLE 8字节 双精度浮点数 DECIMAL ——– DECIMAL(10, 2) 1^ : (-2^7 --- +2^7-1) 不精确的浮点数...十进制的浮点数无法在计算机中用二进制精确表达 CREATE TABLE temp( id INT UNSIGNED PRIMARY KEY, num FLOAT(20,10) ) 0.2 ---...temp CREATE TABLE temp( id INT UNSIGNED PRIMARY KEY, num DECIMAL(20,10) ) 0.2 ----> 0.2000000000 数据类型...不固定长度字符串 TEXT 1 - 65535 字符 不确定长度字符串 MEDIUMTEXT 1 - 1 千 6 百万字符 不确定长度字符串 LONGTEXT 1 - 42 亿字符 不确定长度字符串 数据类型
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。
前面我的学徒的一个推文：不同数据来源的生存分析比较 , 代码细节和原理展现做的非常棒，但是因为学徒的TCGA数据库知识不熟悉，所以被捉到了一个bug，先更正一下： 有留言说：“TCGA里病人01-09是肿瘤...（其他来源的数据也是一样的做法） 回到我的数据 和上次一样，先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的...，select_exp.txt是取了想要的两种基因的数据，因为原数据包含所有基因的表达信息，读进R里非常慢 exp=read.table("select_exp.txt",sep = '\t',header...TCGA-BRCA.survival.tsv",sep = '\t',header = T) sul=data.frame(patient=sul$sample,OS=sul$OS,OS.time=sul$OS.time) # 融合两个数据...上次的结果如下： ? 比较之下差别还是很大的，以后要多多注意了。
在MySQL中如果两张表的字符排序集（Collate）不同（比如一张表为utf8mb4_general_ci， 另一张表为utf8mb4_unicode_ci），在连表查询时就可能会如下类似的错误：...collations (utf8mb4_general_ci,IMPLICIT) and (utf8mb4_unicode_ci,IMPLICIT) for operation '=' ### 可以通过如下语句修改表的字符排序集...： ALTER table table_name COLLATE=utf8mb4_general_ci; 不幸的是，即使改了之后还是会报错，原因是，该语句只能修改后续插入的数据，对于已存在的行记录则不会修改
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。...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。...Java 8及持久代 Java 8中最大的改变就是持久代的移除，它原本是用来给类元数据，驻留字符串，静态变量来分配空间的。...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。
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 ?
如果我们有表A和表B, 我想把我的表A的Col1内的数据更新到表B的Col1里面，那么我们怎么做呢？...scores.name = p.name FROM scores s INNER JOIN people p ON s.personId = p.id MySQL...s, people p SET scores.name = people.name WHERE s.personId = p.id 高阶使用 当我们从一个上传的表...，与多个表合并查询后，再更新，就会花费很多时间。...那么，有没有办法一次性，将上传的表与需要的数据合并后再根据条件更新呢？
“哈哈，我们在训练我们的模型并且希望得到更加准确的结果，但基于实际的情况（比如算力、时间），往往会按照一定策略来选择。...本文介绍了几种常见的数据集划分与交叉验证的方法策略以及它们的优缺点，主要包括了Train-test-split、k-fold cross-validation、Leave One Out Cross-validation...等，包括了代码层的实现与效果的比较，比较适合综合阅读一次。
使用CPM去除文库大小影响 之所以需要normalization，就是因为测序的各个细胞样品的总量不一样，所以测序数据量不一样，就是文库大小不同，这个因素是肯定需要去除。...对于这样的数据，需要重新转换成 reads counts 才能做下游分析。...适用于bulk RNA-seq的normalization方法 比较流行的有： DESeq的size factor (SF) relative log expression(RLE) upperquartile...这里选取的是芝加哥大学Yoav Gilad lab实验的Tung et al 2017的单细胞测序文章的数据 options(stringsAsFactors = FALSE) set.seed(1234567...也可以比较它相当于最粗糙的对数转换，效果好在哪里。
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！...这个教程我也在生信技能树分享过：使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断 而且前面我在生信菜鸟团的肿瘤外显子数据分析专辑提到了，很多研究者会嫌弃cosmic数据库的...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
️1.MySQL常用的数据类型 1.1数值类型 分为整型和浮点型： 注解： BIT:这里的bit是二进制的比特位，目的是为了压缩节省空间； TINYINT--BIGINT：都是表示的整型，其大小如上述图片所示...创建表 SQL执行语句：create table 表名（列名 类型，列名 类型.....）； mysql> use test96; Database changed mysql> create table...，首先得选中这个数据库，因为数据库是由相互关联的表组合起来的。...2.4删除表 SQL执行语句：drop table 表名； mysql> drop table teacher; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql>...3.总结 本期小编总结了数据库MySQL的常用数据类型，以及关于它的表的简单使用，这里的表的使用是在（use 数据库名）的前提之下。 ~~~~最后希望与诸君共勉，共同进步！！！
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
