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Java计算百分比方法

基础百分比计算 在Java中,计算百分比是一个常见的任务,它涉及到基本的算术运算。本节将介绍如何在Java中执行基础的百分比计算。...讨论BigDecimal与普通数据类型在百分比计算中的差异 普通数据类型(如double和float)在进行百分比计算时可能会遇到精度问题,因为它们使用二进制浮点数近似表示十进制小数。...展示如何处理舍入以确保计算的准确性 在进行百分比计算时,通常需要将结果舍入到特定的小数位数。...本节将通过几个实际案例来展示如何在Java中进行百分比计算。 展示如何在实际应用中计算折扣百分比 在电子商务应用中,计算折扣是一个常见的需求。...%n", score, percentage); } } } 展示如何在财务应用中计算利润百分比 在财务分析中,计算利润百分比是一个基本的财务指标。

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    不同的GWAS软件如何如何计算SNP的解释百分比(PVE)?

    这里,分享一下常用GWAS软件,比如GAPIT,GEMMA,GCTA是如何计算显著SNP解释百分比(PVE)的。 1....0.01815,在GEMMA中是0.01988,结果有些差异,下面我们看一下相关系数。...GEMMA如何计算PVE,GCTA如何计算PVE,EMMA如何计算PVE的各种问题,可以休矣。...讨论 读到此,你是否有一种豁然开朗的感觉,GWAS分析中显著SNP如何计算解释百分比(PVE)的相关问题,终于解决了。...最后,如果想要更严谨的计算多个SNP的解释百分比,或者一个区段内显著SNP的解释百分比(PVE),可以将该区段作为随机因子,在LMM模型中估算其方差组分,然后计算Vsnp/Vtotal的比值,这应该会降低假阳性

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    前向和反向传播计算量差异;梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异

    同时,文章还讨论了数据传输中的安全性问题,提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案目录前向和反向传播计算量差异前向:矩阵运算和非线性激活函数反向传播:计算大量的梯度和进行参数更新一、模型架构与层间差异二、...输入数据的差异三、计算操作的复杂性四、反向传播算法的实现梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算梯度计算举例说明前向和反向传播计算量差异前向:矩阵运算和非线性激活函数反向传播:计算大量的梯度和进行参数更新这种差异主要源于以下几个因素...不同层中的这些计算操作的复杂性和数量可能不同,从而导致反向传播计算量的差异。...综上所述,由于模型架构、输入数据的差异、计算操作的复杂性和反向传播算法的实现等多种因素的影响,Transformer层1和Transformer层2在反向传播时的计算量可能存在差异。...梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算在Transformer中,矩阵运算通常涉及大量的数值计算和矩阵元素的运算。

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    如何计算MySQL的数据容量?

    MySQL中InnoDB引擎的表存储容量我们有什么方法可以计算出来?...按照文章所说,可以从数据库层面通过information_schema的tables视图了解innodb存储引擎的表容量(包括数据和索引), mysql> select round((sum(data_length.../1024) AS tables_M from information_schema.tables where engine="innodb"; 返回:313 还可以通过统计操作系统的数据库文件容量来计算..., mysql> du -csh *.ibd 返回: ... 112K test1.ibd 16M test2.ibd 542M total 但是这两个值,很可能是不等的,文章中说明了...因此如果有监控工具需要对MySQL空间容量进行监控的需求,就需要根据实际的需求,用准确的统计,避免出现误算。 如果您认为这篇文章有些帮助,还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看",或者直接转发朋友圈,

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    TiDB 和 MySQL的差异

    TiDB 事务和 MySQL 事务的差异 MySQL 事务和 TiDB 事务对比 image.png 在 TiDB 中执行的事务 b,返回影响条数是 1(认为已经修改成功),但是提交后查询,status...可见,MySQL 事务和 TiDB 事务存在这样的差异: MySQL 事务中,可以通过影响条数,作为写入(或修改)是否成功的依据;而在 TiDB 中,这却是不可行的!...作为开发者我们需要考虑下面的问题: 同步 RPC 调用中,如果需要严格依赖影响条数以确认返回值,那将如何是好?...多表操作中,如果需要严格依赖某个主表数据更新结果,作为是否更新(或写入)其他表的判断依据,那又将如何是好?...和 MySQL 相比,TiDB 的底层存储和结构决定了其特殊性和差异性;但是,TiDB 支持 MySQL 协议,它们也存在一些共同之处,比如在 TiDB 中使用“预编译”和“批处理”,同样可以获得一定的性能提升

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    手动计算logFC(wilcoxon差异分析)

    前段时间有小伙伴问怎么手动计算logFC,今天说一下。 logFC是log fold change的缩写,也就是log之后的差异倍数。...这个差异倍数意思是某个基因在A组表达量的平均值是B组表达量平均值的几倍。 这个东西的计算其实很简单的,就是常规的对数计算而已。...首先对这个数据做下差异分析,也是用easyTCGA包,1行代码即可,基因芯片数据也是支持的。...如果是count矩阵,会自动使用DESeq2、limma、edgeR进行差异分析; 如果是tpm、fpkm、基因表达芯片数据,它会自动检测需不需要进行log2转换,然后进行wilcoxon和limma的差异分析...logFC 根据前面的理论,我们可以自己计算logFC,思路就是分别计算某个基因在两组中的平均表达量,然后直接相减即可。

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    使用 PostgreSQL 窗口函数进行百分比计算

    当我第一次学习 SQL 时,计算一组个人贡献的百分比是一件很笨拙的事情:首先计算百分比的分母然后将该分母连接回原始表以计算百分比这需要两次遍历表:一次用于分母,一次用于百分比。...使用现在的 PostgreSQL,您可以使用“窗口函数”[1]一次计算不同组的复杂百分比。示例数据这是我们的测试数据,一个由七名音乐家组成的小表,他们在两个乐队中表演。...( SELECT Sum(earnings) FROM musicians ) AS sumsORDER BY percent;借助现代 PostgreSQL,我们可以使用“窗口函数”来即时计算百分比的分母...每个音乐家的乐队收入百分比收入占总收入的百分比只是划分收入的一种方法:也许我们想知道相对于乐队收入,哪些音乐家赚的钱最多?如果用老式的方式来做这件事,SQL 就会变得更加复杂!...我们想要的不是所有收益的总和,而是每个波段计算的总和,这是通过在窗口函数的OVER子句中添加PARTITION来获得的。

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    MySQL 8.0与MySQL 5.7的binlog差异小结

    如果数据库发生故障或损坏,如何恢复数据?如果数据库需要进行主从复制或读写分离,如何保证数据的一致性?这些问题都需要借助一个特殊的机制来解决,那就是binlog。...•审计:如果数据库需要进行审计,我们可以通过binlog来实现,只需要分析binlog中的SQL语句,就可以了解数据库的变更历史,如何操作,何时操作,操作了哪些数据等。...在本文中,我们将介绍MySQL 8.0版本与MySQL 5.7版本在binlog方面的主要差异,以及这些差异的原因和影响。 2....MySQL 8.0版本与MySQL 5.7版本在binlog格式方面的主要差异是: • MySQL 8.0版本引入了一个新的系统变量binlog_expire_logs_seconds,用来设置binlog...MySQL 8.0版本与MySQL 5.7版本在binlog管理方面的主要差异是: • MySQL 8.0版本引入了一个新的系统变量binlog_expire_logs_seconds,用来设置binlog

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    PostgreSQL 和 MySQL 之间的性能差异

    如何衡量性能 MySQL作为快速读取大量工作负载的数据库而享有盛誉,尽管在与写入操作混合使用时经常牺牲并发性。...MySQL和Postgres的最新版本略微消除了两个数据库之间的性能差异。 在MySQL中使用旧的MyISAM 引擎可以非常快速地读取数据。不幸的是,在最新版本的MySQL中尚不可用。...在接下来的4部分中,我们将概述MySQL和PostgreSQL之间的一些关键区别。 JSON查询在Postgres中更快 在本节中,我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。...MySQL还支持哈希索引,而InnoDB引擎对FULLTEXT索引使用倒排列表。 数据库复制 涉及到PostgreSQL和MySQL的另一个性能差异是复制。...- InnoDB的多版本- MySQL的MVCC 结论 在本文中,我们处理了PostgreSQL和MySQL之间的一些性能差异。

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    MySQL 5.7和MySQL 8.0的4个细节差异

    在这些年的MySQL升级需求中,让我大跌眼镜的一个现象是:驱动业务从MySQL 5.5升级到MySQL 5.7的很大一个因素是因为JSON这个特性。...而让业务有所顾虑从MySQL 5.7升级到MySQL 8.0的一个主要原因是因为驱动版本升级,所以对于MySQL 5.7升级到MySQL 8.0来说,总体的升级动力明显要低一些,但是规划的一个优点就是可以把一些工作前置...,或者让它的推行更加顺畅,比如我们对于新业务的推行,都是默认按照MySQL 8.0的方案来做。...如果要说MySQL 5.7升级到MySQL 8.0的一些差异,从我的角度来说,其实变化是很大的,但是细数盘点,很多特性似乎是对于业务的一种友好或者透明支持。...细节4: 在MySQL里面如果对一张大表做delete,真是一件让人尴尬的事情,在MySQL 5.7里面有点后知后觉,在show processlist的输出中。

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    MySQL limit导致的执行计划差异

    今天收到一个业务的报警,提示慢日志比较频繁,登上环境查看,发现SQL是一条看起来很简单的语句,环境在MySQL 5.7.16版本下,慢日志里面执行时间显示是近1分钟,我在从库上面执行了一下,发现优化空间确实很大...从语句的表现,结合表结构,我们可以感觉到: 整个SQL的执行过程中,原本是基于字段UserId,没想到却因为order by中的CreateTime,导致索引选择错误,执行代价差异很大。...所以到了这里,我们如何来定性这个问题: 1)是因为order by导致的吗? 2)是因为时间字段的排序导致的吗? 3)是因为limit操作导致的吗?...可以明显看到type为ref,此外ref部分差异很大(const)。

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    交叉熵——我们如何评估差异

    我们对猜测次数的期望做一下计算,它就是这个概率分布的信息熵。 信息熵为: 1/2 1 + 1/4 2 + 1/4 * 2 = 1.5 先猜是不是喜欢,再猜是不是随便点的。...而我用概率分布B去计算信息熵时,即是交叉熵。交叉熵,一定大于信息熵,可以理解为信息熵是交叉熵的理想情况。...我们会进行错误的验证流程: [image.png] 我们的猜测次数的期望会变成: 1/2 2 + 1/4 1 + 1/4 * 2 = 1.75 这个数字高于了我们前面计算的1.5。...y是我们计算的概率。 应用 在多元分类问题中,交叉熵常被用作,损失函数。比如在mnist问题中,我们的真实概率其实只有0和1。 假设,手写的数字为1。...在tensorflow中,交叉熵的计算为: cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) 以上就是交叉熵的基本介绍,如有问题,欢迎指正。

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