所以我正在使用 Compare-Object,它对于比较文件效果很好。但如果只是字符串呢?有没有办法找出字符串之间的差异?CompareTo() 擅长报告存在差异,但不报告差异是什么。例如:
PS:> $a = "PowerShell rocks"
PS:> $b = "Powershell rocks"
PS:> $a.CompareTo($b)
1
PS:> Compare-Object -ReferenceObject $a -DifferenceObject $b
PS:>
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
什么也没有返回。
有什么方法可以让我了解字符串之间的实际差异,而不仅仅是存在差异?
C# 具有名为“Obsolete”的属性,以指示不应再使用某个函数。在 .net API 规范中,当类/函数过时时,我们说这是“不推荐使用的”。所以我想知道“过时”和“过时”之间的区别。
谢谢。
跟进这三个主题:
我正在寻找一种解决方案来比较和显示两个实体修订版之间的差异(添加/编辑/删除的内容)。
假设我有如下实体:
@Entity
@Table(name = "MAIN_ENTITY")
@Audited
public class MainEntity implements Serializable {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
@Column(name = "ID")
private Long id;
@Column(name = "NAME")
private String name;
@Column(name = "SHORT_NAME")
private String shortName;
@OneToOne(cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY, optional = false)
@JoinColumn(name = "MAIN_ENTITY_COUNTER_ID")
private MainEntityCounter mainEntityCounter;
@OneToMany(cascade = CascadeType.ALL, mappedBy = "mainEntity", fetch = FetchType.LAZY, orphanRemoval = true)
@JsonManagedReference
@OrderBy
private Set<Tag> tags = new HashSet<Tag>();
// getters …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我在linux下工作,在我看来“-g”和“-ggdb”的效果没有太大区别。我只发现使用“-ggdb”会生成大几个字节的二进制文件。
那么 gdb 应该有一个“-g”选项和另一个“-ggdb”选项的核心区别是什么?
Oracle Instant Client 和 Oracle Client 有什么区别?你能给我解释一下吗?谢谢
是否可以使用 React.js 开发本机移动应用程序,或者我是否需要为移动应用程序明确使用 React Native?React.js 和 React Native 有什么区别?
我正在尝试使用 Javascript 计算两个 EPOCH 时间戳之间的差异(以秒为单位)。
我有两个时间戳:
START: 1565628094441
END: 1565714527812
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
两个时间戳都是使用以下方法获得的:
var time = new Date().getTime().toString();
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想确定两个时间戳之间的差异(以秒为单位)。我知道 Javascript 以毫秒为单位返回纪元,但我仍然无法找到一种方法将它们正确地转换为秒。
这是我尝试过的:
var differenceSec = (END- START)/1000;
// This gives us 86433.371 Seconds (~1440 minutes).
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
使用 Epoch Converter(https://www.epochconverter.com/#tools)我知道真正的差异应该在 30 秒左右。我在这里做错了什么?
您能帮我解决这个问题吗,因为我进行了很多搜索但无法解决。我有一个用于电力消耗的多变量数据框,并且我正在使用时间序列的 VAR(向量自回归)模型进行预测。我做出了预测,但我需要反转时间序列(energy_log_diff),因为我应用了季节性对数差来使序列平稳,以获得真实的能量值:
df['energy_log'] = np.log(df['energy'])
df['energy_log_diff'] = df['energy_log'] - df['energy_log'].shift(1)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
为此,我首先做了:
df['energy'] = np.exp(df['energy_log_diff'])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这应该给出滞后 365 天的 2 个值之间的能量差,但我也不确定这一点。
我怎样才能做到这一点?
我有这个小玩意:
# A tibble: 2 x 8
a.x b.x c.x d.x a.y b.y c.y d.y
<int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 13 13 12 11 7 1 4 2
2 17 11 0 0 16 2 0 0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
df <- structure(list(a.x = c(13L, 17L), b.x = c(13L, 11L), c.x = c(12L,
0L), d.x = c(11L, 0L), a.y = c(7L, 16L), b.y = 1:2, c.y = c(4L,
0L), d.y = c(2L, 0L)), row.names = c(NA, -2L), class = …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) difference ×10
tree ×2
algorithm ×1
c# ×1
client ×1
compare ×1
compareto ×1
comparison ×1
date ×1
debugging ×1
deprecated ×1
dplyr ×1
epoch ×1
function ×1
gdb ×1
hibernate ×1
javascript ×1
linux ×1
obsolete ×1
oracle ×1
powershell ×1
python ×1
r ×1
react-native ×1
reactjs ×1
reverse ×1
string ×1
time ×1
time-series ×1