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MySQL不同字符集所占用不同的字节大小

不同字符集的数据库不代表其所有字段的字符集都是库所使用的字符集,每个字段可以拥有自己独立字符集!库的字符集是约束字段的字符集!...不同字符集的数据库不代表其所有字段的字符集都是库所使用的字符集,每个字段可以拥有自己独立字符集!库的字符集是约束字段的字符集!...不同字符集的数据库不代表其所有字段的字符集都是库所使用的字符集,每个字段可以拥有自己独立字符集!库的字符集是约束字段的字符集!...FROM testChatSet; 输出: utf8字段 utf16字段 utf8字符长度 utf16字符长度 字符集类型 字符集类型 utf8字节长度 utf16字节长度 你 你 1 1 utf8mb4...如果发现本文资料不全,可访问本人的Java博客搜索:标题关键字。以获取全部资料 ❤

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单细胞测序分析不同大小的伤口揭示出具有再生能力的fibroblast

摘要: 伤口诱导的毛囊新生(WIHN)已成为研究伤口修复过程中毛囊再生的重要模型。小伤口会形成疤痕,大伤口形成再生毛囊。本文结合分析了几个不同伤口大小的样本,意在找到毛囊再生过程中的关键真皮细胞群。...方法 比较了不同大小伤口的单细胞测序,以期阐明成纤维细胞谱系在WIHN中的作用。主要是三个单细胞测序的数据。...由此推断,大伤口毛囊新生成可能产生于upper fibroblast,可能不表达tdTomato,并且伤口外围和大伤口的中心再生能力是差不多的。 4....伤口周围的upper fibroblast 也有再生能力的竞争性 ? 主要看哪个细胞群具有转变为DP的可能性。...这种再生细胞类型与小鼠DP具有相似的基因标记,这对于支持毛囊形态发生和体内稳态是必需的。

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    CellChat 三部曲3:具有不同细胞类型成分的多个数据集的细胞通讯比较分析

    分享是一种态度 此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。...笔记要点 加载所需的包 第一部分:比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 第二部分:对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 加载所需的包 library(CellChat) library...(ggplot2) library(patchwork) library(igraph) 第一部分:比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 对于具有稍微不同的细胞类型...第二部分:对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。...对于具有截然不同的细胞类型(组)组成的数据集,除了以下两个方面外,大多数 CellChat 的功能都可以应用: 不能用于比较不同细胞群之间相互作用的差异数和相互作用强度。

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    2019-2023年全球固定宽带和移动(蜂窝)网络性能(更新)

    为了创建一个易于管理的数据集,我们将原始数据汇总到磁贴中。磁贴数据的大小定义为 "缩放级别"(或 "z")的函数。在 z=0 时,数据块的大小就是整个世界的大小。...在 z=1 时,磁贴在垂直和水平方向上被分成两半,形成覆盖全球的 4 个磁贴。随着缩放级别的增加,这种平铺分割会继续进行,导致平铺尺寸随着我们放大到给定区域而呈指数级缩小。...根据这一定义,磁贴尺寸实际上是根据 Web 墨卡托投影法(EPSG:3857)计算的地球宽度/高度的一部分。因此,瓦片大小会因纬度不同而略有差异,但可以米为单位估算瓦片大小。...图层 两个图层作为单独的文件集分发: performance_mobile_tiles - 包含从具有 GPS 定位质量和蜂窝连接类型(如 4G LTE、5G NR)的移动设备上进行测试的磁贴。...时间周期和更新频率 图层根据一个季度(三个月)的数据生成,文件将按季度更新和添加。

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    GEE数据集——2019—2023年全球固定宽带和移动(蜂窝)网络性能(更新)

    为了创建一个易于管理的数据集,我们将原始数据聚合为磁贴。磁贴数据的大小定义为 "缩放级别"(或 "z")的函数。在 z=0 时,数据块的大小就是整个世界的大小。...在 z=1 时,磁贴在垂直和水平方向上被分成两半,形成覆盖全球的 4 个磁贴。随着缩放级别的增加,这种平铺分割会继续进行,导致平铺尺寸随着我们放大到给定区域而呈指数级缩小。...根据这一定义,磁贴尺寸实际上是根据 Web 墨卡托投影法(EPSG:3857)计算的地球宽度/高度的一部分。因此,瓦片大小会因纬度不同而略有差异,但可以米为单位估算瓦片大小。...就这些图层而言,平铺使用的缩放级别为 16(z=16)。这相当于在赤道上的平铺面积约为 610.8 米 x 610.8 米(18 弧秒块)。...时间周期和更新频率 图层根据一个季度(三个月)的数据生成,文件将按季度更新和添加。

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    【组合数学】指数型母函数 应用 ( 多重集排列问题 | 不同球放在不同盒子里 | 奇偶数序列的指数生成函数推导 )

    处理 n 位数字串问题 ( 考试题 ) 多重集全排列公式 给定多重集 , 有 k 种元素 , 每种元素 n_i 个 ; S = \{n_1 \cdot a_1 , n_2 \cdot a_...其中 n=n_1 + n_2 + n_3 + \cdots + n_k ; ---- 指数型母函数 处理多重集排列问题 引入 给定多重集 , 有 k 种元素 , 每种元素 n_i 个 ;...n 位数的方案数 , 同时还要满足以下要求 ; 3,7 出现的此处为 偶数 ; 1,5,9 出现次数不加限制 ; 分析 : 相当于把 n 个不同的球放到 1,3,5,7,9 五个盒子中...3^n + 1 ) 种 ; ---- 指数型母函数 处理 n 位数字串问题 ( 考试题 ) 题目 : 把 n 个编号的球 , 放入 3 个不同的盒子里 , 同时还要满足以下要求 ; 第...前的系数为 \cfrac{1}{4} ( 3^n - (-1)^n - 2^n + (-2)^n) , 那么对应的 n 个编号的球 放入 3 个不同的盒子中 , 满足一系列条件的方案数为 \cfrac

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    GEE数据——全球固定宽带和移动(蜂窝)网络性能(网速)(2019-2024)

    为了创建一个易于管理的数据集,我们将原始数据汇总到磁贴中。 数据块的大小定义为 "缩放级别"(或 "z")的函数。 在 z=0 时,磁贴的大小是整个世界的大小。...在 z=1 时,磁贴在垂直和水平方向上被分成两半,形成覆盖全球的 4 个磁贴。 随着缩放级别的增加,这种瓦片分割会继续进行,导致瓦片随着我们放大到给定区域而呈指数级缩小。...在这些图层中,瓦片的缩放级别为 16(z=16)。 这相当于在赤道上的平铺面积约为 610.8 米 x 610.8 米(18 弧秒块)。...两个层以独立文件集的形式发布:performance_mobile_tiles - 包含从移动设备上采集的测试的磁贴,这些测试具有 GPS 质量的位置和蜂窝连接类型(如 4G LTE、5G NR)。...因此,在不同时间访问的数据可能会导致测试总数、瓦片数和由此产生的性能指标出现差异。

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    GEE数据集——2019、2020、2021、2022和2023年全球固定宽带和移动(蜂窝)网络性能Shapefile 格式数据集

    为了创建可管理的数据集,我们将原始数据聚合到图块中。数据图块的大小被定义为“缩放级别”(或“z”)的函数。当 z=0 时,一块图块的大小就是整个世界的大小。...根据这个定义,图块大小实际上是根据Web 墨卡托投影(EPSG:3857) 的地球宽度/高度的一部分。因此,图块大小根据纬度略有不同,但图块大小可以以米为单位进行估计。...层数¶ 两层作为单独的文件集分布: performance_mobile_tiles- 包含从具有 GPS 质量位置和蜂窝连接类型(例如 4G LTE、5G NR)的移动设备进行的测试的图块。...因此,在不同时间访问的数据可能会导致测试总数、图块和生成的性能指标发生变化。...作为处理该数据集的一部分,我进一步将这些数据集转换为 32 位浮点栅格,这些栅格以 610m 分辨率生成,并且 avg_d_kbps、avg_u_kbps、avg_lat_ms、devices、tests

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    新目标检测框架 | 基于改进的one-shot的目标检测

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 目前在目标检测方面的进展依赖于大规模的数据集来获得良好的性能。...条件目标检测的目的是检测与测试图像中给定的条件图像相似的对象。因此,条件目标检测可以检测到属于不可见类别的对象。...因此,提出了one-shot的条件目标检测方法来解决上述问题。 如下图所示。One-shot条件检测的目标是根据查询图像中的给定条件(目标对象的单个支持图像)来检测对象。...上图,(a)C-RPN:S操作连接全局平均和最大池support features,并通过卷积层生成显著support features,然后T平铺突出support features使平铺support...features具有与query features相同的空间大小,因此F可以连接平铺support features来查询特征。

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    A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation

    虽然每个网络都有不同的体系结构,但所有这些网络都在尝试解决常见SR数据集(如Set14、B100和DIV2K)上的单图像超分辨率问题。...在确定SR在目标检测中的效用时,Shermeyer和Etten在xView卫星图像数据集上模拟了各种GSDs,并应用SR体系结构来比较不同分辨率和模型下的目标检测性能。...我们在两个Nvidia Titan Xp图形卡上训练YOLOv2模型,批量大小为32,细分大小为8。我们使用0.00025的学习率和0.9的动量。...假设YOLOv2网络将所有输入图像的大小调整为416x416,以确保13x13输出特征映射,则必须将原始xView图像平铺成更小的图像,以保留对象。...如果没有这个步骤,像车辆这样的非常小的物体将被调整到小于4x4的大小。我们的目标检测流程对卫星图像进行了调整,执行了两个平铺阶段和一个升级步骤。

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    5款Linux开源角色扮演游戏【Gaming】

    通过这些开放的角色扮演游戏,采用新的身份并探索新的维度。 图片来源:Peaches&Cream on Flickr, CC BY 2.0 传统上,游戏一直是Linux的弱点之一。...玩家的角色,同名的丁克斯莫尔伍德,探索了一个世界地图,充满了隐藏的项目和洞穴,他从一个追求到另一个。由于它的年龄,弗里丁克不会站在现代商业游戏,但它仍然是一个有趣的游戏与一个有趣的故事。...Mana World和Evol Online开发人员已经联合起来进行未来的开发,但是目前,Mana World的遗留服务器和evolonline提供了不同的体验。...玩家探索一个多层次的地牢作为几个不同的人物种族,阶级和路线之一。游戏的目的是找回延多的护身符。玩家从地牢的第一层开始,尝试向底部移动,每一层都是随机生成的,这样每次都能获得独特的游戏体验。...虽然这个游戏的特点要么是ASCII图形,要么是基本的平铺图形,但游戏的深度远远弥补了原始图形的不足。

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    ICCV2023 SOTA U-BEV:基于高度感知的鸟瞰图分割和神经地图的重定位

    所提出的模型可以完全端到端地进行训练,并在nuScenes数据集上优于具有相似计算复杂度的基于Transformer的BEV方法1.7到2.8%的mIoU,以及基于BEV的重定位超过26%的召回率。...它从环视图像生成本地BEV表示,并从给定粗略3D位置先验 \xi_{init}=(x_{init}, y_{init}, \phi_{init}) 的SD地图tile中生成神经地图编码(例如来自航海设备的嘈杂...给定一组6张图像及其内参和外参,我们预测一个BEV B\in \mathbb{R}^{S\times S \times N} ,其中S是BEV的像素大小,N是地图中可用标签的数量。...更深层的特征被投影到较低分辨率的BEV中,然后以编码器-解码器方式上采样(黄色),具有跳跃连接。(b)说明从环视图像和高度到不同BEV层的投影操作。...给定拟议的U-BEV模型重建的BEV与地图平铺在比例上相符合,定位通过模板匹配来实现。

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    牛客网 地牢逃脱

    题目:地牢逃脱 题目描述 给定一个 n 行 m 列的地牢,其中 '.'...表示可以通行的位置,'X' 表示不可通行的障碍,牛牛从 (x0 , y0 ) 位置出发,遍历这个地牢,和一般的游戏所不同的是,他每一步只能按照一些指定的步长遍历地牢,要求每一步都不可以超过地牢的边界,也不能到达障碍上...地牢的出口可能在任意某个可以通行的位置上。牛牛想知道最坏情况下,他需要多少步才可以离开这个地牢。 输入描述: 每个输入包含 1 个测试用例。...每个测试用例的第一行包含两个整数 n 和 m(1 地牢的长和宽。接下来的 n 行,每行 m 个字符,描述地牢,地牢将至少包含两个 '.'。...示例1 输入 3 3 ... ... ... 0 1 4 1 0 0 1 -1 0 0 -1 输出 3 题目理解: “地牢的出口可能在任意某个可以通行的位置上” 还有,“最坏情况下,他需要多少步才可以离开这个地牢

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    2024-12-30:所有球里面不同颜色的数目。用go语言,给定一个整数 limit 和一个大小为 n x 2 的二维数组 qu

    2024-12-30:所有球里面不同颜色的数目。用go语言,给定一个整数 limit 和一个大小为 n x 2 的二维数组 queries,其中包含若干操作。...在每次操作后,我们需要计算并返回所有球中不同颜色的数量。 请返回一个长度为 n 的数组 result,该数组的第 i 个元素表示第 i 次操作后不同颜色的总数。...需要注意的是,没有染色的球不计入不同颜色的统计。 1 <= limit <= 1000000000。 1 <= n == queries.length <= 100000。...大体步骤如下: 1.初始化一个空的结果数组 ans,用于存储每次操作后的不同颜色总数。 2.初始化两个空的映射表:color 用于记录球的颜色,cnt 用于记录每种颜色的球数量。...更新球 x 的颜色为 y,同时更新颜色计数表 cnt 中相应颜色的球数量加一。 3.d. 将当前不同颜色的总数记录在结果数组 ans 中。 4.返回结果数组 ans。

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    FashionAI 天池竞赛 - Top5 技术方案简汇

    总的来说,数据集大概有18万的训练图片,可以分为8大类,54小类。 ? (看几个例子)数据集中有两类图片,一类是模特图,一类是平铺图。...好,现在问题又来了,怎么设定这个padding的大小呢?...非常推荐去阅读这两篇paper了解更多有意思的细节. ? 数据集难点。其实在这个task中,有一个提到的难点,这个数据集中有两类的图片,一类是模特图,一类是平铺图。...我们统计了一下数据集的一个分布,发现了一个有趣的事情,在长度估计的类别中,模特图平铺图的比例大概是一半一半,而领口款式设计类的图片全是模特图。...原本的 F 只有区分label的能力,网络需要去学习模特图和平铺图之间的共同点,这样是比较困难的;现在F同时具有了判别模特图平铺图的能力,这样在最后一个隐空间学习的时候,能从两个不同的角度去拟合label

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    CSS第二天

    ,提高代码的可读性 交集选择器:如果有标签选择器,标签选择器必须写在最前面 hover伪类:鼠标悬停在元素上的状态,设置样式 ---- Emmet语法:通过简写语法,快速生成代码 HTML篇: 快速生成标签带有类名的标签...p .one 快速生成多个类名 .one + .two 快速生成带有类名的div .one 快速生成类名里面包含类名的div .one > .two 快速生成ol和li ul > li\ * 3 快速生成...li里面带有a链接 ol > li * 3>a CSS篇: 生成宽 w200 生成高 h300 字体样式 font-style___fsn 字体大小 font-size___fz20px 字体类型 font-family...、line-height… 2️⃣层叠性: 给同一个标签设置不同的样式 → 此时样式会层叠叠加 → 会共同作用在标签上 给同一个标签设置相同的样式 → 此时样式会层叠覆盖 → 最终写在最后的样式会生效...当样式冲突时,只有当选择器优先级相同时,才能通过层叠性判断结果 3️⃣优先级: 不同选择器具有不同的优先级,优先级高的选择器样式会覆盖优先级低选择器样式 优先级公式:继承 < 通配符选择器 < 标签选择器

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    【黑马程序员pink名师讲CSS】学好CSS有这一篇就够了(CSS笔记)

    谷歌浏览器默认的字体大小为16px 不同的浏览器默认的字体大小不一致,所以我们尽量给一个明确值,不要采用浏览器的默认值 我们可给body标签设置字体大小,但是标签的标题文字大小不受影响,要单独设置...5.文本缩进 text-indent属性用于第一行的缩进,也就是文档里的首行缩进功能 单位:em,这是相对当前一个文字的大小,会按照父类的继承 建议使用:2em,则是相当于当前文字两个文字的大小...,这里的ul和li都可以不写,但是建议一层一层写上 子选择器:只选择符合条件的所有儿子 P101.并集选择器 并集选择器可以选择多组标签,同时为他们定义相同的样式 ...图片小,默认就需要多张图片才能铺满整个盒子,多张图片在x轴和y轴平铺开的效果就是背景平铺,但是默认的这种背景图片不满足我们的需求,通常会采取不平铺或沿着某一个方向平铺....:省略一个方位名词,可以认为默认从最中间开始,然后向着给定的哪个方位名词,就是编译器默认的效果.

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    如何将多目标检测用于建筑平面图? | MixLab智能建筑

    在建筑平面图的分析中,一些复杂的平面图总是会让人感到头晕脑胀,不同的标注方式以及不同的图形符号更难以让普通人去解读。 ?...5种不同图形符号的浴缸以及真实场景中具有的遮挡,标注等信息 有时,图形符号又会极其简单,对于人类来说对此的解读会显得十分容易,但对机器来说又会变得毫无特征进而无法分析。 ?...此外,平面图图像具有不同的长宽比,若按照CNN架构的要求将其调整为固定大小,将会极大地改变了符号形态,从而降低了分类性能。 那么,我们可以通过图像切片与平铺进行处理数据集,可解决上述问题。...并且还可以有效的扩充数据集。 ? 通过图像平铺策略进行数据增强。会发现符号出现在图块内的各个位置,同时其中还包括其他各种符号。...如果它们的重叠大于阈值(较小边框的大小的百分比),则保留具有最高分类分数的边框。如果分数接近,则选择较大的边界框,并删除较小的边界框。 ?

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    原来Scaling Law还能被优化?Meta这招省token又提效

    第二项描述了这样一个事实:具有 N 个参数的模型的表现达不到理想的生成过程。第三项则对应于这样一个事实:我们仅使用有限的数据样本进行训练,并且没有将模型训练到收敛。...对于给定的计算预算 C,其中 F LOP s (N, D) = C,可以将最佳参数数量表示为 Nopt ∝ C a,将最佳数据集大小表示为 Dopt ∝ C b。...对于给定的计算预算 C,其中 FLOPs (N, D) = C,可以将最佳参数数量表示为 N_opt ∝ C^a,将最佳数据集大小表示为 D_opt ∝ C^b。...结果,通过多种不同方法发现:a 约为 0.49,b 约为 0.5。 如此,便引出了 Hoffmann et al. (2022) 的一个核心论点:必须根据模型大小按比例扩展 token 数量。...这种方法能够沿着查询头高效地平铺,确保密集计算,并消除昂贵的逐元素掩码。

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