介绍基因突变瀑布图统计以及可视化数据下载MongolianHCC数据集：百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/15BE0QMCXKs6VYthZBTZyeQ提取码请前往：科研绘图系列：基因突变瀑布图统计以及可视化加载R包library(maftools)library(TCGAmutations)library(circlize)library(Com

RC低通滤波器我们使得R=1K，C=1uF；电容C的阻抗为Xc；传递函数H(s)=

哈夫曼编码文章目录哈夫曼编码引入哈夫曼树构造哈夫曼编码引入一个文件的内容信息可以用二级制字符编码的方式来表示，即每个字符用唯一的二进制串来表示，称为码字。定长编码：每个字符用相同长度的二进制位数唯一表示。e.g.一个含有10万个字符的文件，仅出现a-f这7个不

2024-10-23：最高频率的ID。用go语言，给定两个长度相等的整数数组nums和freq，其中nums中的每个元素表示一个ID，而freq中的每个元素表示对应ID在此次操作后出现的次数变化。如果freq[i]为正数，则表示在这次操作中nums[i]的ID会增加freq[i]次；如果freq[i]为负数，则表示在这次操作中nums[i

要解决这个问题，我们需要高效地处理动态更新的糖果种类数量，并在每次询问时快速计算最小的愤怒值总和。以下是详细的解决方案和实现步骤：问题分析糖果的种类和数量：每个糖果有一个类型，代表不同的种类。我们需要跟踪每种类型的糖果数量，以便在分配时计算重复的糖果数量，从而确定愤

"sdrs":{"rtlsdr":{"name":"RTL-SDR","type":"rtl_sdr","profiles":{"VHFFMBroadcast-01":{

2024-09-21：用go语言，给定一个字符串s，字符串中的每个字符要么是小写字母，要么是问号’?‘。对于一个仅包含小写字母的字符串t，我们定义cost(i)为在t的前i个字符中与t[i]相同的字符的出现次数。字符串t的分数是所有位置i的cost(i)之和。现在的任务是用小写字母替换所有的问

2024-09-21：用go语言，给定一个字符串s，字符串中的每个字符要么是小写字母，要么是问号'?'。对于一个仅包含小写字母的字符串t，我们定义cost(i)为在t的前i个字符中与t[i]相同的字符的出现次数。字符串t的分数是所有位置i的cost(i)之和。现在的任务是用小写字母替换所有的问号'?'，使得

2024-09-21：用go语言，给定一个字符串s，字符串中的每个字符要么是小写字母，要么是问号'?'。对于一个仅包含小写字母的字符串t，我们定义cost(i)为在t的前i个字符中与t[i]相同的字符的出现次数。字符串t的分数是所有位置i的cost(i)之和。现在的任务是用小写字母替换所有的问号'?'，使得

初入性能分析领域，还是一个小学生。记录一下小学生的分析过程。问题的起因在一台服务器上测试specjbb。如果使用cgroup限制4个cpu，而分配cpuset为8个cpu（简写成4/8）性能会很差，而4/7，5/8性能会好很多。使用perftop，perfsched等观察，并没有发现有用的线索。更诡异的是，在4/8情况下的测

一、Ignite代码部署属性配置除了对等类加载之外，还可以通过配置UriDeploymentSpi部署用户代码。使用这种方法，可以在节点配置中指定库文件的位置。Ignite会定期扫描该位置，并在类文件有变更时重新部署。该位置可以是文件系统目录或HTTP(S)位置。当Ignite检测到库文件已从该位置删

前言本文主要介绍了/sys/class/devfreq和/sys/devices/system/cpu/cpufreq目录，以及如何手动管理和监控设备频率和CPU频率。同时提供了简单的Python脚本，用于打印设备和CPU的频率信息。环境信息：硬件：FriendlyNanoPi-R6S固件：rk3588-usb-debian-bullseye-minimal-6

简介：CSDN博客专家，专注Android/Linux系统，分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术，与大家一起成长！优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】

哈夫曼树（HuffmanTree）是一种特殊的二叉树，通常用于数据压缩的哈夫曼编码。在哈夫曼树中，频率（或权重）较高的节点离根节点较远，而频率较低的节点离根节点较近。这样，我们可以为频率较低的节点分配较短的编码，为频率较高的节点分配较长的编码，从而实现数据的压缩。本文将详细介绍如何

零、资料LRU和LFU缓存淘汰算法（javascript与go语言实现） 一、基本概念LRU（LeastRecentlyUsed）和LFU（LeastFrequentlyUsed）是两种常见的缓存淘汰算法，用于在缓存空间有限的情况下选择合适的缓存对象进行淘汰，以提高缓存的利用效率LRU算法基于"最近最少使用"的原则进行淘汰

Cron.jsimportReact,{Fragment,useState,useCallback,useRef,useEffect}from'react';import{Select,TimePicker,Input}from'antd';constOption=Select.Option;constmwidth80={minWidth:80,marginRight:10};constwidt

 我们首先需要获取股票数据。代码IDE选择：PyCharm计算机环境：MacOS  一、获取股票数据的三种方式 二、获取股票数据这里选定的是使用JoinQuant平台提供的免费接口(有时间范围限制)，简单整理如下。使用前需要先申请权限并初始化授权：fromjqdatasdkimport*auth('','

题目描述  12点又到了，特别懒的老W又懒的去买饭，但又想吃饭，于是他让老 L 给他带饭，老L答应给他带饭，不过需要老 W 先做出一道题：     W：“给你一些数字，问你出现次数最多的数字，如果出现次数最多的数字有多个请输出最小的一个，不过最多可以有1000000个数字, 这些数

第一部分选择题：1.B2.可作为高8位地址3.Timer0:模式116位自動重裝載模式模式216位不可重裝載模式模式38位自動重裝載模式模式4不可屏蔽中斷的16位自動重裝載模式Timer1:模式116位自動重裝載模式模式216位不可重裝載模式模式38位自動重裝載模式模式4無效,停

cat/proc/cpuinfoBogoMIPS这一条，此时BogoMIPS为3.00，BogoMIPS是Linux系统中衡量处理器运行速度的一个“尺子”，处理器性能越强，主频越高，BogoMIPS值就越大。BogoMIPS只是粗略的计算CPU性能，并不十分准确。但是我们可以通过BogoMIPS值来大致的判断当前处理器的性能 

__weakvoidHAL_Delay(uint32_tDelay){uint32_ttickstart=HAL_GetTick();uint32_twait=Delay;/*Addafreqtoguaranteeminimumwait*/if(wait<HAL_MAX_DELAY){wait+=(uint32_t)(uwTickFreq)；//理解在最下方向}w

#读取.mat文件mat_data=scipy.io.loadmat('C.mat')#获取矩阵数据adj_matrix=mat_data['C']一个简短的python代码：alph=['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J

在R语言中，可以使用wordcloud包来绘制云雨图。云雨图是一种以词语频率为基础的词云图，其中词语的大小表示其在文本中的频率或重要性。首先，确保已安装wordcloud包。如果未安装，可以使用以下命令进行安装：install.packages("wordcloud")接下来，加载wordcloud包并准备数据。假设我们有一个

题目：给你一个整数数组nums，其中恰好有两个元素只出现一次，其余所有元素均出现两次。找出只出现一次的那两个元素。你可以按任意顺序返回答案。你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且仅使用常量额外空间来解决此问题。示例1：输入：nums=[1,2,1,3,2,5]输出：[3,5]解释：[5,3]也是