192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168.2.248 compute4 192.168.2.249 在不同的计算节点使用不同的存储后端...Scheduler 为了使nova的调度程序支持下面的过滤算法，需要修改使之支持 AggregateInstanceExtraSpecsFilter ，编辑控制节点的 /etc/nova/nova.conf...enabled | | 7 | compute3 | up | enabled | +----+---------------------+-------+---------+ 在本例中...aggregate_instance_extra_specs:ephemeralcomputestorage=true 结果验证 使用flavor m1.ceph-compute-storage 启动4台虚拟机，发现虚拟机磁盘文件全部在ceph...，不在同一个主机集合的主机仍然可以选择，但是无法迁移，需要增加只能在所在主机集合内迁移的功能 ---- 参考文章 OpenStack: use ephemeral and persistent root
的布局， 给设置在父控件的中央center_inParent 第一个界面里面： 获取到EditText对象的值 获取Intent对象，调用new出来，...通过简便方式直接指定，参数：上下文，类字节码 调用Intent对象的putExtra(key,val)方法，传递数据，参数：键值对 调用startActivity(intent)方法，开启 第二个界面里面...： 获取Intent对象，调用getIntent()方法，获取到传递过来的Intent对象 调用Intent对象的getStringExtra(name)方法，获取传递的String，参数：键 获取Random...对象，new出来随机数对象 调用Random对象的nextInt(n)，获取随机值，参数：int类型的最大值，0开始要减一 显示进度条，布局文件增加，设置最大值android...super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_result); //获取展示数据
vscode 在不同设备上共用自己的配置 介绍 code settings sync：是专门用来同步vacode配置到Gitee中的插件，通过这个插件，可以在任何新的设备，新的平台同步自己的配置，快速的构建自己熟悉的...使用 在插件库寻找下载code settings sync 在Gitee中创建Gist（代码片段管理服务） 因为Gitee的限制，不可以新建一个空的Gist，所以按照要求填好相关内容，即可创建成功创建...，在Gitee中生成私人令牌的时候只需要勾选gists 即可，user_info 权限是必选。...私人令牌写在setting json的gitee.access_token属性中 配置VsCode 中的setting json,在最后追加gitee.gist和gitee.access_token...在自己的Gitee中查看自己上传的配置 7.
==操作符：首先,对于非基本数据类型的对象比较,相同内存中存储的变量的值是否相等，注意是相同内存地址的才可，并且数值相同(当然地址相同,值也一定相同)才会返回true. ...但是,对于基本数据类型的比较(比如:int flot double等),值相同,"=="比较便会返回true....(这是编译的规则,当进行基本数据类型的比较时,会编译生成if_icmpne指令不会进行比较地址。而进行对象比较时，会生成if_icmpne指令，会比较地址。生成的指令都是不同的)。...但是超过这个区间的话，会直接创建各自的对象(在进行自动装箱的时候,调用valueOf()方法，源代码中是判断其大小，在区间内就缓存下来，不在的话直接new一个对象)，即使值相同，也是不同的对象，所以返回...比如，char类型的变量和int类型的变量进行比较时，==会将char转化为int在进行比较。类型不同，如果可以转化并且值相同，那么会返回true。 3.
最近，我发现学徒在学习GEO数据挖掘的过程中，遇到了第一个也是至关重要的一个难题就是对下载后的数据集进行合适的分组，因为只有对样本进行合适的分组，才有可能得到我们想要的信息。...但是不同的GSE数据集有不同的临床信息，那么我们应该挑选合适的临床信息来进行分组呢？...文中为了2组，用了52个样本。 ?...这里文章作者只需要第三期的正常与肿瘤组的样本 table(pd$`tissue:ch1`) table(pd$`tumor stage:ch1`) table(pd$source_name_ch1) ?...，在不同的情况下选取最合适当下的方法，方便自己去做后续的数据分析。
原文：Azure Tips and Tricks 翻译：汪宇杰 导语 有时需要使用与 Azure Functions 自动生成的路由前缀不同的路由前缀。...例如：https://mynewapimc.azurewebsites.net/api/HttpTriggerCSharp1 在函数名之前使用 api。...{ "http": { "routePrefix": "myroute" } } Azure Functions 是一项按需提供的云服务，可提供运行应用程序所需的各项不断更新的基础结构和资源...你只需专注于对你最重要的代码，Functions 会处理其余部分。Functions 为 Azure 提供无服务器计算。...可以使用 Functions 来生成 Web API、响应数据库更改、处理 IoT 流、管理消息队列等。
* hInstance, HINSTANCE__ * hPrevInstance, wchar_t * lpstrCmdLine, int nCmdShow) 行 200 C++ webkit的代码是在...XMLHttpRequest::didReceiveData里收到数据后，存到Blob里，然后在BlobResourceHandle里创建异步回调，模拟网络请求给FileReaderLoader去加载...storage::BlobReader::DidReadFile(int result) 行 416 C++ 发起响应把数据给FileReaderLoader 在这里把blob存在文件里...结束后，在FileLoader发起网络请求后，storage层开始读取之前的本地路径 > storage.dll!...storage::BlobURLRequestJob::*)(void)>::Run(storage::BlobURLRequestJob * object) 行 176 C++ 读到了本地路径下的blob
面向对象的绘图风格更加灵活和可扩展，而pyplot模块则提供了一组简单的函数，可以快速绘制常见的图形。...这使得用户可以方便地将图形用于报告、论文或网页等不同的应用场景。 丰富的图形类型：matplotlib支持绘制多种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、热力图等。...它提供了许多用于绘制统计图表的高级函数，如散点图、直方图、小提琴图和回归图等。 美观的默认样式：Seaborn具有吸引人的默认绘图样式和颜色主题，使图表在外观上更具吸引力。...这意味着用户不需要过多的自定义就可以创建漂亮的图表。 内置数据集支持：Seaborn包含一些内置的示例数据集，用户可以用来练习和演示数据可视化技巧，这些数据集涵盖了不同领域的数据。...尽管不同的包或库的绘制风格不同，但它们的绘制过程是一致的，如下图所示： 先画出图的大致轮廓，再根据需求，添加更多的细节和细节调整，一张完美的图就出来了啊！
基于Matlab的GUI设计不同阻尼的系统响应 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[198 56 350 468],...
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。...(expr_mat[-spikes, ]) return(t(t(expr_mat)/norm_factor)) * 10^6 } 但是CPM方法有一个很严重的缺陷，那些高表达并且在细胞群体表达差异很大的基因会严重影响那些低表达基因...of normalizations is reversed - length first and sequencing depth second) 这些normalization方法并不适合单细胞转录组测序数据...对于这样的数据，需要重新转换成 reads counts 才能做下游分析。...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
例如，如上图（Fig.1）所示，不同的组织病理染色会导致图像所处的域不同，假设模型能够很好的拟合H&E染色的图像，但在DAB-H染色的图像上的性能会大大降低。...Dual体现在域适应模块应用在了两个方面： 图像级适应：考虑了图像间不同的颜色和风格 特征级适应：考虑了两个域之间的空间不一致 这篇文章的贡献有： 针对病理图像分割，提出了一个深度无监督域适应算法 在金字塔特征的基础上...，提出了两种域适应模块来缓解图像和特征层次上的域间差异 做了充足的实验来验证DAPNet的性能 2 方法 这篇文章的目标是在某种染色类型的图片中训练一个分割模型，而后可以用于其他不同染色类型的数据上。...PPM将特征图分成不同的金字塔级别的表示，然后将不同层次的特征上采样并连接成金字塔特征。在上下采样之间，采用U-Net中的跳层连接和金字塔特征融合结构来实现这个过程。...分割任务的优化目标是在源域上同时最小化交叉熵损失和Dice系数损失，有： 其中 表示标签数据， 表示预测结果， 是trade-off参数。
这种配置常用于一个网站通过不同的路径提供不同服务的场景。...通过如下的访问配置： 对 http://my.nginx.test/hello-k8s 的访问将被路由到后端名为"hello-k8s-svc" 的Service。...对 http://my.nginx.test/hello-world 的访问将被路由到后端名为"hello-world-svc" 的Service。...ADDRESS PORTS AGE nginx-test my.nginx.test 80 15s 备注： 这里我们将自有域名my.nginx.test解析到负载均衡的IP...在浏览器的访问验证如下：
前端框架中经常有「将多个自变量变化触发的更新合并为一次执行」的批处理场景，框架的类型不同，批处理的时机也不同。 比如如下Svelte代码，点击H1后执行onClick回调函数，触发三次更新。...主线程在工作过程中，新任务如何参与调度？ 第一个问题的答案是：「消息队列」 所有参与调度的任务会加入任务队列中。根据队列「先进先出」的特性，最早入队的任务会被最先处理。...为了解决时效性问题，任务队列中的任务被称为宏任务，在宏任务执行过程中可以产生微任务，保存在该任务执行上下文中的微任务队列中。...即流程图中右边的部分： 事件循环流程图 在宏任务执行结束前会遍历其微任务队列，将该宏任务执行过程中产生的微任务批量执行。...利用了宏任务、微任务异步执行的特性，将更新打包后执行。 只不过不同框架由于更新粒度不同，比如Vue3、Svelte更新粒度很细，所以使用微任务实现批处理。
根据德国语言学家在1979年的统计，当时世界上已经查明的语言有5651种。要知道世界人口有75亿左右，而程序员才有18.5M。 这就意味着平均每10000个人中就会创建一个新的语言。...汉语是这个世界上使用人数最多的语言，英语是这个世界上最流行的语言。同样的，Java是这个世界上使用人数最多的语言(依据Tiobe统计的结果)，JavaScript是这个世界上最流行的编程语言。...他们两的关系就是汉语和英语的关系，都带了一个“语”(Java)字。 漫谈编程语言：语系 虽然说编程语言有那么多，但是实际上平时人们在社交网络上讨论的应该就那么几十种吧。...简单地来说，就是在一步步演绎的过程中，演绎过一段精彩的故事。又扯远了，解释型语言就是在运行的时候才将代码翻译成机器可以执行的语言。这意意味着，我们可以在边写代码的时候，边试运行我们的代码。...通常来说，Java的包名以一定的规律来命名的，即：公司名称.开发组名称.项目名称。
通过对表达矩阵的聚类，可以把细胞群体分成不同的状态，解释为什么会有不同的群体。不过从计算的角度来说，聚类还是蛮复杂的，各个细胞并没有预先标记好，而且也没办法事先知道可以聚多少类。...尤其是在单细胞转录组数据里面有很高的噪音，基因非常多，意味着的维度很高。 对这样的高维数据，需要首先进行降维，可以选择PCA或者t-SNE方法。...这里主要比较6个常见的单细胞转录组数据的聚类包： SINCERA pcaReduce SC3 tSNE + k-means SEURAT SNN-Cliq 所以需要安装并且加载一些包,安装代码如下； install.packages...可以看到简单的PCA也是可以区分部分细胞类型的，只不过在某些细胞相似性很高的群体区分力度不够，所以需要开发新的算法来解决这个聚类的问题。...## 我们这里取只有11组的时候，这些样本是如何分组的信息来可视化。
如果你是使用TCGAbiolinks包下载的数据，那么它们的合并超级简单，直接cbind()即可！...加载数据和R包 数据都是之前下载好的，可以参考之前的推文： 新版TCGAbiolinks包学习：批量下载数据 新版TCGAbiolinks包学习：表达矩阵提取（mRNA/lncRNA/counts/...tpm/fpkm） 手动下载的TCGA数据也是可以用TCGAbiolinks包整理的 我们直接加载TCGA-COAD和TCGA-READ的数据。.../TCGA-mRNA/TCGA-READ_mRNA.Rdata") read <- data 合并数据 现在coad和read都是SummarizedExperiment对象，并且具有相同的行和行名：...并且这个对象中各种信息也是保存好的，想用什么直接提取即可，非常方便。 但是这样合并可能涉及批次效应的问题，大家在实际使用时可根据自己的情况选择要不要去除批次效应！
一个简单的命令行界面让你启动、停止、暂停或销毁你的“盒子”。 考虑一下这个简单的例子。 假设你想写 Ansible 或 shell 脚本，在一个新的服务器上安装 Nginx。...不会再有“但它在我的机器上运行良好！”这事了。 开始使用 首先，在你的系统上安装 Vagrant，然后创建一个新的文件夹进行实验。...在我们的例子中，Vagrant 从 Hashicorp 的 Vagrant 目录下载 ubuntu/hirsuite64 镜像，并插入 VirtualBox 来创建实际的“盒子”。...vagrant halt：关闭当前的“盒子”。 vagrant destroy：销毁当前的“盒子”。通过运行此命令，你将失去存储在“盒子”上的任何数据。...如果你不开发软件，但你喜欢尝试新版本的操作系统，那么没有比这更简单的方法了。今天就试试 Vagrant 吧！ 这篇文章最初发表在 作者的个人博客 上，经许可后被改编。
简介 论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。...简单版本 绘制正态分布的 QQ 图 对于经典的正态分布的 QQ 图，大家可能并不陌生，并且在网上可以找到很多“搬运”的中文推文。但是解释的都不是很清楚。...下面代码给出三种不同方法构造置信区间的结果。并且使用 viridis 包，对其进行配色修改。...但是如果是其他分布的情况呢？ 这里以一个可靠性数据为例子，该数据来源于文献：Badar, M. G., Priest, A. M. (1982)....QQ 图 这里先绘制其指数分布的 QQ 图。
案例模拟文件下载 http://gofile.me/4KHV7/SUo5ywXxC 我们来分享下不同思路的处理方式。 先展示一下网友蜗牛给的答案。 (一) 通过分组后逆透视后再用透视还原来完成。...去除自定义列 Table.RemoveColumns(_,"自定义") ? B. 表格转置 Table.Transpose([去除自定义]) ? C....到这一步，分组内的计算完成。 3. 展开，重命名，调整数据类型 ? 4....更改包含"班"关键词的标题改为"时间"（最关键一步） Table.TransformColumnNames([自定义.1], each...展开数据，筛选并调整后即可得到最终结果。 ? 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
本文将记录我在多个不同的机器上，在不同的 CPU 型号上，执行相同的我编写的 dotnet 的 Benchmark 的代码，测试不同的 CPU 型号对 C# 系的优化程度。...本文非严谨测试，数值只有相对意义 以下是我的测试结果，对应的测试代码放在 github 上，可以在本文末尾找到下载代码的方法 我十分推荐你自己拉取代码，在你自己的设备上跑一下，测试其性能。...本文的测试重点不在于 C# 系的相同功能的多个不同实现之间的性能对比，重点在于相同的代码在不同的 CPU 型号、内存、系统上的性能差异，正如此需求所述，本文非严谨测试，测试结果的数值只有相对意义 数组创建...通过数据对比 Intel 和 兆芯 以上测试数据，可以看到在 Int32[10000] 的测试数据集里面，轻松就可以看到 Intel 比 兆芯 快了 10 倍，如下图所示 在如下图的对比 Intel...如此可以看到其实也不能全怪兆芯，只是因为 Intel 的优化比较强，导致看起来差异比较大 在数组长度比较大的时候，在 兆芯 上也是 memcpy 会比 for 循环拷贝更快。
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