liza

像这样词义的区别查字典

都是消毒的意思,但是disinfection是一般的消毒,也就是说 减少细菌但是不能根除,尤其是细菌的孢子 而 sterlization 一是消毒,但是你可以看一下sterile的定义,就是不能生育的 也就是说,sterilization是更狠的消毒,灭掉所有细菌,包括孢子,斩草除根 如果还有问题可以找我~

都是消毒的意思,但是disinfection是一般的消毒,也就是说 减少细菌但是不能根除,尤其是细菌的孢子而 sterlization 一是消毒,但是你可以看一下sterile的定义,就是不能生育的也就是说,sterilization是更狠的消毒,灭掉所有细菌,包括孢子,斩草除根

SISI: Mama hat heut"Abend Gste...Das wird grauenhaft!Steife kragen, dumme fragen, heuchelei -Ach, ich wollt", ich knnt"mich drckenvor dem Klatsch und dem Getu!Doch die Gouvernante lt es nicht zuVater, warum kann ich denn nicht mit dir gehn?MAX: Weil es nicht geht!SISI: Alles, war dir Spa macht, mag ich fast noch mehr!MAX: In deisem Fall...Es geht nicht! SISI: Trumen und Gedichte schreiben oder reiten mit dem WindIch mchte mal so sein wie du, MAX: Das Leben ist zu kurz, da man sich auch nur einte Stunde langweilen darfUnd Familientreffen hasse ich wie die Pest SISI: Ich auch...Warum darf ich heut"nicht wieder auf den Kirschbaum "rauf?MAX: Sie froh", da dir"s nicht so geht wie deiner Schwester...SISI: Oder ben auf dem Seil zu balancier"nMAX: ...Helene wird zur Kaiserin dressiert ...SISI: Oder mit den Brden toben auf der Wiese hinter"m Haus.MAX: Ich misch" mich da nicht ein ...SISI: Nein, die Gouvernante lt mich nicht raus.MAX: Ich kann dir da nicht helfen ...SISI: Vater, warum kann ich denn nicht mir dir gehn?MAX: Vielleicht komm" ich morgen Nachmittag schon wider ...SISI: Nach gypten, Spanien oder Katmandu ...MAX: ... hchste Zeit!SISI: Leben, frei wie ein Zigeunermit der Zither unter"m Armnur tun, was ich will ...MAX: Adieu Sisi ....SISI: ... und woll"n, was ich tu"MAX: Sie brav ...SISI: Ich mchte mal so sein wie du!

可以不实现的 Serializable接口可以让虚拟机知道该对象可以被网络传输 比如分布式开发就需要实现

非常抱歉，我无法识别您输入的问题，也无法提供相关的答案。您可以尝试更换问题或提供更多背景信息，以便我更好地帮助您。

嗯嗯。。加拿大绝大多数硬币的反面都是这样的（少许25分的除外）。。相信你说的应该不是双色的2块钱硬币也不是紫铜色的1分或者1块钱硬币。。如果是银色的，像国内新的1毛钱那么大的，就是dime（10分），相当于7毛钱RMB；银色的，相当与国内旧版1毛钱大小的，是nickel（5分），相当于RMB3毛5分；银色的，跟国内1块钱差不多大小的，是quarter（25分），相当于RMB1块7毛5；——————————————————————————如果是大的紫铜色的硬币，就是looney（1块钱），等于RMB7块钱；如果是更大的双色的（中间镶嵌了一个小的紫铜色的）硬币，是tooney（2块钱），相当于RMB14块钱；如果是很小的紫铜色的，就是penny（1分钱），相当于RMB7分钱。。不知道你说的是哪一种呢？

我就拿个经验

加拿大。25分。那不是梅花鹿，是驯鹿。那个女的是伊丽莎白二世。花两块钱能从网上很容易的买到。

发图片看看

按照你的描述，你手中的应该是加拿大元，20元版。 正面：英国女王伊丽莎白二世，背景为加拿大国会中楼； 背面：画面由加拿大雕刻家比尔·瑞德的四幅作品组成，分别是《海达群岛之精神》、《乌鸦和人的诞生》、《海达大灰熊》、《神话信使》。左下角有一段用法、英两种语言印刷的文字，节录于加拿大作家加布里埃尔·罗伊的小说。求采纳

CANADA是加拿大，是加拿大元。

歌曲名:Rapture歌手:Stereoliza专辑:X-Amine Your ZippaLaLa la la la la laLa la la la la laLaLa la la la la laLa la la la la laThe night I laid my eyes on youI felt everything around me moveGot nervous when you looked my wayBut you knew all the words to sayAnd your love slowly moved right inAll this time, oh my love, where you beenPleaseI"m moaning don"t you knowMy love I want you soSugarYou make my soul completeRapture tastes so sweetI"m mesmerised in every wayYou keep in a state of dazeYour kisses make my skin feel weakAlways nothing in your heatLift our souls like a bird in the windOh I glide like I"m flying through heavenPleaseI"m moaning don"t you knowMy love I want you soSugarYou make my soul completeRapture tastes so sweetPleaseI"m moaning don"t you knowMy love I want you soSugarYou make my soul completeRapture tastes so sweetLaLa la la la la laLa la la la la laLaLa la la la la laLa la la la la laPleaseI"m moaning don"t you knowMy love I want you soSugarYou make my soul completeRapture tastes so sweetPleaseI"m moaning don"t you knowMy love I want you soSugarYou make my soul completeRapture tastes so sweetLaLa la la la la laLa la la la la laLaLa la la la la laLa la la la la la(La la la la la la)(La la la la la la)http://music.baidu.com/song/8224846

对不起，看不懂

有两种位置。论文作者建议放在affine后面，affine-BN-非线性函数也有人发现，放在激活函数后面效果也不错。

在讨论Batch Normalization之前，先讨论一下feature scaling可能会对后续的讨论有很大的帮助。 feature scaling ，即特征归一化，是机器学习领域中一种通用的数据预处理方法，其目的是将模式向量中尺度不一致的不同维度特征归一到同一尺度，以保证训练速度与精度。 假设有一个大小为n的数据集 ，其中每个模式向量有m个维度的特征 。如果在这个数据集中，第i维的特征 服从均值为0、方差为1的高斯分布，而第j维的特征 服从均值为200，方差为1的高斯分布，那么这个数据集将难以用于模型训练。其原因在于， 与 的分布相差甚远，模型中与 相关的参数只进行很小的改变往往难以对结果造成显著性的改变，而与 相关的参数则恰恰相反，这让训练过程的learning rate很难统一，过小收敛过慢，过大则可能不收敛。 为了解决以上问题，feature scaling对每个维度的特征都进行如下变换，变换的结果则是所有维度的特征都归一化到均值为0、方差为1这个尺度： 以上方法对于模型的训练是十分有效的，而在深度神经网络的研究中，研究人员延续这种思路提出了Batch Normalization。相对于传统的模型，深度神经网络遇到的问题是，随着网络深度增加，网络中一个小小的改变可能在经过若干层的传播之后令整个网络出现极大的波动，如bp过程中的梯度消失与爆炸（事实上，ReLU、有效的初始化、设置更小的learning rate等方法都能用于解决该问题）。 Batch Normalization可以用于解决深度神经网络的 Internal Covariate Shift 问题，其实质是： 使用一定的规范化方法，把每个隐层神经元的输入控制为均值为0、方差为1的标准正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域（如Sigmoid函数只在0附近具有较好的梯度），以此避免梯度消失问题。 在Batch Normalization中，Batch是指每次训练时网络的输入都是一批训练数据，这一批数据会同时经过网络的一层，然后在经过 之后，网络再一起对这一批数据的 做规范化处理。当然，Batch Normalization的论文中还使用了两个参数处理规范化之后的数据，即 。事实上，如果 ， ，这就等价于Normalization的一个逆运算，那么normalization的意义似乎就不存在了，但是，事实并非如此，因为 ， 与 相关，而 ， 则完全独立，二者并不等价。合理的解释是，后续操作是为了防止normalization矫枉过正增加的人为扰动。Batch Normalization的具体结构如下所示： 在tensorflow2中使用BN层的方法如下，需要注意的是BN层在训练和推理两种模式下存在不同。 BN层有4*num_channels个参数，每4个参数对应一个通道，分别是 。其中 和其他层的参数的逻辑是一致的，训练时不断调整，推理时不再改变（即只有优化器更新参数时才会改变）。而 不同，在推理时，即使没有优化器更新参数，也可能不断变化。这两个参数受BatchNormalization层的参数training控制，当training=False时，二者为移动均值和方差（固定）；当training=True时，二者与每次输入的batch相关， 是当前batch的均值、方差。 综上，在使用TF2的BN层时，推理时需要指定当前模式为推理模式，方法如下（还存在其他方法，如显示地声明training参数为False）。此外，BN层也有trainable参数，和其他层一样，该参数意在冻结 两个参数，但是当trainable=True时，该BN层会以推理模式运行， 两个参数也就随之固定。

想了解这个需要先知道Batch Normalization提出的原因以及原理。其主要目的是为了减缓“梯度弥散”或者“梯度爆炸”，具体看下面：Batch Normalization的计算机制可以发现BN会将输出归一化，有点类似于数据标准化，当然这在数据处理里面又叫白化，关于白化的好处，可自行百度。这样做的好处是能使得各层的输出满足相似的分布，更容易收敛，有论文已经证明了这一观点（大家都知道在统计机器学习中的一个经典假设是“源空间（source domain）和目标空间（target domain）的数据分布是一致的”。如果不一致，那么就出现了新机器学习问题，如transfer learning/domain adaptation 等。梯度传播机制如果你研究过梯度反向传播算法，你会发现，由于BN每次都将数据标准化了，所以就能减缓梯度的过大或者过小，从而延缓梯度爆炸或者梯度弥散，相关概念可以自行百度。防止过拟合。有意思的是，之前比较热门的dropout方法在BN提出之后再也没用过了，因为BN能有效减少过拟合的概率。

假设我们有一些来自微阵列实验的数据 如果你不熟悉微阵列，这里有解释: 因此，我们需要标准化数据来解释实验之间的技术差异，这与生物学无关。 这是我们的数据。在这张图中，每种颜色代表一个不同的基因。这些颜色与实际微阵列实验中扫描到的颜色不同。此时，那些颜色已经转换为强度值。每个样本都有不同的平均值，这表明我们需要对不同的整体光强进行补偿。 分位数标准化(Quantile Normalization) 纠正了这个技术。 分位数标准化(Quantile Normalization) 后，每个样本的值都相同，但是原始的基因顺序被保留了下来。他们称之为“Quantile Normalization”，因为标准化的数据集有分位数相同。

回归方程，主要是看各个自变量的假设检验结果，和系数。两个自变量都有统计学意义，系数分别为-5.423和0.001，也就是说，随着自变量一增加一个单位，因变量要降低5.423三个单位。自变量二同理。比如我的因变量是高血压患病与否，随着自变量一得增加，患病危险降低。说明自变量一为保护因素。

批归一化是现在越来越多的神经网络采用的方法，其具有加快训练速度、防止过拟合等优点，尤其在深度神经网络中效果非常好。现将BN的学习整理一篇文章备忘。 随着神经网络的层数加深，研究者发现神经网络训练起来越困难，收敛越慢。BN就是为解决这一问题提出的。 首先明确神经网络之所以可以先训练，再预测并取得较好效果的前提假设： 在神经网络的训练过程中，如果输入数据的分布不断变化，神经网络将很难 稳定的学习规律 ，这也是one example SGD训练收敛慢的原因(随机得到的数据前后之间差距可能会很大)。而网络的每一层通过对输入数据进行线性和非线性变换都会改变数据的分布，随着网络层数的加深，每层接收到的数据分布都不一样，这还怎么学习规律呀，这就使得深层网络训练困难。 BN的启发来源是：之前的研究表明如果在图像处理中对输入图像进行白化操作的话(所谓白化，就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布)那么神经网络会较快收敛。神经网络有很多隐藏层，图像只是第一层的输入数据，对于每一个隐藏层来说，都有一个输入数据，即前一层的输出。BN将每一层的输入都进行了类似于图像白化的操作，将每层的数据都控制在稳定的分布内，并取得了很好的效果。 BN算法是专门针对mini-batch SGD进行优化的，mini-batch SGD一次性输入batchsize个数据进行训练，相比one example SGD，mini-batch SGD梯度更新方向更准确，毕竟多个数据的分布和规律更接近整体数据的分布和规律，类似于多次测量取平均值减小误差的思想，所以收敛速度更快。 BN究竟对数据的分布做了什么处理，我们来看下面的示意图： 在概率论中我们都学过，数据减去均值除以方差后，将变成均值为0，方差为1的标准正态分布。如果数据分布在激活函数(图中假设为sigmoid)梯度比较小的范围，在深层神经网络训练中将很容易出现梯度消失的现象，这也是深度网络难训练的原因。通过规范化处理后的数据分布在0附近，图中为激活函数梯度最大值附近，较大的梯度在训练中收敛速度自然快。 但是，关键问题出现了，分布在0附近的数据，sigmoid近似线性函数，这就失去了非线性激活操作的意义，这种情况下，神经网络将降低拟合性能，如何解决这一问题呢？作者对规范化后的(0,1)正态分布数据x又进行了scale和shift操作：y = scale * x + shift，即对(0,1)正态分布的数据进行了均值平移和方差变换，使数据从线性区域向非线性区域移动一定的范围，使数据在较大梯度和非线性变换之间找到一个平衡点，在保持较大梯度加快训练速度的同时又不失线性变换提高表征能力。这两个参数需要在训练中由神经网络自己学习，即公式中的γ和β。如果原始数据的分布就很合适，那么即使经过BN，数据也可以回到原始分布状态，这种情况下就相当于恒等变换了，当然这是特殊情况。 在训练时，BN的操作步骤如第一张图所示，那么在预测时，每次只输入一张图的情况下，无法进行均值和方差的计算，此时该怎么实现BN呢？ 正是因为训练数据和测试数据是独立同分布的，所以我们可用训练时的所有均值和方差来对测试数据的均值和方差进行 无偏估计 。本来mini-batch SGD就是在整体数据量大无法一次性操作的情况下，把数据切割成几部分，用部分近似整体的解决方案。在训练时，将每一个mini-batch的均值和方差记录下，估计出整体的均值和方差如下： 首先要明确一点：BN是沿着batch方向计算的，每个神经元都会有一组（ ）在非线性激活前面约束数据。 假设batch_size=m, 输入的每一个样本有d维，记为 下标表示batch，上标表示一个样本中第几个维度，即第几个神经元。 那么BN计算如下： 中间的过程省略了，其核心思想就是BN是对每一个batch的某一固定维度规范化的，一个样本中有d维，就会求出d组（ ），即每一个神经元都有一组（ ）。 （2）卷积层的BN计算方法： 在卷积层中，数据在某个卷积层中的维度是[batch, w, h, c]，其中batch表示batch_size，w是feature map的宽，h是feature map的高，c表示channels。在沿着batch的方向，每个channel的feature map就相当于一个神经元，经过BN后会得到c组（ ）。此时的BN算法可表示如下： 原论文中BN操作是放在线性计算后，非线性激活前，即： 其中g()表示激活函数。 这里建议参考一下ResNet_v1和ResNet_v2的用法： 最后一点还需要注意的是，在使用BN后，神经网络的线性计算（WX + b）中的偏置b将不起作用，因为在（WX + b）求均值后b作为常数均值还是b，在规范化的过程中原数据要减去均值，所以b在这两步计算中完全抵消了。但由于BN的算法中有一个偏置项β，它完全可以代替b的作用，所以有BN的计算中可不用b。

observations = c(2 , 4.6 , 1 , 3.7 , 5.9 , 4.0 , 6.7 , 2.8) observations_standard=(observations-mean(observations))/(sd(observations))#验证下是否靠谱mean(observations_standard)var(observations_standard)

在使用过程中存在一些疑问，所以就认真一探究竟。Normalization 的方法很多，适应的条件也不一样。下面两篇讲的比较清晰建议下看下。 参考： https://www.jianshu.com/p/a9d5065f82a6 https://www.jianshu.com/p/a3b78bd49bcc R 包edgeR中 calcNormFactors() 函数默认使用的方法为 "TMM"，使用于没有经过其他处理的原始 RNA-seq counts 数据。 参考原作者的文章 A scaling normalization method for differential expression analysis of RNA-seq data. Mark D Robinson and Alicia Oshlack 根据经验，作者提出了一个假设——个体之间大部分的基因表达水平是没有太大变化的，变化的只是少数。一般标准化（包括TPM），都会除以 library 大小，即除以所有基因reads总和，来消除不同批次间测序深度造成的影响。例如下面的，sample A /4，sample B /8，所有基因表达量都一样，是没有差异的。 但是如果像下面这样，简简单单除以 library 大小是不行的。因为此时 library 大小不同不仅仅受到可能的测序批次的影响，而且受到 差异基因gene4 表达量的影响。sample A /4，sample B /14，你会发现所有的基因都有差异，这是不合理的。 所以，根据最开始提出的假设，大多数基因是不发生变化的，对 library 大小进行矫正。默认情况下，TMM会修剪Mg值中最高和最低的30%，剩余的基因计算factors。 如果只是edgeR 来计算差异基因，很简单。函数返回每个样本library 大小和 factors，不需要其他额外操作可以进行下一步。 如果我们想自己做些额外的事情，比如我想做生存分析，根据某个基因表达量将群体分为高表达组和低表达组此时可向下面那样做进行简单标准化。 或者 上面两种方法是等价的。 相比于TPM，此方法没有考虑转录本本身长度的影响，所以样本内不同转录本丰度我们是无法比较的（即同一个样本内测序为相同reads数的两个转录本，并不表示丰度一样，因为他们本身的基因长度不一样。理论上，基因长的，能检测到的可能性越大，如果reads数相当，表明它表达量少。）。但做差异分析的时候，我们比较的是样本之间的关系，所以这也是为什么edgeR等R包要求输入的是最原始的counts数据而不是TPM吧。（FPKM/RPKM等就不讨论了，已经被很多人认为是错误的。）

转自： http://www.bio-info-trainee.com/2043.html 提到normalization很多人都烦了，几十种方法，而对于芯片或者其它表达数据来说，最常见的莫过于quantile normalization啦。那么它到底对我们的表达数据做了什么呢？ 首先要么要清楚一个概念，表达矩阵的每一列都是一个样本，每一行都是一个基因或者探针，值就是表达量咯。 quantile normalization 就是对每列单独进行排序，排好序的矩阵求平均值，得到 平均值向量 ，然后根据原矩阵的排序情况替换对应的平均值，所以normalization之后的值只有平均值了。具体看下面的图： 在R里面，推荐用preprocessCore 包来做quantile normalization，不需要自己造轮子啦！ 但是需要明白什么时候该用quantile normalization，什么时候不应该用，就复杂很多了。 R包做： http://jtleek.com/genstats/inst/doc/02_05_normalization.html

Normalization 是为了样本之间可以比较，用来矫正系统误差。例如上样量A样本是B样本的两倍，最后得出A样本里所有蛋白都是B样本蛋白的两倍，显然是不对的。这种现象在基因测序中也存在，例如测序深度差异等，常用的R包 edgeR 等也有不同的 Normalization 方法。 最简单最粗暴的方法是假设是大部分蛋白是没有发生变化的，只有少数改变了，只要每个样本除以自身所有蛋白丰度和，就可以矫正误差。但显然也有明显的弊端，如果某些蛋白丰度极高，凭一己之力改变了丰度之和，就无法正确矫正。如下 因此，将丰度总和作为Normalization是不太可取的。因此也有其他的一些方法，取出样本中一部分代表总体来进行矫正。例如取中位数，取四分之一和四分之三分位数之间的样本来剔除极端值等。 下面文章来自 Nature -- Proteogenomics connects somatic mutations to signalling in breast cancer 首先作者对样本进行了过滤。reference 是混合样本，因为无论是 TMT 还是 iTRAQ 标记都只能标记有限样本，需要一个混合样本做参照，使在不同批次间可以比较。我们看下图每个样本与 reference的比值取对数结果大部分是符合预期的单峰分布（右），以0（1倍）为中心高斯（正太）分布，也有一些样本是明显的双峰分布（左）。 作者使用 R 包 mclust 双重高斯混合模型进行聚类，较小均值的77个样本通过QC。 其实用的就是 z-score 方法的变种，(x-均值)/标准差 。区别是，这里并不是用的总样本的标准差。 首先假设样本中只有一部分蛋白发生了改变，另一部分没有发生改变，双峰原因是因为污染等，而没有发生上下调的蛋白拥有较小的标准差。 为了归一化前面讲的进样样和系统误差，采用了下面方式，使用 mixtools 包。 以单峰模型估计出均值 双峰模型估计两个标准差 使用最小的标准差标准化 矫正前 如有错误，欢迎指正 其他方法参考文献 A systematic evaluation of normalization methods in quantitative label-free proteomics

通常在单细胞RNA测序数据中观察到文库之间测序覆盖率的系统差异。它们通常是由细胞间的cDNA捕获或PCR扩增效率方面的技术差异引起的，这归因于用最少的起始材料难以实现一致的文库制备。标准化旨在消除这些差异，以使它们不干扰细胞之间表达谱的比较。这样可以确保在细胞群体中观察到的任何异质性或差异表达都是由生物学而不是技术偏倚引起的。 在这一点上，规范化和批次校正之间的区别需要注意。归一化的发生与批次结构无关，并且仅考虑技术偏差，而批次矫正仅在批次之间发生，并且必须同时考虑技术偏差和生物学差异。技术偏倚倾向于以相似的方式或至少以与它们的生物物理特性（例如长度，GC含量）有关的方式影响基因，而批次之间的生物学差异可能是高度不可预测的。这样，这两个任务涉及不同的假设，并且通常涉及不同的计算方法（尽管某些软件包旨在一次执行两个步骤，例如zinbwave）。因此，避免混淆“标准化”和“批次校正”的数据非常重要，因为这些数据通常表示不同的事物。 我们将主要关注缩放标准化，这是最简单和最常用的标准化策略。这涉及将每个细胞的所有计数除以特定于细胞的比例因子，通常称为“大小因子”。这里的假设是，任何细胞特异性偏倚（例如，捕获或扩增效率）均会通过缩放该细胞的预期平均数来同等地影响所有基因。每个细胞的大小因子表示该细胞中相对偏差的估计，因此，将其计数除以其大小因子应消除该偏差。然后可以将所得的“归一化数据”用于下游分析，例如聚类和降维。为了演示，我们将使用来自scRNAseq软件包的数据集。 文库大小归一化是执行缩放归一化的最简单策略。 我们将文库的大小定义为每个细胞中所有基因的计数总和，假定其预期值随任何细胞特异性偏倚而缩放。 然后，在定义比例常数的情况下，每个细胞的“库大小因子”直接与其库大小成正比，从而使所有细胞的平均大小因子等于1。此定义可确保归一化的表达值与原始计数处于相同规模 ——这对解释很有用——尤其是在处理转换后的数据时。 在Zeisel脑数据中，文库大小因子在细胞之间的差异最大10倍。 这是scRNA-seq数据覆盖范围变异的典型表现。 严格来说，文库大小因子的使用是假设任何一对细胞之间的差异表达（DE）基因中都没有“不平衡”。也就是说，基因的一个子集的任何上调都可以通过不同基因子集中的相同下调幅度来抵消。这样可以通过避免合成效应来确保文库大小是相对于细胞特异性相对偏倚的无偏估计。但是，平衡的DE通常在scRNA-seq应用中不存在，这意味着文库大小归一化可能无法为下游分析产生准确的归一化表达值。 在实践中，标准化的准确性不是探索性scRNA-seq数据分析的主要考虑因素。成分偏差通常不会影响细胞群的分离，而只会影响细胞群或细胞类型之间的对数倍数变化的幅度——向着程度较小的方向。因此，库大小归一化通常在许多应用中都是足够的，这些应用的目的是识别细胞群和定义每个细胞群的top标记。 如前所述，当样本之间存在任何不平衡的差异表达时，就会出现成分偏差。以两个细胞举例，其中单个基因X与细胞B相比在细胞A中被上调。这种上调意味着（i）更多的测序资源用于A中的X，从而当每个细胞的总文库大小通过实验确定时（例如，由于文库量化）；其他的非差异基因的覆盖率降低，或（ii）当为X分配更多的读数或UMI时，A的文库大小增加，从而增加了文库大小因子，并为所有非DE基因产生了较小的归一化表达值。在这两种情况下，最终结果是，与B相比，A中的非DE基因将被错误地下调。 对于大量RNA测序数据分析，消除成分偏差是一个经过充分研究的问题。可以使用 DESeq2 包中的 estimateSizeFactorsFromMatrix（） 函数或 edgeR 包中的 calcNormFactors（） 函数来执行规范化。这些假设大多数基因不是细胞之间的DE。假设两个细胞之间多数非DE基因之间的计数大小的任何系统性差异都代表了偏差，该偏差用于计算适当的大小因子以将其去除。 然而，由于存在大量的低计数和零计数，单细胞数据应用这些bulk归一化方法可能会有问题。为了克服这个问题，我们汇总了许多细胞的计数以进行准确的大小因子估算。然后，将基于库的大小因子“分解”为基于细胞的大小因子，以标准化每个细胞的表达谱。如下所示，这是使用来自scran的 computeSumFactors（） 函数执行的。 我们使用带有 quickCluster（） 的预聚类步骤，其中每个聚类中的细胞分别进行归一化，并且将大小因子重新缩放以在各个聚类中具有可比性。这避免了在整个种群中大多数基因都是非DE的假设-在成对的簇之间仅需要非DE多数，这对于高度异质的种群来说是一个较弱的假设。默认情况下， quickCluster（） 将基于irlba软件包中的方法对PCA使用近似算法。近似值依赖于随机初始化，因此我们需要设置随机种子（通过set.seed（））以实现可重现性。 我们看到，解卷积大小因子与图7.2中的库大小因子表现出特定于细胞类型的偏差。这与由细胞类型之间强烈的差异表达引入的成分偏倚的存在是一致的。去卷积大小因子的使用针对这些偏差进行调整，以提高下游应用程序的归一化精度。 准确的归一化对于涉及对每个基因统计信息的估计和解释的过程而言最重要。 例如，成分偏倚会通过系统性地将对数倍数变化沿一个方向或另一个方向转移来破坏DE分析。 但是，对于基于细胞的分析（如聚类分析），与简单的库大小归一化相比，它往往提供的好处较少。 成分偏差的存在已经暗示了表达谱的巨大差异，因此更改标准化策略不太可能影响聚类过程的结果。 spike-in归一化基于以下假设：向每个细胞中添加了相同量的spike-in RNA。spike-in转录本覆盖范围的系统差异仅归因于细胞特异性偏差，例如捕获效率或测序深度。为了消除这些偏差，我们通过缩放“ spike-in size factor”来均衡细胞间的spike-in覆盖范围。与以前的方法相比，spike-in归一化不需要系统的生物学假设（即，没有许多DE基因）。取而代之的是，它假定将掺入的spike-in转录本（i）以恒定的水平添加到每个细胞中，并且（ii）以与内源基因相同的相对方式响应偏倚。 实际上，如果需要关注单个细胞的总RNA含量差异，并且必须保留在下游分析中，则应使用加标归一化。对于给定的细胞，内源RNA总量的增加不会增加其spike-in大小因子。这确保了总RNA含量在群体间的表达差异不会在缩放时消除。相比之下，上述其他标准化方法将仅将总RNA含量的任何变化解释为偏差的一部分，并将其消除。 举个例子，在不同亲和力的T细胞受体配体刺激后，在涉及T细胞活化的不同数据集上使用spike-in归一化 我们应用 computeSpikeFactors（） 方法来估计所有细胞的spike-in大小因子。 通过使用与 librarySizeFactors（） 中相同的推理，将每个细胞的总spike-in计数转换为大小因子来定义。 scaling将随后消除细胞间spike-in覆盖率的任何差异。 我们观察到每种处理条件下spike-in大小因子和解卷积大小因子之间存在正相关关系（图7.3），表明它们在测序深度和捕获效率上捕获了相似的技术偏倚。 但是，我们还观察到，就亲和力或时间的增加而言，对T细胞受体的刺激不断增加，导致spike-in因子相对于文库大小因子而言有所降低。 这与刺激过程中生物合成活性和总RNA含量的增加一致，这减少了每个文库中的相对spike-in覆盖率（从而减少了spike-in大小因子），但增加了内源基因的覆盖率（因此增加了文库大小因子）。 两组尺寸因子之间的差异对下游解释产生了实际影响。 如果将spike-in 大小因子应用于计数矩阵，则未刺激细胞中的表达值将按比例放大，而受刺激细胞中的表达将按比例缩小。 但是，如果使用反卷积大小因子，则会发生相反的情况。 当我们在标准化策略之间切换时，这可以表现为条件之间DE的大小和方向的变化，如下Malat1所示（图7.4）。 一旦计算出大小因子，就可以使用scater中的 logNormCounts（） 函数为每个细胞计算归一化的表达值。 这是通过将每个基因/spike-in转录本的计数除以该细胞的合适大小因子来完成的。 该函数还对归一化后的值进行对数转换，从而创建了一个称为“ logcounts”的新assay。 这些对数值将在以下各章中作为我们下游分析的基础。 对数转换很有用，因为对数值的差异表示基因表达的对数倍变化。这在基于欧几里得距离的下游过程中很重要，下游过程包括许多形式的聚类和降维。通过对对数转换后的数据进行操作，我们确保这些过程基于基因表达的对数倍变化来测量细胞之间的距离。比如，一个在细胞类型A中平均表达量为50，在细胞类型B中表达量为10的基因，或在A中为1100，B中为1000的基因，对数转化可以展现出具有强烈相对差异，因此会关注前者。 在进行对数转换时，我们通常会添加一个伪计数以避免值为零。对于低丰度基因，较大的伪计数将有效地将细胞之间的对数倍变化缩小至零，这意味着下游的高维分析将更多地由高丰度基因的表达差异来驱动。相反，较小的伪计数将增加低丰度基因的相对贡献。常见的做法是使用1的伪计数，原因很简单，即实用的原因是它保留原始矩阵中的稀疏性（即原矩阵中的零在变换后仍为零）。除大多数病理情况外，此方法在所有情况下均有效。 顺便说一句，伪计数的增加是出于将尺寸因子居中统一的动机。这确保了伪计数和规范化的表达式值都在同一范围内。伪计数为1可以解释为每个基因的额外reads或UMI。实际上，居中意味着随着计数深度的提高，伪计数的收缩效果减小。这正确地确保了表达的对数倍变化的估计（例如，根据细胞组之间对数值的差异）随着覆盖范围的扩大而变得越来越准确。相反，如果将恒定的伪计数应用于类似百万分之一的度量，则无论我们执行了多少额外的测序，后续对数倍更改的准确性都将永远不会提高。 在极少数情况下，出于由A.Lun所描述的影响，不适合直接对计数进行缩放。 简而言之，这是由于对数归一化计数的平均值与对数变换后的归一化计数的平均值不同而造成的。 它们之间的差异取决于原始计数的均值和方差，因此相对于计数大小，对数计数的平均值存在系统的趋势。 这通常表现为即使在文库大小归一化之后，轨迹也与文库大小密切相关，如图7.5所示，通过合并和拆分方法生成的合成scRNA-seq数据如图5所示。 由于问题是由于计数大小的差异而引起的，因此最直接的解决方案是降低取样高覆盖率细胞的以匹配低覆盖率细胞。 这使用大小因子来确定达到大小因子的第1个百分位数所需的每个细胞的减采样。 （只有少数几个具有较小尺寸因子的细胞被简单地按比例放大。我们不会尝试将采样缩减为最小尺寸因子，因为这将导致一个尺寸因子非常低的异常细胞过度丢失信息。）我们可以看到 这消除了前两个PC中与库大小因子相关的轨迹，从而提高了基于混合比的已知差异的分辨率（图7.6）。 对数转换仍然是必需的，但是当细胞之间的计数大小相似时，不再会导致均值变化。 虽然减采样是一种方便的解决方案，但由于需要增加高覆盖率细胞的噪声以避免与低覆盖率细胞之间的差异，因此它在统计上是无效的。 它也比简单缩放慢。 因此，我们只建议在按比例缩放的初始分析显示与大小因子高度相关的可疑轨迹后再使用此方法。 在这种情况下，通过减采样重新确定轨迹是否是对数转换的伪像是一件简单的事情。

特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为算法和模型的输入。从本质上来说，特征工程是一个数据表示和展现的过程。在实际的工作中，特征工程旨在剔除原始数据中的冗余和杂质，进而提炼出更具表征力的特征。 特征标准化（Normalization）是为了消除特征之间的量纲影响，使得不同的指标之间具有可比性。最典型的标准化就是特征的归一化处理，即将特征统一映射到[0,1]区间上。下面介绍几种常见的标准化方法： 线性函数归一化是对原始特征进行线性变换，并将结果映射到[0,1]的范围上，从而实现对原始特征的等比例缩放。公式如下： 其中 X 为特征原始值， X min 和 X max 分别为特征的最大值和最小值。该方法有一个不足，就是当有新数据引入时， X min 和 X max 可能会变化，此时所有特征值需要重新定义。 零均值标准化是一种基于原始特征的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行标准化的方法，它会将特征映射到均值为0，偏差为1的分布上。具体来说，假设特征的均值为 ，标准差为 ，那么归一化的公式定义为： 在使用梯度下降的方法求解最优化问题时，标准化/归一化可以加快梯度下降的求解速度，提升模型的收敛速度。

normalization[英][u02ccnu0254:mu0259lau026a"zeu026au0283n][美][u02ccnu0254:mu0259lau026a"zeu026au0283n]n.正常化; 标准化; 正态化; 复数：normalizations例句:1.It has become clear that liquidity normalization is not a substitute for interestrate normalization. 日渐清晰的是，流动性正常化和利率正常化是两回事。2.While in the process of realizing normalization of relations between chinaand japan, some japanese played a vital role. 在中日关系实现正常化的过程中，一些日本人士起到了至关重要的作用。

rtyrty

是的。

伊莉莎伯雅顿时空苏活紧致身体乳2006年12月申请卫生部批准的产品批准文号： 卫妆备进字(2006)第5557号

1、游戏全英文路径2、安装DIRECTX9.0C VC++ FRAMEWORK

就算转换过去也不是全中文的，只有工具栏变中文了，其它的也没什么改进的

电子局域化函数具体定义见VASP手册，讨论共价键电荷分布有点用，其它没发现有什么用途；绘图时，文件格式同电荷密度文件.....vasp可以计算，INCAR里设置LELF=.TRUE.，计算结束后，相关信息在ELFCAR里

默认定位 　默认位置　缺省的位置

你使用光盘装的还是什么安装的。

右击“我的电脑”图标——属性——高级——环境变量——点击【新建】按钮，在【变量名】输入ABAQUS_USE_LOCALIZATION，【变量值】输入1，就可完成了系统设置。

看门狗2eac启动不了怎么办？症状：启动之后显示error code 31玩不了线上。解决方法：1，在游戏目录中重新安装eac。2，安装完之后重启电脑然后重开游戏就行了。

解决方法：1，在游戏目录中重新安装eac。2，安装完之后重启电脑然后重开游戏就行了。

解决方法:1,在游戏目录中重新安装eac。2,安装完之后重启电脑然后重开游戏就行了。

Strong强壮

glocalization全球本土化

UG8.0软件安装的时候，你选择典型就可以了，不要用自定义安装，在选典型安装后，其功能都有了，GC工具箱是可以使用的。

localization of function功能定位localization of function释义[医] 机能定位网络机能局部化双语例句1The starting point of research of system of joint tort should begin with the clear regulation of its system function, and the localization of function should be based on legal value such as security, justice and efficiency.共同侵权制度研究的起点应始于其制度功能的明定，而功能的定位应以安全、正义和效率等法律价值为基础；2The effect of current government audit system of our country is not ideal. This shows that the localization of the function of the government audit system is not clear.我国现行政府审计制度效果不理想表明政府审计制度功能定位不明晰。

LOCALIZATION MISSING是“定位缺失”的意思 我只知道这个

NET Framework 2.0只是一个编程的语言扩展包，而在电脑很多软件游戏上面必须安装这个东西，安装后一般都可以使用，而某一些软件按装了NET Framework 2.0之后不一定能完全运行，这就要看软件是否兼容了。楼主如果想用一些工具软件游戏这些东西，建议安装的补丁和扩展包如下C++2005 x86C++2008 X86NET Framework 2.0NET Framework 3.0NET Framework 3.5NET Framework 4.0不过安装了这些东西后，系统启动时间会变长，还有可能会使电脑运行速度减慢。

它问你是否在%appdata%下安装插件，%AppData%在哪呢，打开“开始-程序-附件-命令行工具”，输入set，敲一下回车，然后你就会发现%AppData%在哪了。 其他的选项怎么选都没问题的啦！

提示丢失解决的方法：1、自己把相关的文件从在正常工作的安装目录中，打到这件文件，然后复制到出现问题软件的目录下。复制成功后，还要进行注册。2、打开腾讯电脑管家，在工具箱里面有一个电脑诊所功能，可以进行修复文件缺失的问题。3、实在不行就只有重装系统了

localization 定位（过程）location 位置

同学你好，很高兴为您解答！　　localization，您说的这个英文词语在我国中很常见，是属于英文会计考试核心词汇其中的一个，学好该类词汇对您的英文证书考取过程非常重要，这个词的翻译如下：地方化。　　希望高顿网校的回答能帮助您解决问题，更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。高顿祝您生活愉快！

没啥太大区别

localization[英][ˌləʊkəlaɪ"zeɪʃn][美][ˌloʊkəlaɪ"zeɪʃn]n.局部化; 地方化，局限，定位; 定域;

Localization / Localisation 是一种行业，与翻译和市场营销息息相关。Localization 团队的工作包括：1）将企业的网页、营销资料、用户使用的软件、平台等资源全部翻译成当地的语言2）确保所有翻译出来的内容读起来、看起来都很不像是翻译出来的3）甚至就连网站、广告等的设计、宣传用语等都符合当地文化，受当地人接受/欢迎

localization[英][u02cclu0259u028aku0259lau026a"zeu026au0283n][美][u02cclou028aku0259lau026a"zeu026au0283n]n.局部化; 地方化，局限，定位; 定域; 例句:1.As this localization trend picks up, sand hill road may be left in the dust. 随着这种本地化趋势的发展，沙岭路可能会被远远地甩在后面。 2.The google operating system blog points to this description used in google"s localization service as further evidence that there is something going on. 谷歌操作系统博客提到了google本地化服务中出现的一段描述，这进一步证明了google将会有所动作

不是的，不要说亲姐妹了，一点亲戚关系都没有，刘诗诗只不过是长相和气质方面跟刘亦菲酷似，因而刚毕业就迅速蹿红，媒体戏称她为刘亦菲表妹，刘亦菲第二等等

1、题目关键词： ritualization, the example of dogs 2、答题要领： (1)Briefly state the main idea of the reading passage. (2)Concentrating on the lecture given by the professor. When orally summarizing the lecture, test takers are supposed to include the main points and some key examples as well. 3、阅读材料要点： (1) ritualization is a process where behaviors displayed by some animals will be developed into one able to convey some specific message. (2) Once ritualized, a behavior will be understood by other animals that will respond to this behavior. 4、听力材料要点： (1)a dog will show its teeth before an attack. How this teeth-bearing can be interpreted as a signal of an attack can be traced back to long time ago. (2)long long ago, when dogs were threatened, they would bite whatever animals attacking them with the initial action as showing their teeth. Later on, other animals knew dogs would attack them after dogs teeth were shown.Over time, dogs found that they didn"t really have to attack other animals and just a simple teeth-showing was enough to send out a warning signal and could serve as a form of defense mechanism. 5、模板： (1) In this set of materials, the reading passage is (the title of the reading passage) and the listening material is a lecture by a professor on the same topic. 当然，如果你觉得你的听力材料的理解率很高也不用谈及阅读材料中的内容。只是第一段说起来实在太easy了。 (2) In the reading passage, the university made an announcement that...本段可以省略，但是前提是你对于听力材料理解率很高，不会时间未到却无话可说了。 (3) In the lecture, the professor...不但要包括主要的观点而且最重要的是要包括教授举出的例子。

叠加法

是英国十个便士的硬币。

urbanization

把前面的那两个都打上勾，将Main pad counte和Platen pad counter这两项都选上，最后点Initialization，就可以了！PLEASE SELECT PARTS的翻译过来的意思就是“请选择选项”，就是操作的对象

词义不一样，没什么区别。rationalization的意思是合理化，复数是rationalizations，rationality的意思是合理性，复数是rationalities。

recontextualization英 [reku0259ntekstu0283uu0259lau026azeu026anu0283] 　 　 美 [reku0259ntekstu0283uu0259lau026azeu026anu0283] 　 　回归语境化

三种用法所表达的意思不同。1、用 does, 需要在 industrialization and urbanization 前加定冠词 the, 把它视作一项改革措施, 意思是 “工业化和城镇化这项措施如何导致社会改革” 2、用 do 则把工业化和城镇化看作是两种不同的改革措施, 意思是 “工业化和城镇化两种措施如何导致社会改革”。lead to social reform? 3、用 did 表示工业化和城镇化是过去实行的改革措施, 虽然语法正确, 但与事实不符。

digit 数字 --> digitalize 数字化 －－＞ digitalization （抽象名词）数字化digit --> digitize －－＞ digitization （具体的）数字化(采集信号)用法 举例：Digitalization is the key for quick calculation of this comples problem.Digitization of the data is performed by the AD convertor.

ElizabethRoseYoung外文名：ElizabethRoseYoung职业：演员代表作品：《自由职业者》合作人物：JessyTerrero

不是这么断句的，应该是QueenElizabethI did not want to be left-------out of any decisions-----to do with Scotland，这样应该好理解了吧。

CPU虚拟化技术VT技术带给我们的最大改进是可以同时运行多个系统， 有了VT技术，就可以在一台服务器上运行多个操作系统，从而大幅降低成本。而对于我们普通消费者而言，VT技术在目前的应用还非常有限，相信只有很少数的用户会需要同时运行多个系统。 普及下知识： 所谓虚拟化，是指将单台电脑软件环境分割为多个独立分区，每个分区均可以按照需要模拟电脑的一项技术。它的技术实质是通过中间层次实现计算资源的管理和再分配，使资源利用实现最大化。虚拟化分区带来的最大好处是使同一个物理平台能够同时运行多个同类或不同类的操作系统，以分别作为不同业务和应用的支撑平台。 虚拟化有两种实施方式：传统的纯软件虚拟化方式（无需CPU支持VT技术）和硬件辅助虚拟化方式（需CPU支持VT技术）。纯软件虚拟化运行时的开销会造成系统运行速度较慢，有数据表明其引起的系统性能下降可能达5%-20%。所以，支持VT技术的CPU在基于虚拟化技术的应用中，效率将会明显比不支持硬件VT技术的CPU的效率高出许多。 现在CPU的VT技术就是：为了提升Windows 7的兼容性（因为目前多数软件都是基于XP或下开发的，），Windows 7为用户提供了一种称为XP模式的功能，这个XP模式可以让用户在Windows 7中运行基于XP系统开发的软件。 但是要想能运行这个XP模式，CPU必须要支持VT技术，且系统内存不低于2G。但是目前占处理器市场绝大部分份额的英特尔处理器，其平民级的CPU甚至连部分四核CPU都不支持VT技术，所以争论出来了.....给你们看一个网上问题的一些答案：CPU不支持VT（虚拟化）技术对使用WINDOWS 7有什么影响？答案01：使用Windows7的虚拟（windowXP）功能性能受损，无法最大限度使用CPU性能 有很多用户对window7没有太大的信心，希望能通过间接使用XP微软针对这一要求开发了虚拟系统，即可对XP进行操作，在适应了最新的操作系统后又可对小7进行操作，充分体现了微软研发团队对小7的信心 答案02：WINDOWS 7有一功能就是模拟WINDOWS XP模式。这是需要CPU的虚拟化功能的，E7400等CPU不具备。但是并不影响WINDOWS 7正常运行，只是不能使用这项功能。答案03：VT是提供Win7的虚拟机支持的，虚拟机模拟WinXP答案04：主要是不能使用虚拟XP功能，其他没影响，虚拟机也可以用VMWARE这类第三方软件代替答案05：没有虚拟化技术，你就不能虚拟xp使用，如果没有必要就不要考虑换WIN7使用 答案06：用处就是有些软件不能在windows7下使用，但是windows7可以模拟XP的环境，让软件在模拟出来的XP环境下运行，从而解决软件的兼容问题。提醒一句，不要对windows7有太大的幻想。答案07：能够安装 只是不能用虚拟技术罢了 。不用也可以的。你也不一定用的着虚拟技术。 从上面一些答案和收集一些资料来分析，个人觉我们也不必太过于去在意自己的计算机是否支持VT技术，因为并不是每个人都能用得到的，比如说对于普通游戏玩家和家庭用户，这个XP模式可以说几乎是用不到的，毕竟现在XP系统已老化，需要新的系统取代。而vstart系统因为损耗资源很大，没多少人接受。而Windows 7结合了XP和vstart得优点，功能强大且消耗低。现在通过先出的几个版本来看，效果不错，受到了很多用户欢迎。并且现在都有相当多的常用软件和相当多的游戏都能很好的兼容Windows 7系统了，可以这样说，虽然现在XP系统仍是主流，但是将来Windows 7必定会是XP的完美替代者，现阶段，游戏开发商和软件开发商将不得不考虑他们所开发的游戏和软件能否在Windows 7系统环境下完美的运行，所以我们大可不必过多的担心由于无法在Windows 7中开启XP模式而会影响到我们的正常使用，但是如果你是计算机发烧友、软件开发者或计算机专业技术人士，或者是企业用户，那么是否需要VT技术是非常值得考虑的。

歌名：You Are My Sunshine歌手：Elizabeth Mitchell词曲：Jimmie Davis / Charles Mitchell所属专辑：You Are My Sunshine发行时间：2002-01-01发行公司：Little Bird中英歌词：You are my sunshine你是我的阳光My only sunshine.我唯一的阳光You make me happy即使天空布满灰霾When skies are grey.你也令我满心愉悦You"ll never know, dear,亲爱的，你永远也不会知道How much I love you.我有多么爱你Please don"t take my sunshine away请不要离开，我生命中的阳光The other night, dear,亲爱的，某天晚上When I lay sleeping当我沉沉入睡I dreamed I held you in my arms.我梦见拥你在臂弯When I awoke, dear,可是当我醒来，亲爱的I was mistaken我发现一切都是虚幻So I hung my head and cried.于是我只好抱头痛哭You are my sunshine,你是我的阳光My only sunshine.我唯一的阳光You make me happy即使天空布满灰霾When skys are grey.你也令我满心愉悦You"ll never know, dear,亲爱的，你永远也不会知道How much I love you.我有多么爱你Please don"t take my sunshine away.请不要离开，我生命中的阳光You are my sunshine,你是我的阳光My only sunshine我唯一的阳光You make me happy即使天空布满灰霾When skys are grey.你也令我满心愉悦You"ll never know, dear亲爱的，你永远也不会知道How much I love you我有多么爱你Please don"t take my sunshine away请不要离开，我生命中的阳光Please don"t take my sunshine away.请不要离开，我生命中的阳光Please don"t take my sunshine away.请不要离开，我生命中的阳光百度搜索“you are my sunshine 伴奏”，百度音乐里曲名《you are my sunshine - 伴奏》时长为02:48的纯音伴奏版，即为Elizabeth Mitchell的版本。http://music.baidu.com/song/2088913558/94087c824a96010

你好，很高兴为你解答。意思是住院治疗指标。希望对你有帮助。

If you see this error: The above error can be triggered when you intialize a variable on the driver (master), but then try to use it on one of the workers. In that case, Spark Streaming will try to serialize the object to send it over to the worker, and fail if the object is not serializable. Consider the following code snippet: This will trigger that error. Here are some ideas to fix this error: 原文链接： https://databricks.gitbooks.io/databricks-spark-knowledge-base/content/index.html

歌词： Drip drop, Drip drop...Now only heaven knowsHow I really feel insideI try my best not to let it showBut late at night, In my roomI think of you and start to cryYou know that I"m emotionalBut still you break my heartLet"s make no mistakesWe both know thatYou"re the one responsibleFor hurting me this wayNow my tears fall like rainDrip dropWhen will my tear drops stopFalling for you? - Tick tockSteady as a clock, Drip dropI"m hoping someday soonI"ll be over you - Drip dropWhen will my tear drops stopFalling for you? - Tick tockSteady as a clock, Drip dropI"m hoping someday soonI"ll be over youIt"s a quater after twelveI know I should be in bedBoy you got me feeling sorry for myselfI must confess, this loneliness is killing meI"m so upsetHow could you break all your promisesLike you told me, You"d be there to hold meI can not believe the way I fell for itI was a fool to buy all the lies you sold meDrip dropWhen will my tear drops stopFalling for you? - Tick tockSteady as a clock, Drip dropI"m hoping someday soonI"ll be over you - Drip dropWhen will my tear drops stopFalling for you? - Tick tockSteady as a clock, Drip dropI"m hoping someday soonI"ll be over youMaybe we were never meant to beI"m sorry that it took so long for meTo see what"s happeningYou come around and then it rains againDrip drop...Drip dropWhen will my tear drops stopFalling for you? - Tick tockSteady as a clock, Drip dropI"m hoping someday soonI"ll be over you - Drip dropWhen will my tear drops stopFalling for you? - Tick tockSteady as a clock, Drip dropI"m hoping someday soonI"ll be over youIt"s raining, It"s pouringI try hard ignoring these tearsI try so hard, Ignoring the tearsIt"s raining, It"s pouringI try hard ignoring these tears已发送，请采纳哦~

generalization 名词 n. 普遍化;概括;综合;归纳example名词 n. [C]1.例子;样本;样品[(+of)]This dictionary has many examples of how verbs are used. 这本词典有许多关于动词用法的例句。 2.范例;榜样;楷模[(+to)]Their courage was an example to all of us. 他们的勇气是我们大家学习的榜样。 3.儆戒,警告表示举例，有固定词组搭配如for example set an example to sb给某人树立了榜样generalization 则直接使用

白智英-一份爱就够了하루만 더 기다리다 말거야 哈鲁慢得可大力大吗日咯呀이제 그만 너를 다 잊어내고 말거야 一在哥慢呢日达意则奈鼓吗日咯呀이 정도면 많이 기다렸잖아 一曾度米昂吗你可大料咋那얼마 못 가 잊었단 그 말은 하지마 俄日吗莫噶一则但哥吗棱哈吉吗알아 다 알아 많이 힘들 거 라서 阿拉达 阿拉 吗你himder哥啦搜끝내 다시 너를 찾을 나는 여자이니까 跟奈大系呢日擦子日那嫩夜咋一你噶사랑 하나면 돼 난 그거면 돼 다른 건 아무 것도 필요 없어 撒狼哈达秒对 楠可哥秒对 大冷哥啊目哥渎皮留哦不搜네 품에서만 행복해서 난 웃으며 살 수 있었나 봐 奈噗卖搜慢汗布凯搜 楠五四秒撒日速一搜那吧내 사라진 미소 짙어진 눈물 네 손길을 더 바라니까 奈萨拉进谜速 进图进怒目日 奈孙科日都巴拉你噶돌아와 제발 오늘이 지나면 度啦哇再巴日 哦嫩里基纳秒내 눈물은 끝을 모르고 흘러 奈怒目日跟特日目日股和日热메마른 이 가슴에 눈물꽃이 피고 买吗棱你卡色买怒目股其皮鼓네가 아니면 누구도 마음을 안 주는 그런 나니까 奈噶啊你秒 奴股都 吗恩们日 按阻嫩可聊那你噶너만 있으면 돼 난 그러면 돼 유난히 고집스런 나였지만 呢慢一丝秒对 楠可了秒对 有那你估进丝楞 那有机慢쓸 모가 없어 쓸 데가 없는 자존심까지 버렸잖아 丝日磨噶哦不搜 司日代噶俄木嫩 咋总新木噶即 播聊咋那내 마지막 사랑 간절한 사람 두 손을 모아 빌테니까 奈马季吗撒狼干则蓝撒狼度搜嫩日某啊比日太你噶돌아와 제발 내일이 지나도 기다릴 내게로 图拉瓦在巴日 乃一里辑那都可大力日奈该路奈该路

这个我知道哦，我解释给你哈。1.major是主修专业 minor是辅修专业 主修一定要有 辅修可以自己凭兴趣或是未来发展需要来选则，但有些专业也会要求学生必学一门特定的minor。举例来说，我一朋友学数经，数学是major 经济是必学的minor；我和我室友都学的是工程，我凭兴趣选了门数学的minor，他从未来的角度出发选了门管理的minor；另外minor+major不等于双学位，minor的课要少得多 举例来说，要主修数学要学几十门专业课 但辅修数学就只学8门就够了。

可选均化池选配均化池

中立性（Neutrality）是指在获得、选择、表述会计信息时，不存在任何主观臆断和偏见，这些信息也不会被用于操纵或影响信息使用者对信息的接受程度。中和反应（Neutralization） 倘若泄漏酸性或碱性化学品，可考虑采用中和反应将之中和，从而有毒物改变性质，成为低毒活无毒的物质。

realization 和 implementation 的区别realization 这个单词的词义是:n.实现;认识，领会implementation 这个单词的词义是:n.贯彻;成就;implement的变形;安装启用

ElizabethGiordanoElizabethGiordano是一名演员，主要作品有《魔鬼护路工》《令人震惊的谎言》等。外文名：ElizabethGiordano职业：演员、制作人代表作品：《魔鬼护路工》合作人物：弗兰克·扎格里诺

0182：Bad CRC2.Enter BIOS setup and load setup defaults.(CRC2不正确。请进入BIOS setup并装入其中的缺省Setup设置。) EEPROM中的CRC2设置的校验和不正确。转至IBM BIOSsetup utility。按F9，然后按Enter键以装入缺省设置。按F10，然后按Enter键以重新启动系统。

这个不需要做处理的，直接用就是了。如果直接取出来显示在 Label 上，内部做过转义的。所以无需理会。

即使你没有用过对象序列化（serialization），你可能也知道它。但你是否知道 Java 还支持另外一种形式的对象持久化，外部化（externalization）？下面是序列化和外部化在代码级的关联方式：public interface Serializable {}public interface Externalizable extends Serializable {void readExternal(ObjectInput in);void writeExternal(ObjectOutput out);}序列化和外部化的主要区别外部化和序列化是实现同一目标的两种不同方法。下面让我们分析一下序列化和外部化之间的主要区别。通过Serializable接口对对象序列化的支持是内建于核心 API 的，但是java.io.Externalizable的所有实现者必须提供读取和写出的实现。Java 已经具有了对序列化的内建支持，也就是说只要制作自己的类java.io.Serializable，Java 就会试图存储和重组你的对象。如果使用外部化，你就可以选择完全由自己完成读取和写出的工作，Java 对外部化所提供的唯一支持是接口：voidreadExternal(ObjectInput in)void writeExternal(ObjectOutput out)现在如何实现readExternal() 和writeExternal() 就完全看你自己了。序列化会自动存储必要的信息，用以反序列化被存储的实例，而外部化则只保存被存储的类的标识。当你通过java.io.Serializable接口序列化一个对象时，有关类的信息，比如它的属性和这些属性的类型，都与实例数据一起被存储起来。在选择走Externalizable这条路时，Java 只存储有关每个被存储类型的非常少的信息。每个接口的优点和缺点Serializable接口? 优点：内建支持? 优点：易于实现? 缺点：占用空间过大? 缺点：由于额外的开销导致速度变比较慢Externalizable接口? 优点：开销较少（程序员决定存储什么）? 优点：可能的速度提升? 缺点：虚拟机不提供任何帮助，也就是说所有的工作都落到了开发人员的肩上。在两者之间如何选择要根据应用程序的需求来定。Serializable通常是最简单的解决方案，但是它可能会导致出现不可接受的性能问题或空间问题；在出现这些问题的情况下，Externalizable可能是一条可行之路。