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。...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。...IF_SORTED：排序标记，如果已排序，在比较时可以提高效率。
两个月以前在公众号发过一个图片消息，标题是 How to compare two objects in JavaScript，有一个关注了我的同事第二天告诉我说看不懂。...若是站在笔者角度，最大的问题就是：只有代码没有注释。当然了，这个锅我是不背的，毕竟这类消息的目标用户从不是包含着上述三个特征的读者。 而现在我把这个问题又拎了出来，强化一下记忆。 如何比较？...说了这么多废话，到底如何比较呢？...===大法好 能想到的第一个方法必然是全等比较，如果obj_1 === obj_2这条表达式返回的结果是 true 的话，则说明两个对象的内存地址相同，即：本就是一个对象。...函数比较 在 JavaScript 中，函数也是对象的一种，所以我们先考虑一下，如果要比较的是两个函数该怎么办。 回忆一下你是如何区分两个函数的。 看函数名，看参数，看函数中的语句。
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。
这个项目展示了不同模型之间的向量嵌入的区别，并展示了如何在一个 Jupyter Notebook 中使用多个向量数据集合。...在这篇文章中，我们将介绍什么是向量嵌入，为什么它们很重要，以及如何在 Jupyter Notebook 中比较不同的向量嵌入。 什么是向量嵌入以及为什么它们很重要？ 向量嵌入从何而来？...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。...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。...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。
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。
奇怪的现象 前几天跟同事聊起来，在计算机内部float比较是很坑爹的事情。比方说,0.1+0.2得到的结果竟然不是0.3?...这篇文章做了详细的解释，简单的来说就是计算机里面的数字是由二进制保存的，在计算机内部有些数字不能准确的保存，于是就保存一个最靠近的数字。...在十进制中也会存在这样的问题，数字不能准确地表示像1/3这样的数字，所以你必须舍入到0.33之类的东西 - 你不要指望0.33 + 0.33 + 0.33加起来就是1。...因此我们在比较两个float是否相等时，不能仅仅依靠 == 来进行判断，而是当他们两者的差小于一个我们可以容忍的小值时，就可以认为他们就是相等的。 Python中是如何解决的？...使用math.isclose方法，传入需要比较的两个数和可以接受的精度差值即可。
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 ?
假装作者是对的，他们的实验的确是引入了这个突变吧。本来都想发出去了，但是学徒凭运气找到了这个位置，给大家过目： ? 然后看相关系数 三种文件都准备好了： ?...首先看 salmon这样的无需比对的流程结果和 hisat2+featureCounts的差异 ? 可以看到，同一处理组的样本在不同流程下面得到的表达量直接的相关性，是高于不同组的，符合逻辑！...但是单独查看同一个样本的不同流程的表达量，如下所示： ? 可以看到，还是有不少基因在不同流程表现差异非常显眼！那同样的，我们需要检查这些基因，简单看看5个差异最大的基因吧。 ?...;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+ 3197 5453 5150 5346 4250 4775 5271 现在问题是如何判断这个基因是否有表达量...reads，这就是我们所说的表达量。
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。...这个回收器工作的时候会将所有应用线程全部冻结，就这一点而言就使得它完全不可能会被服务端应用所采用。 如何使用它：你可以打开-XX:+UseSerialGC这个JVM参数来使用它。...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
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。
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）。 ?...值得注意的是：两个基因的表达量如何整合，其实是一个值得商榷的问题 最新 TCGA 用UCSC xena 浏览器来下载。
我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候，学到了单细胞部分，然后他做了两个同样组织样本的数据，问：我这两个不同的数据集中，怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....标记基因匹配：比较两个数据集中聚类的标记基因，找到具有相似标记基因的聚类。 3....比较注释结果：比较两个数据集中相同细胞类型的聚类。 4.
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！...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。...个自定义的signature的96突变频谱如下： ?...，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
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...如果我们高估了梯度提升的解释能力，或者只是我们没有一般的数据理解，这表明并不像预期的那么简单。我们的范围是检测各种特征选择技术的表现如何以及为什么使用 SHAP 会有所帮助。...每个人都知道（或很容易理解）RFE 递归特征消除是如何工作的。考虑到较小的特征集，它递归地拟合监督算法。...在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。我们开始拟合和调整我们的梯度提升（LGBM）。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。
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。
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
云直播
对象存储
腾讯会议
