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1、高阶函数：根据go语言的数据类型的特点，可以将一个函数作为另一个函数的参数 fun1()，fun2()将fun1函数作为fun2这个函数的参数。
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2、容易产生歧义！ 定义函数如下：def func(alist=None， blist) 调用方式为func(lista)，当lista对应于参数blist则函数调用正确，如果对应于alist，则函数调用错误。
3、直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可，返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法，因此可以直接作为 handler。
4、一开始，焦点就放在go的运行时上，觉得可能是go和c相互调用的方式不对。经过合理猜测，并用测试进行验证后，发现问题还是在第三方拉流的SDK上，它们的回调函数必须要快，否则有可能会阻塞它们的回调线程。
1、强光手电，没有最好，符合要求、好用就可以。
2、WGAN中使用的损失函数是torch.mean，因为它可以更好地衡量真实样本和生成样本之间的差异，从而更好地训练生成模型。torch.mean可以更准确地衡量模型的性能，并且可以更好地控制生成模型的训练过程。
3、想要很好的预防TORCH综合症，要特别注重孕妇的个人卫生及防护，避免与易感因素接触。怀孕期间不使用未煮熟的肉食品，接触生肉及处理动物粪便时要佩戴手套，在孕前也要做好优生检查，排除活动性感染后再怀孕，降低感染的风险。
1、一个星期左右。如果学习操作时间足够，而且是基于别人写好的分析流程，估计几天就可以完成了，例如我们以细胞焦亡的纯生信分析为例：数据下载与整理。差异分析。进行肿瘤分型，并且进行生存分析。
2、描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。我们具备前景基因，背景基因以及描述信息我们就可以做富集分析啦。前景基因：这是必须的啦。有时候需要进行ID转换，但是个人觉得ID转换根据需要来就行。
3、通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。本节视频教程，就让我们带大家学习什么是GO、KEGG富集分析，它们的主要原理是什么，并简单展示使用DAVID进行差异表达基因GO富集分析的操作过程。
4、蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号，而GO号可对于到Term，即功能类别或者细胞定位。 功能富集分析： 功能富集需要有一个参考数据集，通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。
5、类似的，在GO分析中：KEGG通路中对富集的计算也十分类似。因此通过上述一顿操作猛如虎后的，即可得到基因n是否在M/k 类中富集（N）的概率（P）。既然P-value 针对的是极端情况，那就让情况更极端一些好了。
6、进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。