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awk中双引号的区别

双引号为啥不一样呢 之前我在给生信技能树的生信入门12期学员讲课时没有给大家展开仔细讲这个双引号的区别, 只在最后一节课讲自定义变量的时候提了一下: **当我定义一个$a为gene时, 用单引号和双引号扩起来分别...echo出来, 会发现单引号里$a就是本体, 而双引号里的$a则会被解释(扩展)为对应的变量内容.** 举个例子 当时给出的解释是: 单引号:变量不会被解释undefined 双引号:变量被解释 在...要说区别的话就是shell和awk对双引号的处理是不一样的....这句话意思就是, 如果你用双引号, shell会在awk处理之前就把$2给展开了, 那么awk识别的时候就出错了, 就得不到你要的结果了....**回到最前面的截图, 在①中, 因为用了双引号, awk后面的$0先被shell解释了(一般专业词汇应该叫展开, extend).

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    json包含双引号问题解决方案

    支持“链式编程”   分享给大家 360网盘下载地址:http://yunpan.cn/cjCrRZj9uc8hE  访问密码 79f3 效果DEMO: JsonQuotesUtil.js.../** * 解决json传输数据时存在 同时存在单引号和双引号的问题 * * 思路: * * 1 首选将 双引号转义 * * 2 将 双引号用不容易在字符串中出现的字符分别替换 *...)*/         /* 使用方法2 自定义对象并自定义 双引号占位符            var jsonQuotesUtil = new JsonQuotesUtil();//创建对象使用默认双引号占位符...        /* 使用方法3 自定义对象并自定义 双引号占位符          var jsonQuotesUtil = new JsonQuotesUtil();//创建对象使用默认双引号占位符...: 后台解析Util: package reg; /** * 解决json传输数据时存在 同时存在单引号和双引号的问题 * * 思路: * 将 双引号用不容易在字符串中出现的字符分别替换 *

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    业火输入法全角双引号的实现

    没有办法输入直角引号(「」)和双直角引号(『』)这两个问题有不同的原因,首先,之所以没有办法输入右引号是因为双引号在键盘上分别只有一个键位对应,在半角模式下,左右引号是一模一样的,所以在半角输入一个键位对应左右引号是没有问题的...,但是全角符号不同,全角的双引号,左右引号是不同的,这样,在一个键位严格对应一个符号的情况下,自然就没有办法输入右引号了,这一转换映射关系可参考业火输入法的实现。...搜狗输入法是通过再次按单引号和双引号键来键入对应的右双引号,具体如下图,通过这种方法把一个键映射为两个编码(': ’‘,": “”)完美解决了右双引号的输入问题。...搜狗输入法的实现是,双引号的输入是全局维度的,直角引号的输入又是输入框维度。...基于以上的原因,经过思考,业火输入法的双引号的输入状态最终采用了全局状态的方案。技术实现关于技术上的实现,当然是双引号会比较简单。

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    JS 单引号、双引号与反引号的区别

    JS 也存在单引号、双引号与反引号。 1.单引号&双引号 JS 中单引号和双引号无任何区别,二者均用于表示字符串字面量。...var s0 = 'dable is fish' var s1 = "dable is fish" console.log(s0 === s1) // true 单引号和双引号混合使用时,内层引号将被视为字符串的一部分...// dable is "fish" console.log(s1) // dable is 'fish' console.log(s0 === s1) // false 如果不使用单引号包含双引号或者双引号包含单引号...console.log(s0) // dable is 'fish' console.log(s1) // dable is "fish" console.log(s0 === s1) // false 单引号和双引号之间的字符串可以相加...var s = 'dable'+" is"+' fish' console.log(s) // dable is fish 因为单引号和双引号表示的是字符串常量,所以字符串中如果包含表达式占位符,是不会解析表达式结果的

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    ECCV 2020 | CLIFFNet:用于目深度估计的多层嵌入损失

    From: 大连理工;编译: T.R 近年来,随着深度学习的发展,深度估计任务的性能得到了极大的提升,多层级CNN结构具有非常强的表达能力,使得更为精确的目深度估计成为可能。...本文将介绍一种多层嵌入损失的新方法,让深度估计更加清晰。 ? ?...一方面,设计了生成多层级嵌入的生成器HEGs (hierarchical embedding generators) , 来从深度图中抽取特征,构建不同层级的子空间,随后通过计算出的基准深度嵌入和预测出的深度嵌入间的距离来构建损失函数...为此研究人员提出了一个多层CNN构成的HEG,输入一次深度图可以获取K个层级的卷积特征图作为嵌入特征,最终按照下面的函数计算得到目标深度和预测深度间的层级损失: ?

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    python笔记22-literal_eval函数处理返回json中的双引号

    格式是可以转化成python里面的对应的数据类型的 有时候开发返回的数据比较坑,不按常理出牌,如下这种,result对应的是一个list数据,却又加了单引号变成了一个字符串 严格意义来讲,json串里面应该都是双引号...,这种双交替的就尴尬了 {“isSucess”:true, “result”: ‘[{“name”:”yoyo”, “status”: “200”}]’} eavl 1.eval函数实现的功能 将字符串..., [1, 2]) {'a': 1, 'b': True, 'c': None, 'd': [1, 2], 'e': {'a': 1}} 双引号交替的...json串 1.常见的json串,类似于这种{“isSucess”:true, “name”:”yoyo”, “status”: “200”},里面的key和value都是双引号。...,里面key和value有单引号也有双引号,这种就比较坑了 {“isSucess”:true, “result”: ‘[{“name”:”yoyo”, “status”: “200”}]’} import

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    JS例模式和策略模式

    不推荐跨层级通信(如vue中爷孙组件通信时,可以使用Vuex传递数据,不建议直接跨层级通信)接口隔离原则:接口设计最小单元,高内聚、低耦合依赖倒置原则:抽象出来的方法、类应该是共性的内容,而不是很细节的内容例模式详解实现方式使用闭包例模式的核心思想是确保类只有一个实例...在 JavaScript 中,可以使用闭包来创建例。...对于不支持addEventListener方法,也不支持attchEvent方法,但支持“on”+事件名的浏览器 dom["on" + type] = fn; }}使用类另一种实现例的方法是使用...例如:全局状态管理:在 Redux 或 Vuex 中,通常会使用例模式来创建全局的状态管理实例。日志记录器:当需要一个单一的日志记录器来跟踪应用程序中的日志信息时,可以使用例模式。...总结例模式用于确保只有一个实例存在,而策略模式用于在运行时选择算法。它们都是为了解决不同类型的问题而设计的模式,可以帮助提高代码的灵活性和可维护性。

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    JS设计模式之例模式

    解释:给解决方案取个好听的名字 作用 一定会增加代码量 一定会增加复杂度 有可能提升可维护性 有可能降低沟通成本 JS中的设计模式 并不是所有的设计模式都适用于任何开发语言,每种语言因为本身的设计初衷就不相同...,有些设计模式在C语言里非常适用,但是在JS里有更简单的解决方案,在这种情况下就没有必要一定按照设计模式中的描述通过强制模拟的方式来实现。...比如我们常说JS中函数是一等公民,可以当做对象来使用,也可以当做参数来传递,还可以当成类来使用,而这些特性在很多静态类型语言中需要用特定的方式来实现,因此在JS中很多模式是解释器本身就实现的,不需要做额外的工作...,如此看来似乎并不能体现出例的优势,所以下面我们来说例模式中最重要的概念----惰性例 惰性例 上面的案例只是一个理论上的DEMO,在实际的开发中并没有太大的用途,接下来我们来看一下例模式最核心的应用...,惰性例。

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    深度学习Pytorch检测实战 - Notes - 第5章 多层检测器:SSD

    5.1 SSD总览 SSD(Single Shot Multibox Detecor)算法借鉴了Faster RCNN与YOLO的思想,在一阶网络的基础上使用了固定框进行 区域生成,并利用了多层的特征信息...PriorBox与多层特征图:与Faster RCNN类似,SSD利用了固定大小与宽高的PriorBox作为区域生成,但与Faster RCNN不同的是,SSD不是只在一个特征图上设定预选框,而是在6个不同尺度上都设立预选框...从前几章的讲解可以得出,在深度卷积网络中,浅层的特征图拥有较小的感受野,深层的特征图拥有较大的感受野,因此SSD充分利用了这个特性,使用了多层特征图来做物体检测,浅层的特征图检测小物体,深层的特征图检测大物体...总体上, SSD主要有以下3个优点: 由于利用了多层的特征图进行预测,因此虽然是一阶的网络,但在某些场景与数据集下,检测精度依然可以与Faster RCNN媲美。

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