Progressive Web Apps PWA 学习笔记
随着微信小程序热闹起来，不得不说一下google基于chrome的轻量级app开发思路。Progressive Web Apps 是结合了 web 和 原生应用中最好功能的一种体验。对于首次访问的用户它是非常有利的, 用户可以直接在浏览器中进行访问，不需要安装应用。随着时间的推移当用户
作者：聋言瞎面本文主要解决的问题：1、QIIME2做完PICRUSt2后，只输出pathway id，如何比对得到pathway description?2、PICRUSt2得到结果后，再怎么分析？1. pathway ID --- pathway descriptionPICRUSt2结果输出后，会得到基于KEGG及MetaCyc的通路预测。KEGG是2011年的版本了，就建议不要用了。所以以下
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2024-08-08 21:34:01
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IVR”小常识
1、什么是IVR？
IVR（Interactive Voice Response），即互动式语音应答，是基于手机的无线语音增值业务的统称。手机用户只要拨打指定号码，就可根据操作提示收听、点送所需语音信息或者参与聊天、交友等互动式服务。
2、什么是“语音杂志”？
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本节课程主要学习如何通过print()函数输出结果。计算机所说的输出一般是指输出到：屏幕、打印机、文件等设备。这一节我们将要讲的是输出屏幕。对，就是第004篇编写的第一个程序所涉及的print()函数。输出函数：print() 你可以按下面的方式打印可变内容，我们把下面的”年龄 = 18“中的”年龄“叫做”变量“，就是可以改变的量。 当然，虽然Pyhton支持
READ UNCOMMITTED（未提交读）：事务中的修改，即使没有提交，对其他事务也都是可见的。也被称为脏读。 READ COMMITTED（提交读）：一个事务开始时，只能看到已经提交的事务所做的修改。换句话说，一个事务从开始直到提交之前，所做的任何修改对其他事务都是不可见的。 REPEATABLE READ（可重复读）：该级别保证了在同一个事务中多次读取同样记录的结果是一致的。不能解决幻读的
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2024-07-07 10:22:36
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Multiple Features 多特征我们已经学习了单特征的线性回归算法，但一般实际问题不会只有一个特征。在房价预测问题上，除了房子面积，我们还可能知道比如房间数，房子楼层，建筑年龄等等，这时有许多特征来预测房价。所以我们的预测函数h也会变成如下形式：此时有n个特征，如上图房价问题，n = 4, 为了方便，加一个，然后得到：此时仍然是n个特征，但可以写成向量相乘的形式了：两个向量都是n + 1
TrueGrid软件在划分六面体网格方面具有强大的功能，相比于其他网格软件，我认为它的六面体效率是最高的，最好的。下面就是两张用truegrid划分的传说中的纯六面体网格。虽然软件功能很强大，但还是有若干瑕疵。听我细细道来。本文只针对广大TrueGrid用户、CAE专业人士，一点感想与大家交流，欢迎指正。中已得到分析讨论。本帖中直接给出解决办法。Trbb存在的问题：问题的根源：重新剖分方法：因此编
1、REST简介 REST（代表性状态传输，Representational State Transfer）是一种Web服务设计模型。REST定义了一组体系架构原则，可以根据这些原则设计以系统资源为中心的Web服务，包括使用不同语言编写的客户端如何通过HTTP处理和传输资源状态。 是基于SOAP和WSDL的Web服务的更为简单的替代方法。采用了相对更易于使用
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2024-06-21 07:38:05
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内容导览1. 隐秘而强大的植物内生菌2. 难以区分的植物内生菌3. 更好的植物内生细菌测序方法3.1 LNA-16S测序鉴定内生细菌原理3.2 LNA-16S测序鉴定内生细菌占比高达99%4. 植物内生菌研究思路和方法4.1 代表性案例精解4.2 研究思路和方法小结1. 隐秘而强大的植物内生菌在植物的生长历程中，会与许多不同种类
智能商贸-day4-代码生成器&权限认识模板技术i. 模板技术怎样输出数据数据(struts2的值栈)+模板(html文件,vm文件,ftl文件)=输出文本pss05-代码生成器+角色权限管理\资料\velocity-1.7\docs\developer-guide.html开发指南，代码ii. pom.xml:添加jar文件<!-- 代码生成器模版技术 -->
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第八章 变量的使用8.1 显示和更改变量值变量概览变量是运算过程中将出现的计算值的通配符。变量由存储位置、类型，名称和内容标示。变量的特征一个变量的存储位置对其有效性至关重要。 一个全局变量建立在系统文件中，适用于所有程序。 一个局部变量建立于应用程序中，因此仅适用于正在运行的程序 (也只有这时可读)。所用变量举例显示项中变量的可用性和有效性变量的存储位置对变量的显示方式非常重要：全局 | 如果变
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2024-06-27 07:32:14
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何为单元测试绝大多数的软件都是由多人合作完成的，大家的工作相互有依赖关系。软件的很多错误都来源于程序员对模块功能的误解、疏忽或不了解其他模块的变化。如何能让自己负责的模块功能的定义尽量的明确，模块内部的改变不会影响其他模块，而且模块的质量能得到稳定的、量化的保证？单元测试就是一个很有效的解决方案。首先是Visual Studio 2015的安装Visual Studio是微软开发的一套基于组件的软
一、题目 对下列文法，用SLR（1）分析法对任意输入的符号串进行分析： (1)S->E (2)E->E+T (3)E->T (4)T->T*F (5)T->F (6)F->(E) (7)F->i二、设计思路(1)总控程序，也可以称为驱动程序。对所有的LR分析器总控程序都是相同的。(2)分析表或分析函数，不同的文法分析表将不同，同一个文法采用
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2024-02-19 12:53:56
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一、理解 global 对象在浏览器中，全局对象指的就是 window 对象。在 window 对象上定义的任何内容都可以被全局访问到。比如，setTimeout 其实就是 window.setTimeout，document 其实就是 window.document。Node 中有两个类似但却各自代表着不同含义的对象，如下所示：global：和 window 一样，任何 global 对象上的属
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2024-03-18 20:57:23
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LDA是比PLSA更“高级”的一种topic model。“高级”在哪里呢？－－它是一个Bayes Hierarchy Model。所谓Bayes Hierarchy Model说白了就是把模型的参数看作随机变量，这样可以引入控制参数的参数。说起来，比价绕。Topic model的一个通式为P(w|d) = sigma{ p(w|z)*p(z|d) }其中云里雾里的topic，说白了就是一个一元语
五、ResNet什么结构决定了它可以训练更深的网络?如何实现的?残差块(瓶颈结构)可以训练更深的网络, 主要意味着解决了反向传播过程中容易出现的梯度消失问题. 那我们就来看一下ResNet的梯度是如何通过“残差块”传递的:残差块由两部分组成: (1) residual mapping结构, 输出为F(x); 注意这里的residual mapping 多为 1x1, 3x3, 1x1的结构, 增加
之前有整理过一篇：因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 不过，那时候刚刚开始学，只能慢慢理解，所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里的笔记。 文章目录1 因果推断能做些啥1.1 因果推断三个层次1.2 从因果效应开始说1.2.1 TE/ATE/ATT/ATC/CATE 各类处理效应1.2.2 三个假定之 最难实现：无混淆性（Unc
写在前面之前有人点名希望写一个SEM，其实之前我并没有实际做过SEM，当时也没有多考虑就答应了，但是查了一些资料之后我就后悔了????这个东西实在是很不好理解，也非常的麻烦，全程都需要手动进行，并且需要实际的分析人员对于研究的内容和分析的算法都非常了解。这里要特别感谢一下“生信小白鱼”，在几个关键的位置都是在与小白鱼讨论之后才得以确认。基本流程其实单独的做一个SEM的分析并不难，有很多的R包都可以
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2024-04-12 03:21:01
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js语言特征介绍js是一种弱类型 动态类型检查的语言弱类型？再定义变量的时候，我们可以为变量赋值任何数据，变量的类型不是固定的，这样的类型叫弱类型，如var a = 10;
var a = function () {}强类型？以java为例，在声明变量的时候，一旦给变量赋值，那么变量的数据类型就已经确定，之后如果要给变量赋值其他类型的数据，需要进行强制数据类型转换int a = 10; //定位
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2024-10-08 09:19:22
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## Python ARIMA结果解读
ARIMA（自回归积分滑动平均）是一种统计分析方法，广泛用于时间序列预测。通过ARIMA模型，我们能够识别出数据的趋势和季节性，从而为未来的值做出合理的预测。在本篇文章中，我们将通过Python实现ARIMA模型，并解读模型结果。
### 数据准备
首先，我们需要导入所需的库并加载数据。这里我们使用Pandas来处理数据，使用statsmodels库构
