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  • 等保2.0安全通用要求级三级四级测评项详细对比,附每级别的权重值; 权重对比表,明细,测评项对比表
  • 维数组的差异对比

    千次阅读 2018-01-13 14:46:38
    该函数比较两个(或更多个)数组的键值,并返回个差集数组,该数组包括了所有在被比较的数组(array1)中,但是不在任何其他参数数组(array2 或 array3 等等)中的键值。 说明 array_udiff() 函数返回个数组...

    定义和用法

    array_udiff() 函数用于比较两个(或更多个)数组的键值 ,并返回差集。

    注释:该函数使用用户自定义函数来比较键值!

    该函数比较两个(或更多个)数组的键值,并返回一个差集数组,该数组包括了所有在被比较的数组(array1)中,但是不在任何其他参数数组(array2array3 等等)中的键值。

    说明

    array_udiff() 函数返回一个数组,该数组包括了所有在被比较数组中,但是不在任何其它参数数组中的值,键名保留不变。

    array_udiff() 函数与 array_diff() 函数 的行为不同,后者用内部函数进行比较。

    数据的比较是用 array_udiff() 函数的 myfunction 进行的。myfunction 函数带有两个将进行比较的参数。如果第一个参数小于第二个参数,则函数返回一个负数,如果两个参数相等,则要返回 0,如果第一个参数大于第二个,则返回一个正数。


    示例:

    array_udiff($class_teacher, $class_teacher_list, function ($a, $b) {
                if ($a === $b) {
                    return 0;
                }
                return ($a > $b) ? 1 : -1;

    }

    语法

    array_udiff(array1,array2,array3...,myfunction)
    参数描述
    array1必需。与其他数组进行比较的第一个数组。
    array2必需。与第一个数组进行比较的数组。
    array3,...可选。与第一个数组进行比较的其他数组。
    myfunction

    必需。字符串值,定义可调用的比较函数。

    如果第一个参数小于等于或大于第二个参数,则比较函数必须返回小于等于或大于 0 的整数。

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  • 使用DESeq2的两点要求: ...、准备工作: 确定工作路径,以确保上传文件时无误 getwd() #显示当前工作目录 setwd() #设置工作目录 操作实例: > getwd() [1] "C:/Users/Larkin/Documents" > setwd("C:/Use...

    以下操作全部基于R中的DESeq2函数包

    使用DESeq2的两点要求:

    1. DEseq2要求输入数据是由整数组成的矩阵。
    2. DESeq2要求矩阵是没有标准化的。

    下面是基本流程:

    一、准备工作:
    确定工作路径,以确保上传文件时无误

    getwd()  #显示当前工作目录
    setwd()  #设置工作目录
    

    操作实例:

    > getwd()
    [1] "C:/Users/Larkin/Documents"
    > setwd("C:/Users/Larkin/Desktop")
    > getwd()
    [1] "C:/Users/Larkin/Desktop"
    

    二、数据上传及初步求整和整理

    database <- read.table(file = "文件路径", sep = "\t", header = T, row.names = 1)	 #上传文件时,文件路径一定用“/”
    database <- round(as.matrix(database))  #使用“round”函数,对数据求整;as.matrix()可将table转为matrix格式
    

    其中,read.table() 函数中
    参数sep = “\t"代表上传文件中将每列分隔的分隔符为”;”
    参数header = T 代表上传文件中第一行的列数比其余行列数少一(header = F 代表所有行的列数都一样)
    参数row.names = 1 代表将每一行以第一列中元素命名。

    操作实例:

    > database <- read.table(file = "C:/Users/Larkin/Desktop/48h.matrix", sep = "\t", header = T, row.names = 1)
    

    得到下表:
    在这里插入图片描述
    继续运行

    > database <- round(as.matrix(database))
    

    则得到下表:
    在这里插入图片描述
    备注:
    read.table()函数详细用法,请参考:

    https://www.jianshu.com/p/90e1d430c9ef

    三、构建dds矩阵

    1. dds构建前准备:
    condition <- factor(c(rep("control",i),rep("exp",j)))  #构建condition因子,作为基因差异表达的自变量(即实验组和对照组的对比)。i和j分别为control和exp的个数
    coldata <- data.frame(row.names =colnames(database),condition)  #将database中各个实验名称加上condition标签,即说明是control还是exp
    library(DESeq2)  #加载DESeq2包
    

    其中,
    rep(“ ”,i)代表将“”里元素重复i次。
    data.frame( , ,) 代表将以逗号分隔开的几个元素放在一个dataframe里面

    操作实例:

    > condition <- factor(c(rep("control",3),rep("exp",3)))  #3个对照,3个实验
    > coldata <- data.frame(row.names = colnames(database),condition)
    > coldata
                                           condition
    mus.48h.control1.results.genes.results   control
    mus.48h.control2.results.genes.results   control
    mus.48h.control3.results.genes.results   control
    mus.48h.exp1.results.genes.results           exp
    mus.48h.exp2.results.genes.results           exp
    mus.48h.exp3.results.genes.results           exp
    > library(DESeq2)
    
    1. 构建dds及利用results函数得到最终结果:
    dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = database,colData = coldata,design = ~condition)  #countData用于说明数据来源,colData用于说明不同组数据的实验操作类型,design用于声明自变量,即谁和谁进行对比
    dds <- DESeq(dds)	#用于对dds数据进行运算及分析
    res <- results(dds2,contrast = c("condition","control","exp"))	#生成结果文件
    

    具体操作请注意大小写

    操作实例:

    > dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = database_1,colData = coldata,design = ~condition)
    converting counts to integer mode
    
    > dds2 <- DESeq(dds)
    estimating size factors
    estimating dispersions
    gene-wise dispersion estimates
    mean-dispersion relationship
    final dispersion estimates
    fitting model and testing
    > res <- results(dds2,contrast = c("condition","control","exp"))
    > res
    log2 fold change (MLE): condition control vs exp 
    Wald test p-value: condition control vs exp 
    DataFrame with 42202 rows and 6 columns
                                     baseMean     log2FoldChange             lfcSE                stat
                                    <numeric>          <numeric>         <numeric>           <numeric>
    gene:ENSMUSG00000000001  4975.47463350681   0.40129412229032 0.158622834629876    2.52986351698155
    gene:ENSMUSG00000000003                 0                 NA                NA                  NA
    gene:ENSMUSG00000000028  1354.30376755978 0.0279337153287204 0.145918838510525   0.191433235172753
    gene:ENSMUSG00000000037 0.167499533540566  0.850236344411763   4.0804728567969   0.208367111913393
    gene:ENSMUSG00000000049                 0                 NA                NA                  NA
    ...                                   ...                ...               ...                 ...
    gene:ENSMUSG00000118636 0.342472921967151 -0.111544335017095   4.0804728567969 -0.0273361296427433
    gene:ENSMUSG00000118637                 0                 NA                NA                  NA
    gene:ENSMUSG00000118638                 0                 NA                NA                  NA
    gene:ENSMUSG00000118639                 0                 NA                NA                  NA
    gene:ENSMUSG00000118640  24.0588804554878   1.73883481104997 0.503013829968203    3.45683300826916
                                          pvalue                padj
                                       <numeric>           <numeric>
    gene:ENSMUSG00000000001   0.0114106903449377  0.0366334294881918
    gene:ENSMUSG00000000003                   NA                  NA
    gene:ENSMUSG00000000028    0.848186183621707   0.912698954692459
    gene:ENSMUSG00000000037    0.834942333626489                  NA
    gene:ENSMUSG00000000049                   NA                  NA
    ...                                      ...                 ...
    gene:ENSMUSG00000118636    0.978191640340057                  NA
    gene:ENSMUSG00000118637                   NA                  NA
    gene:ENSMUSG00000118638                   NA                  NA
    gene:ENSMUSG00000118639                   NA                  NA
    gene:ENSMUSG00000118640 0.000546563433122328 0.00292742174196498
    

    至此,分析过程结束

    四、结果文件整理及输出

    res <- res[order(res$padj),]	#将结果文件按照res文件中的padj这一列进行降序排列,其中$符号表示res中的padj这一列
    resdata <- merge(as.data.frame(res),as.data.frame(counts(dds,normalized = TRUE)),by = "row.names",sort =FALSE)	#合并结果文件res和构建的数据帧文件dds
    write.csv(resdata,file = "结果文件名.csv")	#在工作目录中生成结果文件
    

    操作实例:

    
    > res <- res[order(res$padj),]
    > resdata <- merge(as.data.frame(res),as.data.frame(counts(dds,normalized = TRUE)),by = "row.names",sort =FALSE)
    > write.csv(resdata,file = "48h_results.csv")
    

    备注:
    write.csv函数详细用法,请参考:

    https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/72771241

    以上是做基因差异表达分析的基本流程
    完成!

    展开全文
  • 、视图和存储过程比较【原理】利用系统“sysobjects"和系统“syscomments”,将数据库中的视图和存储过程进行对比。系统"sysobjects"之前有详细介绍过,有兴趣可以看看:SQL Server系统sysobjects介绍与...

    一、视图和存储过程比较

    【原理】利用系统表“sysobjects"和系统表“syscomments”,将数据库中的视图和存储过程进行对比。系统表"sysobjects"之前有详细介绍过,有兴趣可以看看:SQL Server系统表sysobjects介绍与使用

    width="728" height="90" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" vspace="0" hspace="0" allowtransparency="true" scrolling="no" id="aswift_0" name="aswift_0" style="left: 0px; position: absolute; top: 0px;">【代码】
    /*--调用示例
    exec p_compdb 'DBNAME1','DBNAME2'
    exec p_compdb 'DBNAME2','DBNAME3'
    --*/
     
    CREATE  proc p_compdb
    @db1 sysname, --第一个库
    @db2 sysname --第二个库
    as
    exec ( '
    select 类型=case isnull(a.xtype,b.xtype) when ' 'V' ' then ' '视图' ' else ' '存储过程' ' end
    ,匹配情况=case
    when a.name is null then ' '库 [' +@db1+ '] 中无' '
    when b.name is null then ' '库 [' +@db2+ '] 中无' '
    else ' '结构不同' ' end
    ,对象名称=isnull(a.name,b.name),a.text as atext, b.text as btext
    from(
    select a.name,a.xtype,b.colid,b.text
    from [' +@db1+ ']..sysobjects a,[' +@db1+ ']..syscomments b
    where a.id=b.id and a.xtype in(' 'V' ',' 'P' ') and a.status>=0
    )a full join(
    select a.name,a.xtype,b.colid,b.text
    from [' +@db2+ ']..sysobjects a,[' +@db2+ ']..syscomments b
    where a.id=b.id and a.xtype in(' 'V' ',' 'P' ') and a.status>=0
    )b on a.name=b.name and a.xtype=b.xtype and a.colid=b.colid
    where a.name is null
    or b.name is null
    or isnull(a.text,' '' ') <>isnull(b.text,' '' ')
    --group by a.name,b.name,a.xtype,b.xtype
    --order by 类型,匹配情况,对象名称' )

    【执行结果】

     

    二、数据表结构比较

    【原理】利用系统表“sysobjects"、"sysindexes"、"sysindexkeys"、“syscomments”、"sysclumns"、"systypes"、"extended_properties",将数据库中的表结构进行对比。(涉及到系统表比较多。就不一一介绍。直接上代码。)

    【代码】

    /*--比较两个数据库的表结构差异--*/
      
    /*--调用示例
    exec p_comparestructure 'DBNAME1','DBNAME2'
    exec p_comparestructure 'DBNAME2','DBNAME3'
    --*/
    create  proc p_comparestructure
    @dbname1 varchar (250), --要比较的数据库名1
    @dbname2 varchar (250) --要比较的数据库名2
    as
    create  table  #tb1(表名1 varchar (250),字段名 varchar (250),序号 int ,标识 bit ,主键 bit ,类型 varchar (250),
    占用字节数 int ,长度 int ,小数位数 int ,允许空 bit ,默认值 sql_variant,字段说明 sql_variant)
      
    create  table  #tb2(表名2 varchar (250),字段名 varchar (250),序号 int ,标识 bit ,主键 bit ,类型 varchar (250),
    占用字节数 int ,长度 int ,小数位数 int ,允许空 bit ,默认值 sql_variant,字段说明 sql_variant)
      
    --得到数据库1的结构
    exec ( 'insert into #tb1 SELECT
    表名=d.name,字段名=a.name,序号=a.colid,
    标识=case when a.status=0x80 then 1 else 0 end,
    主键=case when exists(SELECT 1 FROM ' +@dbname1+ '..sysobjects where xtype=' 'PK' ' and parent_obj=a.id and name in (
    SELECT name FROM ' +@dbname1+ '..sysindexes WHERE indid in(
    SELECT indid FROM ' +@dbname1+ '..sysindexkeys WHERE id = a.id AND colid=a.colid
    ))) then 1 else 0 end,
    类型=b.name,占用字节数=a.length,长度=a.prec,小数位数=a.scale,允许空=a.isnullable,
    默认值=isnull(e.text,' '' '),字段说明=isnull(g.[value],' '' ')
    FROM ' +@dbname1+ '..syscolumns a
    left join ' +@dbname1+ '..systypes b on a.xtype=b.xusertype
    inner join ' +@dbname1+ '..sysobjects d on a.id=d.id  and d.xtype=' 'U' ' and  d.name <>' 'dtproperties' '
    left join ' +@dbname1+ '..syscomments e on a.cdefault=e.id
    left join sys.extended_properties g
    ON
    a.ID=g.major_id AND a.COLID=g.minor_id
    order by a.id,a.colorder' )
      
    --得到数据库2的结构
    exec ( 'insert into #tb2 SELECT
    表名=d.name,字段名=a.name,序号=a.colid,
    标识=case when a.status=0x80 then 1 else 0 end,
    主键=case when exists(SELECT 1 FROM ' +@dbname2+ '..sysobjects where xtype=' 'PK' ' and parent_obj=a.id and name in (
    SELECT name FROM ' +@dbname2+ '..sysindexes WHERE indid in(
    SELECT indid FROM ' +@dbname2+ '..sysindexkeys WHERE id = a.id AND colid=a.colid
    ))) then 1 else 0 end,
    类型=b.name,占用字节数=a.length,长度=a.prec,小数位数=a.scale,允许空=a.isnullable,
    默认值=isnull(e.text,' '' '),字段说明=isnull(g.[value],' '' ')
    FROM ' +@dbname2+ '..syscolumns a
    left join ' +@dbname2+ '..systypes b on a.xtype=b.xusertype
    inner join ' +@dbname2+ '..sysobjects d on a.id=d.id  and d.xtype=' 'U' ' and  d.name <>' 'dtproperties' '
    left join ' +@dbname2+ '..syscomments e on a.cdefault=e.id
    left join sys.extended_properties g
    ON
    a.ID=g.major_id AND a.COLID=g.minor_id
    order by a.id,a.colorder' )
    --and not exists(select 1 from #tb2 where 表名2=a.表名1)
    select  比较结果= case  when  a.表名1 is  null  and  b.序号=1 then  '库1缺少表:' +b.表名2
    when  b.表名2 is  null  and  a.序号=1 then  '库2缺少表:' +a.表名1
    when  a.字段名 is  null  and  exists( select  1 from  #tb1 where  表名1=b.表名2) then  '库1 [' +b.表名2+ '] 缺少字段:' +b.字段名
    when  b.字段名 is  null  and  exists( select  1 from  #tb2 where  表名2=a.表名1) then  '库2 [' +a.表名1+ '] 缺少字段:' +a.字段名
    when  a.标识 <>b.标识 then  '标识不同'
    when  a.主键 <>b.主键 then  '主键设置不同'
    when  a.类型 <>b.类型 then  '字段类型不同'
    when  a.占用字节数 <>b.占用字节数 then  '占用字节数'
    when  a.长度 <>b.长度 then  '长度不同'
    when  a.小数位数 <>b.小数位数 then  '小数位数不同'
    when  a.允许空 <>b.允许空 then  '是否允许空不同'
    when  a.默认值 <>b.默认值 then  '默认值不同'
    when  a.字段说明 <>b.字段说明 then  '字段说明不同'
    else  ''  end ,
    *
    from  #tb1 a
    full  join  #tb2 b on  a.表名1=b.表名2 and  a.字段名=b.字段名
    where  a.表名1 is  null  or  a.字段名 is  null  or  b.表名2 is  null  or  b.字段名 is  null
    or  a.标识 <>b.标识 or  a.主键 <>b.主键 or  a.类型 <>b.类型
    or  a.占用字节数 <>b.占用字节数 or  a.长度 <>b.长度 or  a.小数位数 <>b.小数位数
    or  a.允许空 <>b.允许空 or  a.默认值 <>b.默认值 or  a.字段说明 <>b.字段说明
    order  by  isnull (a.表名1,b.表名2), isnull (a.序号,b.序号) --isnull(a.字段名,b.字段名)
    go

    【执行结果】

     ps:以上SQL执行请采用系统管理员(sysadmin)角色账号。其他角色我没有试过,有时间可以尝试一下。当我采用只映射了库”owner"权限的账号测试时,报如下错误:拒绝了对对象 'p_compdb' (数据库 'master',架构 'dbo')的 EXECUTE 权限。

    本文写作时,采用的是SQL SERVER 2005版本,不保证其他版本也能正常运行。如其他版本有问题,可以留言,共同学习探讨。调试环境明细如下:

    Microsoft SQL Server Management Studio 9.00.1399.00
    Microsoft Analysis Services 客户端工具 2005.090.1399.00
    Microsoft 数据访问组件 (MDAC) 6.1.7600.16385 (win7_rtm.090713-1255)
    Microsoft MSXML 3.0 4.0 6.0 
    Microsoft Internet Explorer 8.0.7600.16385
    Microsoft .NET Framework 2.0.50727.4984
    操作系统   6.1.7600

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  • git(五)之分支差异对比

    千次阅读 2019-06-02 10:06:18
    git分支之间的差异提交对比,可以让我们更清晰的认识到两个分支之间的差异,比如在合并完分支后,对比一下分支是否没有差异来确定合并完成;在开发完成之后,执行分支差异对比来看需要有多少个合并提交等等。 、...

    一、前言

    git分支之间的差异提交对比,可以让我们更清晰的认识到两个分支之间的差异,比如在合并完分支后,对比一下分支是否没有差异来确定合并完成;在开发完成之后,执行分支差异对比来看需要有多少个合并提交等等。

    二、正文

    其中使用git log去查询对比两个分支提交的差集,可以看两个分支的差异,以及在合并完分支后确认是否所有的提交已经被包含,而不是用肉眼去查看代码。

    如图所示,是从master拉出的两个分支。

    我们使用本地两个不同分支对比

    git log ^1-F 2-F ——以本地1-F为基础,查看2-F多出的commit log:5,6。

    远程相同分支对比

    git log 1-F ^origin/1-F——以远程1-F为基础,查看本地1-F多出的commit log:3,4。

    三、结语

    以上是对git log使用来获取分支间差异提交的一个小总结,这个git系列就先更新到这里,以后还会有对git更多更深入的学习,共同期待一下子。

    其中一些参考资料如下:

    廖雪峰git讲解——图文并茂的讲解git使用

    https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000

    git官方解释文档——讲解git命令多场景使用

    https://git-scm.com/book/zh/v2

    git权威指南——较为深入讲解git原理

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  • 基于Python的Excel表格差异对比工具

    千次阅读 2019-10-26 23:11:12
    在日常工作中,有时会发现急需excel表格差异对比的工具。例如,当你想要对比今日出货量和现有库存时,当你需要对比这月的报表和上月的报表时。 对比工具 ​工作室基于Python 3.7的Pyqt4、xlrd等模块,开发了...
  • 进制相关的文件上传svn(SVN是Subversion的简称)后是不能直接双击对比文件版本差异的,这个很不方便。在使用svn add 时提示: A (bin) templates/translate/screen/selectTransLang.vm请看官方文档的解释:当你...
  • python实现字符串差异对比方法

    万次阅读 2019-02-16 15:33:42
     点睛 本篇介绍如何通过difflib模块实现文件内容差异对比。difflib作为 Python的标准库模块,无需安装,作用是对比文本之间的差异,且支持输出可读性比较强的HTML文档,与Linux下的diff... 两个字符串的差异对...
  • python学习之文件差异对比

    千次阅读 2017-07-17 15:04:31
    #########文件差异对比######### 1.文件差异对比 示例1: In [16]: import difflib In [17]: text1 = 'hello westos' # 创建diff对象 In [18]: text2 = 'hello zhan' # 创建diff对象 In [19]: text1_...
  • 怎么对比2个数据库的差异

    万次阅读 2018-01-25 19:15:05
    今天接到个任务,测试库和开发库不同步,领导让对比2个库的差异对比原则表名、字段名、字段属性、字段长度、是否为空,刚接手任务,通过查询USER_TAB_COLUMNS查询出测试库的表字段属性,之后在开发库新建个...
  • 差异表达分析之FDR

    千次阅读 2020-03-20 18:54:49
    差异表达分析之FDR 随着测序成本的不断降低,转录组测序分析已逐渐成为种很常用的分析手段。但对于转录组分析当中的一些概念,很多人还不是很清楚。今天,小编就来谈谈在转录组分析中,经常会遇到的个概念FDR,...
  • 3.3差异数据发现 四、总结 、背景 做数据,经常遇到数据验证,很烦很枯燥,即耗时又耗人,但又必须去做。如何去做数据验证,并标准化整个流程,让验数变得轻松。 、分析流程 …… 相同结构数据验证:...
  • Python实现文件与目录差异对比

    千次阅读 2019-02-16 21:37:04
    filecmp可以实现文件、目录、遍历子目录的差异对比功能。比如报告中输出目标目录比原始多出的文件或子目录,即使文件同名也会判断是否为同个文件(内容级对比)等,Python 2.3或更高版本默认自带filecmp模块,无需...
  • Dubbo和HTTP差异对比

    千次阅读 2020-05-02 14:06:13
    Dubbo和HTTP差异对比 1:通信协议对比 Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯,适合小数据量高并发请求的服务间调用,例如服务消费者多余提供者的服务调用。 连接个数:单连接 连接方式:长连接 原因:我们...
  • Oracle与PostgreSQL使用差异对比与总结

    万次阅读 2018-07-18 13:37:46
    JDBC连接: Oracle的jdbc连接字符串:db.url=jdbc:oracle:thin:@192.168.1.1:1521:ORCL Postgresql的连接字符串:db.url=jdbc:postgresql...1、基本数据类型差异 Oracle PostgreSQL Varchar2 varchar n...
  • 有两张,student1和student2,要求对比student2中的数据,将name相同的student1中的score换成student2中的score,同时保留student1中name不同的scorestudent1(学生表一) student2(学生表二) 在网上搜出了...
  • 1、将mysql数据导出为excel 2、将表格数据与excel数据进行对比 方法:函数COUNTIF  IF(COUNTIF(数据库数据所在的区域,目标值所在区域)=0,”不重复”,”“)   方法:函数Match  MATCH(数据库...
  • CMD指令和ENTRYPOINT指令的作用都是为镜像指定容器启动后的命令,那么它们...为了更好地对比CMD指令和ENTRYPOINT指令的差异,我们这里再列一下这两个指令的说明, CMD 支持三种格式  CMD ["executable","pa
  • 2.使用diff对比单个文件差异 3.diff命令常用选项: 4.使用patch命令对单文件代码打补丁 5.对比目录中所有文件的差异 1.概述 程序是人设计出来的,总是会有这样那样的问题与漏洞,目前的主流解决方法就是为有...
  • SVN 文件对比时默认只显示差异

    千次阅读 2019-07-17 19:37:48
    svn提交多个文件,提交的每个文件需要确认是否为自己修改的内容,文件对比时,只显示两个文件的差异行,这样可次打开多个文件的对比窗口,对比完成后次性关闭多个对比窗口,可省时省力。 、实现 对比窗口...
  • %生物学数据分析时的"差异"应该有两个意思,是统计学上的差异,另外个是生物学上的差异个基因在两个条件下的表达量分别有3个测量值:99,100,101 和 102,103,104。统计上两种条件下的基因表达数值是有差异的...
  • 在项目维护和开发中,经常需要知道两个数据库之间有哪些差异,如两个数据库中数据有什么不同(的名称,数量),相同的表字段是否相同(字段数目,约束,字段类型,大小等),有各种数据库管理工具可以实现这一点,...
  • 利用TortoiseSVN自动对比文件差异

    万次阅读 2009-06-30 17:26:00
    前言:工作过程中,代码集成经常进行,每次... 、配置好TortoiseSVN的工作环境。、在本地工作副本目录,右键菜单选择[TortoiseSVN]à [Show log],弹出log messages对话框。如下图:图1.1 Show log 菜单 图1.2 Log
  • navicat中复制表结构: 1.可以直接导出结构和执行的sql语句 操作如下:选中要复制的->...如何比对两张差异数据: 案例如下, 进行编写 SELECT * FROM 第张表 WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM 第张...
  • 基因表达分析(上)- 差异表达分析

    千次阅读 2017-05-26 18:19:31
    T检验适用于只有两个处理的实验设计,如植物叶片在相同处理第天和第天的基因表达差异。 T-Test 实验设计 进行T-test检验时要注意:是双尾检验(存在差异)还是单尾检验(显著性上调或下降),两...
  • tableau-表差异的计算

    千次阅读 2017-11-17 20:36:00
    然后再销售额中可以找到差异计算.
  • 本文测试方法旨在更精确比对记录内部数据差异,记录数量的对比只是恢复准确率的必要条件,而记录内部的字段数据内容是否一致,才是比较的终极目标。 、 测试目的:在很多情况下,数据导出是以记录数量来衡量是否...
  • Notepad++对比文本差异——插件:Compare plugin下载Compare plugin插件安装使用预留占位 下载Compare plugin插件 可点击此链接Plugin Central至官网,下拉找到Compare plugin,或直接点击此处下载 此处提供两个版本...
  • 文件夹对比-生成同级差异patch

    千次阅读 2016-03-15 16:43:58
    最近段时间研究kodi,需要做一些定制修改,由于kodi对g++ 版本的要求,只能在本地编译集成,没整成git去管理,所以打算以kodi官方release版code为基准 ,任何改动的文件作为patch,只把patch git管理起来,方便...

空空如也

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表一表二对比差异