STRAQ与SILIC的比较

合集下载

字符串差异对比算法

字符串差异对比算法
1.暴力算法（BruteForce算法）：这是一种最简单直观的
算法，也被叫做盲目比较算法。

它的原理是从字符串的第一个
字符开始比较，逐个字符进行比较，直到找到差异或者字符比
较完毕。

这种算法的时间复杂度较高，对于较大的字符串效率
较低。

2.动态规划算法（LongestCommonSubsequence,LCS
算法）：LCS算法通过构建一个二维矩阵，比较两个字符串的
每个字符，找出最长公共子序列。

最长公共子序列即是两个字
符串中同时出现的最长的子序列。

LCS算法的时间复杂度为
O(m*n)，其中m和n分别为两个字符串的长度。

3.基于哈希的算法（Diff算法）：Diff算法通过将字符串分
成较小的块或行，然后计算每个块的哈希值，比较两个字符串
中相同的块，并使用其他算法处理不同的块。

这种算法常用于
文本编辑器中的差异对比。

4.基于后缀树的算法（SuffixTree算法）：后缀树是一种特殊的树结构，用于表示一个字符串的所有后缀。

SuffixTree算
法通过构建两个字符串的后缀树，并比较两个树的结构，找出
差异。

这种算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m和n分别为两个字符串的长度。

这些算法各有优缺点，根据具体的应用场景选择合适的算法。

例如，对于较小的字符串比较，暴力算法可能足够简单而有效。

而对于较大的字符串比较，可以采用更为高效的算法，如动态规划算法或基于哈希的算法。

取决于需求，我们可以选择合适的算法来实现字符串差异对比。

STL容器的效率比较

STL容器的效率比较介绍stringvectorlistdequevector Vs list Vs deque1.介绍顺序存储容器: string、vector、list、deque关联存储容器：map底层采用的是树型结构,多数使用平衡二叉树实现,查找某一值是常数时间,遍历起来效果也不错, 只是每次插入值的时候,会重新构成底层的平衡二叉树,效率有一定影响.set 和map都是无序的保存元素,只能通过它提供的接口对里面的元素进行访问set:集合, 用来判断某一个元素是不是在一个组里面,使用的比较少map:映射,相当于字典,把一个值映射成另一个值,如果想创建字典的话使用它好了2.stringstring 是basic_string<char> 的实现,在内存中是连续存放的.为了提高效率,都会有保留内存,如string s= "abcd",这时s使用的空间可能就是255, 当string再次往s里面添加内容时不会再次分配内存.直到内容>255时才会再次申请内存,因此提高了它的性能.当内容>255时,string 会先分配一个新内存,然后再把内容复制过去,再复制先前的内容.(Copy-On-Write技术)对string的操作,如果是添加到最后时,一般不需要分配内存,所以性能最快;如果是对中间或是开始部分操作,如往那里添加元素或是删除元素,或是代替元素,这时需要进行内存复制,性能会降低.如果删除元素,string一般不会释放它已经分配的内存,为了是下次使用时可以更高效.由于string会有预保留内存,所以如果大量使用的话,会有内存浪费,这点需要考虑.还有就是删除元素时不释放过多的内存,这也要考虑. string中内存是在堆中分配的,所以串的长度可以很大,而char[]是在栈中分配的,长度受到可使用的最大栈长度限制. 如果对知道要使用的字符串的最大长度,那么可以使用普通的char[],实现而不必使用string. string用在串长度不可知的情况或是变化很大的情况.如果string已经经历了多次添加删除,现在的尺寸比最大的尺寸要小很多,想减少string使用的大小,可以使用:string s = "abcdefg";string y(s); // 因为再次分配内存时,y只会分配与s中内容大一点的内存,所以浪费不会很大s.swap(y); // 减少s使用的内存如果内存够多的话就不用考虑这个了。

sil评估方法

sil评估方法
Sil评估方法是指统计学上一种常用的定量方法，用于测量特定社会现象的演变趋势。

它
可以帮助研究者以有效的方式追踪人们的感受和舆论，以便及时反映人们的看法变化情况、以及评估采取的政策和计划的影响。

全称为Sociedad Institucional（Structure of Institucionalized Society），它最初由古巴的两位哲学家弗兰克拉多和埃里克•德劳斯创立，旨在以一种物质性的方法研究社会现象。

Sil评估方法主要由五步组成，包括开发研究方法、测定观察点和参考系，集合数据、分
析结果和解释结果。

首先，要确定该研究的目标、框架和研究者可能遇到的挑战，确定涉
及的参数和研究工具，以及一系列可能的变异。

其次，选择合适的观察点和参考系，建立
一个分析研究单位，对其中存在的因素和规律进行分析，并使用实际は表示。

接着，收集
必要的数据，使用统计方法进行分析，探究其中的规律。

最后，进行结果解释，找出产生变化的原因及其背后的机制，同时给出一些合理的建议，以更好地改善相关的社会现象。

从上述可以看出，Sil评估方法有些复杂，但它的优势在于可以更客观、更准确地提供研
究者有关社会现象的信息，而且可以更好地评估出针对特定社会现象采取的政策效果及其
影响因子，从而为政策的制定提供客观、可靠的有关信息。

因此，Sil评估方法在数据分
析领域得到广泛应用，受到越来越多的关注。

blast和clustal的原理

blast和clustal的原理一、引言Blast和Clustal是生物信息学领域中常用的两种序列比对工具。

Blast 主要用于快速查找数据库中与给定序列相似的序列，而Clustal则用于多个序列之间的比对。

本文将分别介绍Blast和Clustal的原理。

二、Blast原理1. 基本概念Blast全称为Basic Local Alignment Search Tool，是一种常用的序列比对工具。

其基本思想是通过寻找两条序列之间最长的局部匹配来确定它们之间的相似性程度。

2. 搜索算法Blast搜索算法主要分为两步：预处理和搜索。

预处理阶段，将数据库中所有序列进行预处理，生成索引文件。

这个过程称为建立BLAST数据库。

这个过程通常耗时较长，但只需要执行一次。

搜索阶段，将查询序列与索引文件进行比对，并找出最佳匹配结果。

这个过程通常很快，可以在几秒钟内完成。

3. 基本流程Blast基本流程如下：（1）将查询序列切成多个长度相等的片段；（2）将每个片段与数据库中所有序列进行比对，并计算得分；（3）根据得分排序，并选择最高得分的前N条结果返回。

4. 常用算法Blast有多种算法，其中最常用的是BLASTP、BLASTN、BLASTX、TBLASTN和TBLASTX。

（1）BLASTP：用于比对蛋白质序列与蛋白质数据库中的序列；（2）BLASTN：用于比对核酸序列与核酸数据库中的序列；（3）BLASTX：用于比对核酸序列的翻译产物与蛋白质数据库中的序列；（4）TBLASTN：用于比对蛋白质序列与核酸数据库中的翻译产物；（5）TBLASTX：用于比对核酸序列与核酸数据库中的翻译产物。

三、Clustal原理1. 基本概念Clustal全称为Cluster Analysis，是一种常用的多序列比对工具。

其基本思想是通过寻找多条序列之间最长的共同片段来确定它们之间的相似性程度。

2. 比对算法Clustal比对算法主要分为两步：预处理和多重比对。

常见算法的英文命名（排序、查找）

常见算法的英⽂命名（排序、查找）
最近总结算法⽂档，⼤家可能经常搜索算法的命名，所以对常见算法的命名归纳总结了下，有不⾜之处，请拍砖，持续更新。

⼀、排序算法：
冒泡排序：BubbleSort
选择排序：SelectionSort
简单选择排序：SimpleSelectionSort
插⼊排序：InsertionSort
直接插⼊：DirectInsertionSort
折半插⼊：HalfInsertionSort
希尔排序：ShellSort
快速排序：QuickSort
堆排序：HeapSort
归并（合并）排序：MergeSort
交换排序：ExchangeSort
基数排序：RadixSort
外部排序：ExternalSort
⼆、查找算法：
顺序查找：SequentiaSearch
折半查找：HalfSearch
分块查找：BlockSearch
B树：BTree
散列表：HashTable
三、常见的经典问题
汉诺塔: HanoiTower
⼋皇后: EightQueens
斐波那契数列: FibonacciSequence
马踏棋盘: HorseChess
贪⼼(贪婪)算法; GreedyAlgorithm
百钱买百鸡:
五家共齐:
鸡兔同笼:
猴⼦吃桃:
舍罕王赏麦:
窃贼问题:ThiefProblem
寻找假币:
青蛙过河:
三⾊旗:
渔夫捕鱼:
兔⼦产仔:
常胜将军:
爱因斯坦的阶梯:
三⾊球:Tricolors
阶乘:factorial。

c++string比较函数

c++string比较函数C++中提供了多种字符串比较函数，包括按字典序比较、按字符编码比较等。

下面我们来具体介绍这些函数。

1.字典序比较字典序比较就是按照词典顺序比较两个字符串的大小，也就是按照字符在ASCII表中的顺序来比较的。

具体实现方式是对比两个字符串的每个字符，如果对应位置的字符相同，则比较下一个字符；如果对应位置的字符不同，则以这两个字符的ASCII码差来判断大小，如果前者大于后者，则返回大于0的值；如果前者小于后者，则返回小于0的值；如果相等，则返回0。

C++提供了多个函数来实现字典序比较，其中最常用的是strcmp函数。

其原型为：int strcmp(const char* s1, const char* s2);该函数的参数s1和s2分别是要比较的两个字符串，返回值为s1和s2的比较结果。

如果s1>s2，则返回大于0的值；如果s1<s2，则返回小于0的值；如果s1=s2，则返回0。

例如：char str1[] = "hello";char str2[] = "world";int result = strcmp(str1, str2);if (result > 0){cout << "str1 > str2" << endl;}else if (result < 0){cout << "str1 < str2" << endl;}else{cout << "str1 = str2" << endl;}2.字符编码比较字符编码比较是按照字符在计算机中的编码值来比较两个字符串的大小。

在ASCII编码中，字符a的编码值是97，而字符A的编码值是65，所以在字符编码比较中，字符A比字符a的大小要小。

Solidity两个string的比较

Solidity两个string的⽐较有三种⽐较⽅法⽅法⼀：⽐较string的哈希值⽅法⼆：先⽐较string的长度，再⽐较每个对应位置的字母是否相同⽅法三：先⽐较string的长度，再⽐较string的哈希值⼀.⽐较string的哈希值function hashCompareInternal(string a, string b) internal returns (bool) {return keccak256(a) == keccak256(b);}⼆.先⽐较string的长度，再⽐较每个对应位置的字母是否相同function utilCompareInternal(string a, string b) internal returns (bool) {if (bytes(a).length != bytes(b).length) {return false;}for (uint i = 0; i < bytes(a).length; i ++) {if(bytes(a)[i] != bytes(b)[i]) {return false;}}return true;}三.先⽐较string的长度，再⽐较string的哈希值function hashCompareWithLengthCheckInternal(string a, string b) internal returns (bool) {if (bytes(a).length != bytes(b).length) {return false;} else {return keccak256(a) == keccak256(b);}}四.三种⽐较⽅法的gas分析在remix上执⾏也可以看到gas情况，但感觉不准，这⾥的统计参考：由以上的测试可知：1.当超过两个字母需要⽐较的时候，哈希⽅法（⽅法⼀和⽅法三）消耗的gas⽐较少；2.当这两个string的长度不同时，先进⾏长度⽐较（⽅法⼆和⽅法三）可以节省将近40%的gas。

提升代码质量的静态分析工具比较与选型(十)

代码质量是软件开发中一个至关重要的方面，好的代码质量可以提高软件的可维护性、可扩展性和可重用性。

为了帮助开发人员更好地改进代码质量，静态分析工具应运而生。

本文将对几种常见的静态分析工具进行比较与选型，以帮助开发人员选择适合自己项目的工具。

一、介绍静态分析工具的用途和优势静态分析工具是一种通过对源代码进行分析，发现潜在问题和缺陷的工具。

它可以帮助开发人员找出代码中的潜在错误、不规范的写法以及性能瓶颈，从而提高代码质量和开发效率。

与传统的人工代码审查相比，静态分析工具可以更快速地发现问题，并且可以应用于大型项目或者已经存在的代码库中。

二、比较不同的静态分析工具1. SonarQubeSonarQube 是一个开放源代码的代码质量管理平台，它支持多种编程语言，包括Java、C++、Python等。

SonarQube使用内置的静态分析规则来检测代码中的问题，并提供了丰富的报告和可视化工具，可以帮助开发人员更好地理解和改进代码质量。

此外，SonarQube还支持与CI/CD工具的集成，可以在每次代码提交时自动进行代码质量检查。

2. PylintPylint 是一个用于Python的静态代码分析工具。

它使用一系列规则来检查代码中的潜在问题，如命名规范、不规范的写法等。

Pylint提供了丰富的配置选项，可以根据项目的需求进行自定义，并且可以生成详细的报告，帮助开发人员找出代码中的问题并进行改进。

3. ESLintESLint 是一个用于JavaScript的静态代码分析工具。

它使用可配置的规则集来检查代码中的问题，如语法错误、不规范的写法等。

ESLint支持多种插件和扩展，可以应用于不同的项目和开发环境中，并且可以生成报告或者将问题提供给IDE，以便开发人员更好地进行代码改进。

三、选型建议在选择静态分析工具时，需要考虑以下几个因素：1. 项目语言和技术栈：不同的语言和技术栈可能需要不同的静态分析工具，并且工具的质量和性能可能会有所不同。

String数据类型比较

例。在常量池中,后来的所有针对同样字符串内容的引用,都会得到之前创建的 String 实
例。当 JVM 处理到第 6 行时,它创建了字符串常量 abc 的一份拷贝到另一个 String 实
例中。所以对 str1 和 str2 的引用的比较结果是 false ,因为它们不是同一个对象。这就
是为何 str1==str2 的操作在某些情况下与 str1.equals(str2)不同。str1==str2 比较的是
此外，还有三个类：包装类(Boolean、Character、Integer、Long、Float 和 Double)，
File 和 Date。他们都重写了 Object 累中的 equals()方法，这三种类型的对象比较时，类型相同并且内容一致时返回值为 true。另外，若声明的是字符串数组类型变量，如： String []str4={"a","b","c"}; String []str5={"a","b","c"}; 使用“==”和 equals()比较 str4 和 str5 的关系得到的返回值均为 false。即不能使用“==” 和 equals()来比较两个字符串数字的关系。可以用 java.util 包中的 Arrays 类的静态成员 equals()方法。即 System.out.println(Arrays.equals(str4,str5)):打印结果为 true。
需要另外创建一个新的。所以已存在的实例的引用被加入到该常量池。
字符串值的比较要比较两个字符串的值是否相等，可以调用 equals() 方法。 Equals() 方法是 ng.Object 类中的方法，在 String 类中他重写了这一方法，比较时，只要字符串中的每一个字符对应相等。不管对象的地址是否相同、对象是否是同一个对象，字符串对象都相等。如：str1.equals(str2)只要 str1 和 str2 的字符串信息相同结果就为 true。在重写 equals 方法时，要注意满足离散数学上的自反性；对称性；传递性；一致性；非空性等特性。在 String 类中，还有一个函数也可以用于字符串的比较： equalsIgnoreCase()他的比较规则是只要字符串对象对应字符是相等的，那么对象就是相等的，并且忽略字母的大小写。

java getsimilarityratio方法

java getsimilarityratio方法Java中的getSimilarityRatio方法是一种常用的字符串比较算法，主要用来计算两个字符串的相似度。

该方法可以返回两个字符串之间的相似度比率，即一个在[0,1]之间的浮点数。

相似度比率越接近1，表示两个字符串越相近，反之则越不相似。

该方法的实现原理是通过将两个字符串转换为字符数组，然后利用动态规划算法求解它们之间最长公共子序列（Longest Common Subsequence，LCS）。

最长公共子序列是指两个字符串中的最长公共子序列，并且这个子序列在两个字符串中的相对位置不变。

将最长公共子序列的长度与两个字符串的较长长度进行比较，得到它们之间的相似度比率。

下面是getSimilarityRatio方法的Java代码实现：```javapublic static float getSimilarityRatio(String src, String target) { int[][] d = new int[src.length() + 1][target.length() + 1];for (int i = 0; i <= src.length(); i++) {d[i][0] = i;}for (int j = 0; j <= target.length(); j++) {d[0][j] = j;}for (int i = 1; i <= src.length(); i++) {for (int j = 1; j <= target.length(); j++) {if (src.charAt(i - 1) == target.charAt(j - 1)) {d[i][j] = d[i - 1][j - 1];} else {d[i][j] = Math.min(Math.min(d[i - 1][j], d[i][j - 1]), d[i - 1][j - 1]) + 1;}}}return 1 - (float) d[src.length()][target.length()] /Math.max(src.length(), target.length());}```该方法的时间复杂度为O(m*n)，其中m和n分别是两个字符串的长度。

silicate 标准小于1

敬爱的读者，今天我们将要探讨的主题是“silicate标准小于1”。

在本文中，我们将从以下几个方面对这一主题展开深入分析和讨论。

一、什么是silicate标准？1.1 silicate标准是指硅酸盐在某种物质中的含量。

1.2 在化学工业中，silicate标准是常用的计量标准之一，它可以用来衡量物质中硅酸盐的含量，从而指导生产过程和控制产品质量。

二、小于1的含义是什么？2.1 当silicate标准小于1时，表示硅酸盐的含量较低。

2.2 这可能会对产品的性能和质量产生一定的影响。

2.3 在某些情况下，小于1的silicate标准可能是合格的，但在其他情况下则不合格。

三、小于1的silicate标准可能会带来的影响3.1 对产品的性能影响：当硅酸盐含量较低时，产品的硬度、韧性等性能可能会受到影响。

3.2 对产品的质量影响：硅酸盐是一种常见的添加剂，它可以改善产品的抗老化性能、粘附性能等，当其含量小于1时，产品的质量可能会受到一定程度的影响。

3.3 对生产工艺的影响：硅酸盐是一种常见的助剂，在一些工艺中起到重要作用，当其含量小于1时，可能需要调整生产工艺，以适应硅酸盐含量的变化。

四、如何控制silicate标准小于1的情况4.1 规范生产工艺：通过科学的生产工艺，可以有效控制硅酸盐的含量，避免出现小于1的情况。

4.2 严格检测标准：建立严格的检测标准和流程，确保硅酸盐含量符合要求。

4.3 优化原料配方：合理选择原料和配比，可以有效控制硅酸盐的含量。

五、结语以上是关于silicate标准小于1的一些讨论和分析，通过本文的介绍，相信大家对这一问题有了更深入的了解。

在生产和实践中，我们要根据具体情况，科学合理地控制硅酸盐含量，以确保产品的质量和性能。

感谢大家的阅读！六、实际案例分析为了更好地理解silicate标准小于1的影响，我们将结合一个实际的案例进行分析。

6.1 案例背景某化工公司生产一种特殊的涂料产品，其中硅酸盐被用作重要的添加剂，可以增强涂料的耐磨性和耐候性。

神秘的编程语言：了解Lisp、Scala等特殊语言

神秘的编程语言：了解Lisp、Scala等特殊语言编程语言是计算机和程序员之间沟通的工具，不同的编程语言具有各自独特的特点和用途。

在众多编程语言中，有一些被认为是神秘的特殊语言，其中包括Lisp和Scala。

它们因其独特、深奥的特性而受到了广泛的关注和使用。

Lisp（LISt Processing）是一种由约翰·麦卡锡在1958年首次设计的编程语言。

它是世界上第二个被广泛使用的高级编程语言，仅次于Fortran。

Lisp的设计目标是提供一种强大的符号处理和元编程能力，使程序员能够通过修改语言本身来构建更高级的工具和领域特定语言。

Lisp的一个特点是其基于表达式的语法结构。

在Lisp中，程序由一系列的嵌套列表（list）组成，每个列表都可以作为一个函数调用或运算表达式来求值。

这种表达式的结构使得Lisp具有极高的灵活性和表达能力，可以用非常简洁的方式来表达复杂的算法和逻辑。

除了基于表达式的语法结构，Lisp还引入了一种被称为S表达式（S-expression）的数据表示形式。

S表达式是一种将符号和列表组合起来的方式，可以表示各种数据结构和程序代码。

这种数据表示形式赋予了Lisp强大的元编程能力，使得程序可以通过操作语言本身来实现自定义的编程语言扩展和代码转换。

Lisp的强大和灵活性使其在人工智能、符号计算和自然语言处理等领域得到广泛应用。

Lisp的方言Scheme在学术界和教育领域也非常受欢迎。

另一个神秘的编程语言是Scala。

Scala是一种功能强大的多范式编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。

Scala最早由马丁·奥德斯基在2001年设计并开发，它的目标是充分利用Java虚拟机（JVM）的优势，并提供一种更简洁、更灵活的编程语言。

Scala的特点之一是其面向对象编程支持的强大和灵活。

与Java不同，Scala允许程序员使用更简洁、更优雅的方式来定义类和对象，并支持一些高级的面向对象编程特性，如模式匹配和混入（mixin）等。

LSI和RSI计算

LSI和RSI计算LSI（Latent Semantic Indexing，潜在语义索引）和RSI （Relevance Scoring Indexing，相关性评分索引）是两种用于信息检索的技术。

它们是为了解决传统的基于关键词匹配的信息检索方法的局限性而提出的。

传统的基于关键词匹配的信息检索方法存在以下问题：1）无法处理多义词（一个词有多个不同的含义）；2）无法处理同义词（不同的词有相同的或者非常相似的含义）；3）无法比较文档之间的相似性。

LSI和RSI是为了解决这些问题而设计的。

LSI的计算过程如下：首先，建立一个词项-文档矩阵，其中每一行表示一个文档，每一列表示一个词项，矩阵元素表示词项在文档中的出现频率或者权重。

然后，对矩阵进行奇异值分解，得到三个矩阵：一个词项-概念矩阵、一个概念-文档矩阵和一个奇异值矩阵。

词项-概念矩阵表示了每个概念（潜在语义）在词项中的重要性，概念-文档矩阵表示了每个概念在文档中的重要性，奇异值矩阵表示了每个概念的重要性。

最后，可以利用这些矩阵计算文档之间的相似性。

RSI是一种基于学习的方法。

它使用机器学习算法从训练数据中学习相关性评分模型，然后将这个模型应用到新的文档上。

具体地，RSI的计算过程如下：首先，从训练数据中提取特征，这些特征可以包括文档的关键词、文档的长度、文档的结构等。

然后，使用学习算法（如支持向量机、朴素贝叶斯等）来学习相关性评分模型。

最后，将这个模型应用到新的文档上，得到相关性评分。

与LSI相比，RSI的优点是可以处理更复杂的关系，可以自动学习并且可以动态适应。

然而，RSI的缺点是需要大量的标注数据来学习相关性评分模型，而且在一些情况下可能过拟合。

在实际应用中，LSI和RSI常常结合使用。

LSI可以用来提高检索的准确性，RSI可以用来提高个性化推荐的效果。

例如，在一个电商网站中，可以使用LSI来计算商品之间的相似性，然后使用RSI来计算用户对商品的喜好程度，从而对用户进行个性化推荐。

blast和clustal的原理

blast和clustal的原理Blast和Clustal都是生物信息学领域中常用的序列比对工具，具有不同的原理和应用场景。

Blast（基本局部比对搜寻工具）是一种常用的序列比对工具，其原理是通过将查询序列与已知序列库中的序列进行比对，从而找到最相似的序列，并计算相似性得分和E值。

Blast分为BLASTN、BLASTP、BLASTX、TBLASTN和TBLASTX五种不同的算法，针对不同类型的核酸或蛋白质序列进行比对。

BLAST使用快速的启发式算法，可以在较短时间内进行大规模的序列比对。

在Blast中，首先通过预处理步骤将已知的序列库进行索引，然后将查询序列与序列库中的序列逐一比对，使用Smith-Waterman算法计算匹配得分和比对的长度。

然后，根据匹配得分和比对长度计算分数和E值，E值是指从巧合发生的随机事件中期望出现的次数。

如果E值较小，则说明匹配结果比较可信；如果E值较大，则匹配结果可能是随机出现的。

Clustal是一种用于多序列比对的工具，可以快速比对多个序列之间的异同，然后生成一棵树来描述序列之间的进化关系。

Clustal通过分析序列中的保守区域和变异区域，将各序列之间的相似性转换为距离，然后使用UPGMA算法构建进化关系树。

Clustal还可以通过调整序列中对应区域的位置来优化比对结果，从而提高比对的准确率。

Clustal比对的过程分为三个步骤：预处理、序列比对和树的构建。

预处理阶段可以将查询序列转换为合适的格式，在序列比对中，Clustal基于多种比对算法，包括Needleman-Wunsch算法、Smith-Waterman算法、Clustal Omega算法等，可以选择合适的算法来进行比对。

第三步是基于序列的相似性，生成树结构来描述序列之间的进化关系。

综上所述，Blast和Clustal是两款常用的序列比对工具，它们各有特点，可根据需要选择使用。

Blast适用于单序列比对和序列搜索，通过快速的启发式算法可以在较短时间内进行大规模的比对，适用于基因注释、蛋白质相互作用等领域的研究。

常用【变量命名法则】总结

常用【变量命名法则】总结1、匈牙利命名法计算机程序设计中的一种命名规则，用这种方法命名的变量显示了其数据类型。

匈牙利命名法有两种：系统匈牙利命名法和匈牙利应用命名法。

匈牙利命名法被设计成语言独立的，并且首次在BCPL语言中被大量使用。

由于BCPL 只有机器字这一种数据类型，因此这种语言本身无法帮助程序员来记住变量的类型。

匈牙利命名法通过明确每个变量的数据类型来解决这个问题。

在匈牙利命名法中，一个变量名由一个或多个小写字母开始，这些字母有助于记忆变量的类型和用处，紧跟着的就是程序员选择的任何名称。

这个后半部分的首字母可以大写以区别前面的类型指示字母（参见駝峰式大小寫）。

系统命名法与应用命名法的区别在于前缀的目的。

在系统匈牙利命名法中，前缀代表了变量的实际数据类型。

例如：lAccountNum : 变量是一个长整型("l");arru8NumberList : 变量是一个无符号8位整型数组("arru8");szName : 变量是一个零结束字符串("sz")，这是西蒙尼最开始建议的前缀之一。

匈牙利应用命名法不表示实际数据类型，而是给出了变量目的的提示，或者说它代表了什么。

rwPosition : 变量代表一个行("rw")。

usName : 变量代表一个非安全字符串("us")，需要在使用前处理。

strName : 变量代表一个包含名字的字符串("str")但是没有指明这个字符串是如何实现的。

西蒙尼建议的大多数前缀都是自然语义的，但不是所有。

下面几个是来自原始论文的：p X是指向另一个X类型的指针，这包含非常少的语义信息。

d是一个前缀表示两个值的区别，例如，dY可能代表一个图形沿Y轴的距离，而一个仅仅叫做y的变量可能是一个绝对坐标。

这完全是自然语义的。

sz是一个无结束或零结束的字符串。

确定安全完整性等级（SIL）需求的方法

确定安全完整性等级（SIL）需求的⽅法确定安全完整性等级(SIL)需求的⽅法——优势与弊端1简介安全完整性等级(SIL)的概念是随着BS EN 61508的发展被引进的。

对于具有安全功能的系统，SIL是对其质量或者说靠性进⾏的⼀种度量，具体来说，就是对系统能否按预期执⾏相应功能的可信赖程度的⼀种度量。

本⽂主要讨论在过程⼯业设备领域流⾏的两种确定SIL需求的⽅法：风险图表法和保护层级分析(LOPA)法并指出两种⽅法各⾃的优势和局限，特别是针对风险图表法。

同时也给何种情况下应选择何种⽅法的推荐标准。

2SIL的定义相关标准承认，不同的安全功能，其所需的运作⽅式也迥然不同。

很多功能的实际使⽤频率⾮常低，⽐如汽车的如下两项功能：防抱死系统（ABS）。

（当然，这跟司机也有关系）安全⽓囊（SRS）另⼀⽅⾯，有些功能的使⽤频率很⾼，甚⾄是持续运作的，⽐如汽车的这两项功能：?刹车转向如此，⼀个根本性的问题便是：这两种类型的功能，其发⽣故障的频度达到多⼤会导致事故的发⽣？针对⼆者的答案是不同的：对于使⽤频率低者，事故频率由两个参数构成：1)功能的使⽤频率2)当使⽤时，该功能发⽣故障的概率——故障概率（PFD）因此，这种情况下，PFD便能恰当地衡量该功能的性能表现，⽽PFD的倒数则称为：风险消除因数（RRF）。

对于使⽤频率⾼者，或持续运作的功能，能恰当地衡量其表现的数据则是故障频率（λ），或者平均⽆故障时间（MTTF）。

假设故障的发⽣呈指数分布，则MTTF与λ互为倒数。

当然，以上的两种表达⽅式并不是独⽴的，⽽是相互关联的。

最简单地，假设可以以⼀个⽐正常使⽤频率⾼的频度对某功能进⾏检验，则以下关系成⽴：PFD = λT/2 = T/(2xMTTF)或者：RRF = 2/( λT) 或 = (2xMTTF)/T其中T是检验间隔（注意：若要将事故速率显著降低到故障速率λ以下，检验频率1/T应⾄少为正常使⽤频率的两倍，最好是能达到5倍或更⾼。

split与splitless(分流与不分流)

GC分析的ABC之二---split与splitless现在就让我们来看看split和splitless到底是怎么回事!!split大家应该都知道split mode的注射方式应用于浓度较高的分析样品,注射时分流阀会打开,当样品打入liner（衬管）气化后,大部分都分流出仪器以外,只有小部分进入管柱中,为了尽量维持进入管柱中的那部分样品组成能与原来样品的组成相符,所以这种注射方式的关键就在于样品气化的速度与程度.要使汽化快速而且完全,首先就得有够高的injector温度和适当的liner,split用的liner特点就是管内供给汽化所用的表面积超多,螺旋状的,杯状的....一大堆各式奇怪的形状都有,但我始终觉得还是填塞玻璃棉效果最好,容易更换,还可以随意调整高低. 当然,你还得注意liner的容量,当样品在liner中汽化后,它的体积会突然间快速膨胀几百倍, 容量不足的liner会使汽化及未汽化的样品由septum purge的出口被推挤出去,因而产生流失. 这种突然产生的压力波, 可以由慢速的注射方式(也就是说使plunger 慢慢的将样品推入liner中)可以降低这种影响, 但却会形成注射口的discrimination,亦即造成高沸点的被分析物无法和低沸点的分析物一同进入管柱中, 常见的状况就是图谱中时间越往后面的,尖峰面积也越来越小. 最恰当的注射方式就是使用快速注射法, 同时搭配hot needle(前面有post提过)或者是solvent flush法, solvent flush法就是注射针先吸一段溶剂, 再往上拉一段空气,然后才是将样品吸入注射针中, 利用溶剂再快速的注射法中, 将整个样品推出针外!注射针插入liner中的深浅位置也会影响, 针尖越接近管柱入口, 越能使更多的样品进入管柱中！！Splitless用于分析低浓度样品的splitless模式注射法, 为了使样品能完全进入管柱中, 所以当然会关闭分流阀!所以这也就使得受到上面所说的压力波影响, 要比split法大得多, 所以要有好的注射结果,使用慢速注射法似乎解决的方法之一, 当样品被缓慢的推入liner中(当然可以加上hot needle法, 但是千万不能用solvent flush法！), 在splitless的模式下, 无论高或低沸点的分析物,都会有足够的时间汽化进入管柱中, 直至purge的时间一到,阀门打开后, 那些未气化的东西才会被扫出仪器外,看似单纯, 其实不然, 比前述的split要复杂多了.!!你使用的溶剂沸点最好能比在你分析物中沸点最低的那个物质还要低个20度左右, 不然有可能使那些分析物产生拖尾的状况! 这个现象我还真的碰过, 换了种溶剂, 拖尾的现象还真的是改善了(产生的原因大家可以猜猜看,考考大家的功力!!).当然, splitless注射方式可以让样品有较长的时间停留在注射口中,因此可以使用较低的注射口温度, 但是随着镕剂大量进入管柱中, 当开始升温时, 溶剂所造成的solvent peak却也会影响分析结果, 所以你要找一个适当的purge时间, 时间一到就把未汽化的东西扫出仪器以外, purge时间太长, solve nt peak就有可能大到拖尾,影响到低沸点分析物的积分值, 或者是整个覆盖了分析物. 一个好的purg e时间, 所获得的solvent peak是长方形的(当然, 你要是用GC/MS的话, 由于solvent delay时间的设定, 你不会看到这个长方形, ECD等有选择性的检测器也是看不到的), 如果是获得拖尾的形状就表示你的purge time设得太长了!当然, 事情还没结束, 如果你够心细, 你会发现一个问题: 长时间的气化, 长时间的进入管柱, 要用什么方法才能让分析物在管柱中不会产生band broad 或者是在图谱上产生拖尾的状况(split的快速汽化及分流,没这方面的问题)?, 这就需要一个温度够低的烘箱.所以有时烘箱起始温度需要降到三十度以下(甚至于还有更低的), 不是没道理的!!。

STRAQ与SILIC的比较

字符串差异对比算法

STL容器的效率比较

sil评估方法

blast和clustal的原理

常见算法的英文命名（排序、查找）

c++string比较函数

Solidity两个string的比较

提升代码质量的静态分析工具比较与选型(十)

String数据类型比较

java getsimilarityratio方法

silicate 标准 小于1

神秘的编程语言：了解Lisp、Scala等特殊语言

LSI和RSI计算

blast和clustal的原理

常用【变量命名法则】总结

确定安全完整性等级（SIL）需求的方法

split与splitless(分流与不分流)

silicate 标准小于1