⑴ c语言笔记（五）----struct，enum，typedef等
成员表列由若干个成员组成，每个成员都是该结构的一个组成部分。
对每个成员也必须做类型声明。
其形式为：
类型声明符 成员名;
例如：
注意， 最后括号外面的;分号是不可少的 。
结构定义之后，才可以进行变量声明。
凡声明为结构 stu 的变量都由上述4个成员组成。
由此可见，结构是一种复杂的数据类型，是数目固定，类型不同的若干有序变量的集合。
声明结构变量 有以下三种方法。
使用上面定义的stu为例：
如：
也可以用宏定义使一个符号常量来表示一个结构类型。例如：
例如：
这种形式的声明的一般形式为：
例如：
这种声明的一般形式为：
第三种方法与第二种方法的区别在于第三种方法中省去了结构名，而直接给出结构变量。
在程序中使用结构变量时，往往不把她作为一个整体来使用。
在ANSI C中除了允许有相同类型的结构变量相互赋值以外，一般对结构变量的使用，包括 赋值、输入、输出、运算 等都是通过结构变量的成员来实现的。
表示结构变量成员的一般形式为：
结构变量名.成员名
例如： boy1.num boy2.sex
如果成员本身又是一个结构，则必须逐级找到最低级的成员才能使用。如： boy1.birthday.month
结构变量的赋值就是给各成员赋值。
数组的元素也可以是结构类型的。
因此可以构成结构型数组。
初始化赋值：
当然也可以在定义 stu结构 时同时声明 pstu。
赋值是把结构变量的首地址赋予该指针变量，不能把结构名赋予该指针变量。
如果 boy 是被声明为 stu类型 的结构变量。
则：
有了结构指针变量，就能更方便地访问结构变量的各个成员。
其访问的一般形式为：
(*结构指针变量).成员名
或
结构指针变量->成员名
例如： (*pstu).num 或 pstu->num
例如：
介绍数组的时候，曾介绍过数组的长度是预先定义好的，在整个程序中固定不变。
C语言中不允许动态数组类型。
例如：
但是又有此需求，为了解决这个问题，C语言提供了一些内存管理函数，这些内存管理函数可以按需要动态地分配内存空间，也可把不再使用的空间回收待用，为有效地利用内存资源提供了手段。
常用的内存管理函数有3个：
例子：分配一块区域，输入一个学生数据
上面的例子采用了动态分配的办法为一个结构分配内存空间。
每一次分配一块空间可用来存放一个学生的数据，我们可称之为一个节点。
有多少个学生就应该申请分配多少块内存空间，也就是说要建立多少个节点。
当然用结构数组也可以完成上述工作，但如果预先不能准确把握学生人数，也就无法确定数组大小。
而且当学生留级、退学之后也不能把该元素占用的空间从数组中释放出来。
用动态存储的方法可以很好地解决这些问题。
有一个学生就分配一个节点，无须预先确定学生的准确人数，某学生退学，可删去该节点，并释放该节点占用的存储空间，从而节约了宝贵的内存资源。
另一方面，用数组的方法必须占用一块连续的内存区域。
而使用动态分配时，每个节点之间可以是不连续的（节点内是连续的）。
节点之间的关系可以用指针实现。
即在节点结构中定义一个成员项来存放下一节点的首地址，这个用于存放地址的成员，常把他称为指针域。
可在第一个节点的指针域内 存入第二个节点的首地址，在第二个节点的指针域内 又存入第三个节点的首地址，如此串联下去直到最后一个节点。
最后一个节点因无后续节点连接，其指针域可赋值 0
这种连接方式，在数据结构中称为“链表”。
链表的基本操作主要有以下几种：
例子：建立一个三个节点的链表，存放学生数据。为简单起见，我们假定学生数据结构中只有学号和年龄两项。可编写一个建立链表的函数create。程序如下：
create函数 用于建立一个有 n个节点 的链表，他是一个指针函数，他返回的指针指向 stu结构。
在create函数内定义了三个 stu结构 的指针变量。
head为头指针，pf为指向两相邻节点的前一节点的指针变量。
pb为后一节点的指针变量。
枚举是一种 基本数据类型 ，而不是一种 构造类型 ，因为他不能再分解为任何基本类型。
enum 枚举名{ 枚举值表 };
例如： enum weekday { sun,mou,tue,wed,thu,fri,sat };
enum weeakday a,b,c;
或者为：
enum weekday { sun,mou,tue,wed,thu,fri,sat }a,b,c;
或者为：
enum { sun,mou,tue,wed,thu,fri,sat }a,b,c;
例子：
说明：
只能把枚举值赋予枚举变量，不能把元素的数值直接赋予枚举变量。如：
a=sun;b=mon; 是正确的
a=0;b=1; 是错误的。
如果一定要把数值赋予枚举变量，则必须使用强制类型转换。
如： a=(enum weekday)2;
还应该说明的是枚举元素不是字符常量也不是字符串常量，使用时不要加单、双引号。
例子：
typedef定义的一般形式为：
typedef 原类型名 新类型名
其中原类型名中含有定义部分，新类型名一般用大写表示，一般用大写表示，以便于区别。
有时也可用 宏定义 来代替 typedef 功能，但是 宏定义 是由 预处理 完成的，而 typedef 则是 在编译时 完成的，后者更为灵活方便。
使用 typedef 定义数组、指针、结构等类型将带来很大的方便，不仅使书写简单而且使意义更加明确，因而增强了可读性。
例如：
又如：
⑵ 看C语言的书需要做笔记吗
1、笔记要做，而且最好分类，便于查询
2、多练习程序，程序内做好注释，便于理解
3、每个小功能的程序最好独立保存一个文件，便于移植
4、好的学习方法，能起到事半功倍的作用
5、好好学习，天天向上，嘿嘿
⑶ C语言笔记——取值范围
这章主要是留作备用，作为补充知识的吧，不过常用的数据类型的取值范围还是得做一下了解，并且记住的。
这里得先明确几个个概念：
那么一个字节的大小能表示多大的数呢？
11111111b = FFh = 255
所以我们可以看出，在无符号位的情况下，一个字节就能表示 0 ~ 255 的数。
通常，在有符号情况下，也就是变量类型之前有 signed 这样的情况下，8 个比特位的第一位为符号位。
关系为：如果符号位是 0 ，那么这就是一个正数；如果符号位为 1 ，那么这就是一个负数。
那么们举个栗子：
一个 int 型的变量，默认是 signed int 并且是 4 个字节的，那么就占有 8 * 4 = 32 个比特位，同时他第一位是符号位，那么就只有 31 个比特位是表示数值的，表示的大小就是 -2的31次方~2的31次方
这里引入一个补码的概念，虽然我并不知道这个有啥用，但是我看教程都讲了，那就也写一下吧。
⑷ 我是大一新生，c语言需要记笔记吗
需要，任何课程都需要
⑸ c语言程序设计 参考文献
C语言程序设计实际上是一个非常艰难的事情，因为很多人在这方面做了许多的尝试，当然了，作为一种新的一种格式，请要学会这种技术也是一个非常困难的事情，当然在很多时候，我们都会在这个事情要做很多的努力，毕竟这种程序设计一旦做好的话，确实有很大的前途，但是想要整体的了解确实是非常困难的事情，所以说想要了解很多。c语言程序设计方面的知识，那么想要了解的文献就非常的多了，建议你还是从最基础的一些学科开始练习，因为这些基础的参考文献才是最有用的，比如说c语言入门。课程300级，这个就是非常有用的一个基础类书籍，这部书籍其实你自己好好的去看一下，基本上有一些关键的一些技术就能够掌握了，但是这种技术的掌握只是一个初步的阶段。当你把这个他会之后，再看一些更深层次的创设经验书籍，这些书籍就会给你说很多相关的专业的知识，当你看好上面的那个基础书籍之后，那么再看这些就非常的明显了，当然了，在这些研究的时候，你还是要有更多的毅力，暑假给自己设定好一个目标，当你看完一个基础书籍之后，再去寻找另一个。要知道这种语言程序设计是非常枯燥的，如果没有一个明确的目标，就会陷入一个非常尴尬的设计之中。所以说在这样的情况之下只要你自己考虑好才能够让自己的整个的事业和工作做得更好这种设立的时候，一定要让自己有更多的目标，从而才能过上自己，在目标的达成上做到一定的发展，从而就会让自己在整个的语言程序设计方面处取得更好的战绩，可多人在学习的时候，就是因为刚开始的基础打的不牢铐，所以说后来在关键的技术方面却反而是落下了很多，所以说上面给你推荐的两部书记一定要重点去参考，这样的情况下，你才会获得成功，假设如果自己不去好好的努力，反而是喜欢好高骛远的话，那么在语言程序设计方面就很难取得突破了，因为这方面的基础知识是非常必要的，也是非常重要的，如果你能坚持下来的话，就会获得成功，如果你自己坚持不下来，而且没有这样的耐心那么你最好提前放弃因为学习对于每一个人来说要根据自己的个性如果的个性不适合这种语言程序设计的话那么就要离开毕竟这是一个非常枯燥的这种设立的时候，一定要让自己有更多的目标，从而才能过上自己，在目标的达成上做到一定的发展，从而就会让自己在整个的语言程序设计方面处取得更好的战绩，可多人在学习的时候，就是因为刚开始的基础打的不牢铐，所以说后来在关键的技术方面却反而是落下了很多，所以说上面给你推荐的两部书记一定要重点去参考，这样的情况下，你才会获得成功，假设如果自己不去好好的努力，反而是喜欢好高骛远的话，那么在语言程序设计方面就很难取得突破了，因为这方面的基础知识是非常必要的，也是非常重要的，如果你能坚持下来的话，就会获得成功，如果你自己坚持不下来，而且没有这样的耐心，那么你最好提前放弃，因为学习对于每一个人来说，要根据自己的个性，如果的个性不适合这种语言程序设计的话，那么就要离开，毕竟这是一个非常枯燥的学问，想要在短期内获得成功是完全不可能的，而是需要长时间，而且还需要更多的精力才能够成功，所以说在这样的情况下，你必须要在长期打仗的基础上，还要不断地去努力提高自己其他方面的知识，所以说是一个艰难的过程，你想要完全实现的话，那么就需要自己做更多的努力了，所以在这方面自己一定要更加的去研究，从基础上去了解，这样才能够慢慢的让自己的这种语言是设计程序能力慢慢的吐钱出来，当然这需要一个很漫长的过程，需要你的坚持。
⑹ c语言程序设计 参考文献
C语言程序设计实际上是一个非常艰难的事情，因为很多人在这方面做了许多的尝试，当然了，作为一种新的一种格式，请要学会这种技术也是一个非常困难的事情，当然在很多时候，我们都会在这个事情要做很多的努力，毕竟这种程序设计一旦做好的话，确实有很大的前途，但是想要整体的了解确实是非常困难的事情，所以说想要了解很多。c语言程序设计方面的知识，那么想要了解的文献就非常的多了，建议你还是从最基础的一些学科开始练习，因为这些基础的参考文献才是最有用的，比如说c语言入门。课程300级，这个就是非常有用的一个基础类书籍，这部书籍其实你自己好好的去看一下，基本上有一些关键的一些技术就能够掌握了，但是这种技术的掌握只是一个初步的阶段。当你把这个他会之后，再看一些更深层次的创设经验书籍，这些书籍就会给你说很多相关的专业的知识，当你看好上面的那个基础书籍之后，那么再看这些就非常的明显了，当然了，在这些研究的时候，你还是要有更多的毅力，暑假给自己设定好一个目标，当你看完一个基础书籍之后，再去寻找另一个。要知道这种语言程序设计是非常枯燥的，如果没有一个明确的目标，就会陷入一个非常尴尬的设计之中。所以说在这样的情况之下只要你自己考虑好才能够让自己的整个的事业和工作做得更好这种设立的时候，一定要让自己有更多的目标，从而才能过上自己，在目标的达成上做到一定的发展，从而就会让自己在整个的语言程序设计方面处取得更好的战绩，可多人在学习的时候，就是因为刚开始的基础打的不牢铐，所以说后来在关键的技术方面却反而是落下了很多，所以说上面给你推荐的两部书记一定要重点去参考，这样的情况下，你才会获得成功，假设如果自己不去好好的努力，反而是喜欢好高骛远的话，那么在语言程序设计方面就很难取得突破了，因为这方面的基础知识是非常必要的，也是非常重要的，如果你能坚持下来的话，就会获得成功，如果你自己坚持不下来，而且没有这样的耐心那么你最好提前放弃因为学习对于每一个人来说要根据自己的个性如果的个性不适合这种语言程序设计的话那么就要离开毕竟这是一个非常枯燥的这种设立的时候，一定要让自己有更多的目标，从而才能过上自己，在目标的达成上做到一定的发展，从而就会让自己在整个的语言程序设计方面处取得更好的战绩，可多人在学习的时候，就是因为刚开始的基础打的不牢铐，所以说后来在关键的技术方面却反而是落下了很多，所以说上面给你推荐的两部书记一定要重点去参考，这样的情况下，你才会获得成功，假设如果自己不去好好的努力，反而是喜欢好高骛远的话，那么在语言程序设计方面就很难取得突破了，因为这方面的基础知识是非常必要的，也是非常重要的，如果你能坚持下来的话，就会获得成功，如果你自己坚持不下来，而且没有这样的耐心，那么你最好提前放弃，因为学习对于每一个人来说，要根据自己的个性，如果的个性不适合这种语言程序设计的话，那么就要离开，毕竟这是一个非常枯燥的学问，想要在短期内获得成功是完全不可能的，而是需要长时间，而且还需要更多的精力才能够成功，所以说在这样的情况下，你必须要在长期打仗的基础上，还要不断地去努力提高自己其他方面的知识，所以说是一个艰难的过程，你想要完全实现的话，那么就需要自己做更多的努力了，所以在这方面自己一定要更加的去研究，从基础上去了解，这样才能够慢慢的让自己的这种语言是设计程序能力慢慢的吐钱出来，当然这需要一个很漫长的过程，需要你的坚持。
⑺ 文献阅读笔记：CUT&Tag
题目：
CUT&Tag for efficient epigenomic profiling of small samples and single cells
许多染色质特征在调控基因表达中起着重要作用。要完全理解基因调控，需要在小样本细胞中以高分辨率绘制特定染色质特征。在这里，我们描述了Cleavage Under Targets and Tagmentation (CUT&Tag)，它是一种酶栓系（enzyme-tethering）策略，提供了高效的高分辨率测序文库来分析不同的染色质成分。在CUT&Tag中，染色质蛋白被一种特异性抗体原位结合，然后将蛋白A - Tn5转座酶融合蛋白栓在一起。转座子酶的激活有效地产生具有高分辨率和极低背景的片段文库。从活细胞到测序文库的所有步骤都可以在实验台上的单个管或高通量管道中的微孔中完成，并且整个过程可以在一天内完成。我们通过分析组蛋白修饰、RNA聚合酶II和转录因子在低细胞数量和单细胞上的应用，证明了CUT&Tag的用途。
大规模平行测序的出现和每个碱基成本的大幅降低推动了基因组学革命，然而，由于用于绘制染色质片段的方法存在局限性，表观基因组分析的前景一直滞后。染色质免疫沉淀测序技术(ChIP-seq)及其衍生方法具有信号低、背景高和交联导致的表位掩蔽等缺点，且需要大量的细胞。ChIP的替代方法包括对非固定细胞的酶拴系方法，如DamID7、ChEC-seq和CUT&RUN，将感兴趣的蛋白质定位在原位，然后进行全基因组分析。例如，CUT&RUN基于ChIC策略，通过连续结合特定抗体来map染色质蛋白，然后将Protein A/微球菌核酸酶(pA-MNase)融合蛋白固定在可渗透细胞(不交联)。通过添加钙激活MNase，将片段释放到上清液中，进行DNA提取、文库制备和paired-end测序。CUT&RUN提供了与ChIP-seq相比背景信号低得多的特定染色质组分的碱基对分辨率，大大降低了全基因组分析的成本。 虽然CUT&RUN只需要100-1000个细胞就可以产生高质量的数据，但它必须随后进行DNA末端修饰和adapters连接来准备测序文库，这增加了整个过程的时间、成本和工作量。此外，通过CUT&RUN方法将MNase切割后的片段释放到上清液中并不适合应用于单细胞平台。 （意思是CUT&RUN虽然很牛，但是做单细胞还是不行的）
在这里，我们克服了ChIP-seq和CUT&RUN的局限性，使用了由超活性Tn5转座酶-蛋白A (pA-Tn5)融合蛋白负载的测序adapters组成的转座体。在原位“栓系”后，激活pA-Tn5导致因子靶向标记，生成用于PCR富集和DNA测序的片段。从活细胞开始，CUT&Tag可以在一天内在实验台上或高通量方法中提供扩增的测序文库。我们证明，使用低细胞数甚至单个细胞，多种染色质成分可以在非常低的背景下被描绘出来。这种简单、低成本的方法将使表观遗传研究在生物研究的各个领域更加强大。
通过tagmentation实现染色质分析(图1a)，我们用一种针对H3K27me3的抗体孵育完整的渗透的人类K562细胞，H3K27me3是一种丰富的组蛋白修饰，它标记沉默染色质区域。我们用抗兔的二抗孵育细胞，以增加染色质位点上的抗体结合局部浓度，然后用预载有测序adapters的过量pA-Tn5融合蛋白孵育细胞，在核里将酶系在抗体结合位点。转座体与暴露的DNA有内在的亲和性，因此我们在严格的条件下清洗细胞以去除未拴住的pA-Tn5。然后，我们通过添加Mg++激活转座体，整合含h3k27me3核小体spanning位点的adapters。最后，从纯化的DNA中富集片段文库，并将其汇集到Illumina HiSeq的flow cell上进行多重配paired-end测序。整个方案在一个管中操作所有步骤(图1b)，其中渗透的细胞首先与抗体混合，然后固定在Concanavalin A包被的磁珠上，允许在所有连续的洗涤和试剂孵育步骤中对细胞进行处理。为了在实验之间进行标准化，我们使用来自于大肠杆菌转座子酶蛋白生产过程中提取的少量示踪基因组DNA来进行样本read counts的标准化，以代替CUT&RUN9中推荐的异体spike-in DNA。
在大约800万reads的人类基因组组装中，显示了H3K27me3标记的大染色质区域的清晰图谱(图2a)。我们还获得了H3K4me1和H3K4me2组蛋白修饰的图谱，标记了活跃的染色质位点。相比之下，用非特异性IgG抗体孵育细胞，产生非常稀疏的背景信号(图2a)。为了评估CUT&Tag的信噪比，我们将其与CUT&RUN和ChIP-seq生成的分析结果进行了比较，检测K562细胞中的H3K27me3（相同的兔单克隆抗体）。为了直接比较这三种技术，我们将每个数据集的读取深度设置为800万reads。三种方法的landscape都是相似的，但是在ChIP-seq数据集中背景噪声占主导地位(图2a)，因此 ChIP-seq需要更多的reads来区分染色质特征和背景 。相比之下，CUT&RUN和CUT&Tag的背景噪声都非常低。正如预期的那样，在H1胚胎干细胞(H1 ES)不同的人类细胞类型中的同一染色质区域，观察到非常不同的profiles(图2b)。为了更定量地比较每种方法中的信号和噪声水平，我们为每种方法生成了H3K4me1修饰基因组位点的热图。对每个数据集进行800万reads进行比较，我们发现在所有位点中，组蛋白修饰的CUT&Tag比CUT&RUN显示出更高的信号(图2c)。两种方法都有较低的背景周围的站点。相比之下，ChIP-seq信号的动态范围非常狭窄，只有CUT&Tag信号范围的1/20左右，而且大多数位点的信号都非常弱。为了定量比较，我们使用在H3K4me1 ChIP-seq数据集上显示的定义的前10,000个峰附近，计算CUT&Tag、CUT&RUN和ChIP-seq数据集的平均read counts(图2g)。我们发现，CUT&Tag分析在这些位点上提供了更多的信号积累，这意味着CUT&Tag在区分染色质特征时最有效，所需的reads最少。
基因和调控元件的转录状态可以从组蛋白修饰模式进行推断，但基因表达可以通过分析染色质结合的RNA聚合酶II (RNAPII)直接读出。 我们使用了RNAPII的磷酸化抗体(S2/5p)，用以区分参与的聚合酶。Landscapes显示RNAPII CUT&Tag在许多基因上的富集(图2a)，启动子热图显示这种富集主要位于活性基因的5 '端(图2d)。
为了在不依赖于注释的情况下验证RNAPII CUT&Tag的结果，我们选择了通过碱基对分辨率PRO-seq技术获得的转录run-on数据，该技术使用一种与染色质分析无关的方法直接mapping RNAPII。PRO-seq定位了被激活的RNAPII 5 '末端的位置，并用于识别转录起始位点下游暂停的RNAPII。使用MACS2 call peak（RNAPII S2/5p CUT&Tag），并分析通过PRO-seq run-on人类K562细胞(SRA GSM1480327)的数据集。当使用RNAPII CUT&Tag 的MACS2评分排序时，PRO-seq的occupancy和RNAPII- ser2 /5p CUT&Tag的occupancy之间有密切的对应关系(图2e)。
通过CUT&Tag分析的H3K4me1修饰的重复非常相似，证明了该方法的可重复性(图3a)。当我们比较H3K27me3 CUT&Tag重复时，我们得到了相似的重现性。在先前的CUT&RUN分析实验中，我们发现与活性启动子和增强子相关的H3K4me2组蛋白修饰landscapes与ATAC-seq谱相似。因此，我们使用H3K4me2抗体进行CUT&Tag。我们发现H3K4me2在强的ATAC-seq峰时occupancies很高(图2f)，read counts也很多(图2h)，这意味着H3K4me2图谱能以更高的灵敏度捕获基因组中最占主导的染色质位点。
为了量化H3K4me2 CUT&Tag相对于H3K4me2 CUT&RUN、H3K4me2 ChIP-seq和ATACseq的敏感性，我们对每个方法进行了采样，并使用MACS2默认参数call peak。然后，我们评估在每一个peak里的reads比例。我们发现，CUT&RUN和CUT&Tag都比ChIP-seq或ATAC-seq有更多的reads，表明它们具有极低的信噪比(图3b)。此外，CUT&Tag在低测序深度时的峰分布更为迅速，其中~ 200万reads相当于CUT&RUN的100万reads(或ChIP-seq的2000万reads)，证明了CUT&Tag的超高效率。在所有的方法中，只有CUT&Tag在峰内达到0.6的分数。因此，通过两种组蛋白修饰(H3K4me2和H3K27me3)，我们将染色质landscape分为活性区和沉默区，即使测序深度相对较低。
为了确定我们是否可以使用CUT&Tag来绘制转录因子结合的图谱，我们测试了pA-Tn5在转录因子上的栓系是否可以与基因组中可接近的DNA位点区分开来。我们在CUT&Tag反应中使用了NPAT核因子的抗体，NPAT核因子是复制依赖组蛋白基因的转录辅激活因子。NPAT只结合了1号染色体和6号染色体组蛋白clusters中的约80个可接近位点，因此我们可以比较真正的结合位点和可接近位点。在NPAT CUT&Tag图谱中，约99%的read counts在组蛋白基因启动子处积累(图4a)。通过对已发表的ATAC-seq数据对应位点进行评分，我们发现较少数量的counts分布在K562基因组的可接近位点(图4b)。这可能是由于一些未栓系的pATn5与暴露的DNA原位结合造成的，但通过read覆盖的巨大差异，很容易区分抗体栓系位点与可接近位点(图4c)。事实上，通过标准算法进行call peak，NPAT CUT&Tag ~ 9000位点的数据生成一个列表，其中包括组蛋白基因启动子和10%的ATAC-defined可接近位点。虽然这只是定义的~ 54000可接近位点的一小部分，调整阈值和严格的NPAT peak calling可以提高峰检测。
为了测试CUT&Tag是否易于分析更丰富的转录因子结合位点，我们分析了CCCTC结合因子(CTCF)DNA结合蛋白。在这些实验中，我们通过改变缓冲液的严格程度来评估染色质中转录因子的置换情况。在低盐和中盐浓度条件下，我们观察到CUT&RUN和ChIPseq检测的CTCF位点的read计数(图5a)，但有额外的小峰。这些额外的峰表明，未“栓系”pA-Tn5有助于这些实验的coverage。为了确定真正的CTCF结合位点是否可以通过read深度与可接近特征区分开，我们比较了高置信度CTCF位点(由peak-calling定义)的CUT&Tag read counts CUT&RUN data)到可接近位点的CUT&Tag read counts(由ATAC-seq数据peak-calling定义)。我们发现，这两种read counts分布重叠，但可接近位点的read counts低于CTCF位点(图5b)。仅基于reads深度，我们鉴别出约5600个CTCF结合位点，错误发现率为1%。比较这两类的motif富集，发现高信号motif对应CTCF motif(E-value = 2.1 × 10−69)，低信号motif不对应。
我们通过绘制以CTCF结合位点为中心的reads末端来评估CUT&Tag的分辨率。这表明CUT&Tag保护的“footprint”在CTCF motif跨越80 bp(图5c)。而从Tn5整合保护的片段大于CUT&RUN中MNase保护的约45 bp，这表明tethered转座酶产生了高分辨率的因子结合位点图。在300-500mM盐浓度的情况下，不同的盐浓度洗涤也能得到相似的footprints结果，在一定程度上降低了信噪比(图5c)。高分辨率的CUT&Tag提供了单个位点的结构细节。例如，在代表性位点对CTCF、H3K4me1、H3K4me2、H3K4me3和ATAC映射的叠加，揭示了可接近的DNA、CTCF结合和修饰的邻近核小体之间的关系(图5d)。
ChIP需要大量的细胞材料，限制了它在实验和临床样品中的应用。然而，我们和其他人之前已经证明，像CUT&RUN这样的tethered分析策略具有足够的敏感性，因此分析小细胞数通常是可行的。CUT&Tag的信号改进表明，这种方法可以在有限的样本下更有效地工作。我们首先用CUT&Tag在大约1500倍范围的材料中测试了H3K27me3修饰，从100,000个细胞到60个细胞。我们从所有实验中观察到非常相似的高质量染色质谱(补充图1b)，表明在少量材料的情况下仍然保持高数据质量。
CUT&Tag的优点是，从抗体结合到adapters整合的整个反应都发生在完整的细胞内。转座子酶和染色质片段仍然结合在一起，因此片段化的DNA被保留在每个细胞核内。 我们开发了一种简单的策略来生成单个细胞的染色质谱，我们称之为 单细胞CUT&Tag(scCUT&Tag) (图6a)。我们对大量K562细胞群体进行H3K27me3修饰的scCUT&Tag分析，但在步骤之间温和离心，而不是ConcanavalinA 磁珠。整合后，我们使用Takara ICELL8纳米分装系统将单个细胞分离到5184孔的纳米孔芯片里，通过对芯片成像识别包含一个或仅包含一个细胞的纳米孔。然后，我们使用两个indexed引物对每个通过的纳米孔进行文库PCR富集，最后将芯片上的所有富集文库集中到一起进行Illumina深度测序，达到高冗余，以评估每个细胞的采样和覆盖。每个孔的文库由两个索引的独特组合来区分。
单个细胞染色质图谱的聚集与大量样本中产生的图谱非常匹配(图6b)，具有较高的相关性(Pearson 's r = 0.89)。每个细胞通过全基因组的reads数量进行排序，每个细胞的唯一片段都显示在tracks中。值得注意的是，单个细胞中的大多数reads都位于分析中定义的H3K27me3区域内，这表明单细胞染色质分析的高恢复率(图6b)。H3K27me3 scCUT&Tag的第二个重复证明了单细胞分析的重现性。类似地，H3K4me2修饰的单细胞图谱概括了可接近和活性染色质的基因组landscapes(图6c)。在单个细胞中，相当大一部分reads属于定义的活性和沉默染色质特征(图6d, e)。
染色质特征的广度——从H3K4me2的大约5个核小体到H3K27me3区域的数百个核小体——即使在单个细胞稀疏采样的情况下，也有助于检测染色质特征。为了评估单个细胞的染色质特征是否可以用来区分细胞类型，我们进行了H3K27me3的scCUT&Tag分析（H1细胞）。我们再次发现，很大一部分reads位于分析定义的域内(图6e)，bulk数据和聚集的单细胞数据之间具有很高的相关性(Pearson’s r = 0.85)。通过比较包含HoxB结构域的2Mb区域，可以发现H1细胞中单细胞轨迹中明显的组蛋白甲基化，而K562细胞中该区域缺失(图6f)。这些全基因组模式足以高效地区分H1细胞和K562细胞。因此，染色质图谱提供了一种区分单个细胞类型的方法。
通过CUT&Tag分析染色质可以有效地揭示基因组中的调控信息。与RNA-seq仅测量基因表达不同，染色质分析在识别沉默区方面具有独特的优势，这是细胞在发育过程中的确定“cell fates”的关键方面。虽然像ATAC-seq这样的方法可以绘制出可接近位点和因子结合位点，但结合在这些位点上的特定染色质蛋白必须从motif或染色质谱数据推断出来。虽然基于ChIP的方法已广泛应用于细胞系模型，但由于交联和染色质片段化的影响，ChIP-seq对染色质的分析受到限制，因为每个实验都需要优化。同样，最近的另一种交联染色质分析方法ChIL-seq比CUT&Tag需要更多的步骤，需要3-4天来完成所有步骤。相比之下， CUT&Tag过程，像CUT&RUN一样，是一种不固定的原位方法 ，并且很容易以标准化的方法实现。这与CUT&Tag的成本效益相结合，使得它适用于可以在核心设施中实现的高通量。可以想象，用户仅提供他们的细胞和抗体的混合物，并在短短几天内收到处理的深度测序文件。由于高通量CUT&Tag的第一步是在4°C条件下进行抗体孵育，样本可以在设备中积累一夜，然后一起装载到一个96孔板上进行自动化处理，就像我们之前在AutoCUT&RUN中演示的那样。由于试剂的高效使用和更好的信噪比，CUT&Tag比AutoCUT&RUN需要每个样本更少的reads，这已经比商业化外显子组测序便宜得多。虽然这种pipeline的简单和低成本很吸引人，自动染色质分析的主要优点是最小化批次效应并处理影响，从而最大限度地再现。这些方面对于临床分析和色谱靶向药物的检测是至关重要的。
我们已经证明，CUT&Tag使用ICELL8纳米分装系统提供了高质量的单细胞图谱，该系统可以在加入试剂和PCR之前进行成像。同样，CUT&Tag也应该适用于10×Genomics系统，他们最近公布了单细胞ATAC-seq方法。由于adapters是添加在bulk里的，所以CUT&Tag对高通量单细胞平台的适应性是有可能的。在CUT&Tag数据集中，低水平的非靶向可接近DNA位点和高水平的CTCF结合位点的不同分布表明，通过对这两种预期的潜在分布建模，可以在不使用其他数据的情况下区分真实结合位点和可接近DNA位点。 这种策略的一个优点是，真实结合位点和可接近特征之间的统计差异允许在同一实验中描述两个染色质特征，其中可接近DNA位点和目标因子的结合位点可以被同时注释。 在未来，我们预计adapters的条形码将允许多个表位同时在单个细胞中进行大量的分析，最大限度地发挥单细胞表观基因组分析在发育和疾病研究中的作用。
最后，放一张ChIP-seq，CUT&RUN和CUT&Tag三种方法的比较图：
⑻ 数据结构笔记(C语言版)严蔚敏
线性表的单链表存储结构（带头节点）：
循环链表 ：最后一个结点的指针域指向头结点，整个链表形成一个环。
双向链表的结点中有两个指针域，其一指向直接后继，另一个指向直接前驱。
栈 ：是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表，因此，表尾段称为 栈顶 ，表头端称为 栈底 。
LIFO：last in first out，后进先出。
若base=NULL表示栈不存在，top==base可以作为栈空的标记。每当插入新的栈顶元素时，指针top+1，删除栈顶元素时，top-1，所以， 非空栈中的top指针始终在栈顶元素的下一个位置上 。
建立二叉树与遍历
⑼ 文献检索笔记
中国期刊网检索示例
姓名 李胜，学号002008888
练习数据库：中国学术期刊全文数据库
练习题目 查找"图像处理软件"方面的相关文献
练习过程和检索策略
4．1 分析检索概念和构建检索策略
(1) 概念切分
图像，处理，软件
(2) 构成检索策略
图象 * 处理 * 软件
4．2 文献检索：
(1) 单逻辑
取系统默认值，在文本框中键入:
图象 * 处理 * 软件 得到385条记录
(2) 分步检索 ( 扩展检索范围 )
取系统默认值
概念扩展结果：
原概念 概念扩展(根据含义运用三种概念方法扩展) 概念扩展(使用“扩展”按钮)
图象 图像 图象，灰度
处理 增强 系统未给结果
软件 程序，算法
检索过程：
字段 逻辑表达式 界面间关系 命中的记录数
主题 图像 + 图象 + 灰度 55913
主题 处理 + 增强 在结果中检索 17909
主题 软件 + 程序 + 算法 在结果中检索 6653
(注：本步操作在多个单逻辑检索界面上完成。扩展概念要求使用基于同物异名法、基于下位内容分析法和基于检索结果法三种概念扩展方法，使用检索界面上“扩展”按钮得到的词，要求选择近义词或同义词。只要求扩展课题的一个核心概念即符合要求)
(3) 多逻辑 ( 缩小检索范围 )
字段改为“篇名”或“摘要”，另增加一个辅助字段 ( 如：作者、单位、刊名、年等任选一)限制，其余检索设置不变
检索文本框间逻辑关系 字段 逻辑表达式
篇名 图像 + 图象 + 灰度
并且 篇名 处理 + 增强
并且 篇名 软件 + 程序 + 算法
并且 机构 上海交通大学
另外，增加了一限制条件：辅助字段“机构”上海交通大学，结果得到8条记录
( 注：实习时，多个概念组面在一个多逻辑界面完成时，除字段必须改动外，词频控制、期刊范围控制等限制条件可根据课题检索的实际情况，至少选取其中一种方法 )
(4) 从第(3)步中任选一篇切题论文(注意使用“选择性粘贴” “无格式文本粘贴”)的文摘书目信息：
基于多尺度边缘表示的图像增强快速算法
【刊名】 中国图象图形学报, 2004年 12期
【作者】 翟广涛 王欣
【机构】 上海交通大学图像通信研究所 山东大学信息科学与工程学院 上海 济南
【关键词】 图像增强 小波变换 多尺度边缘 Hermite插值多项式
【英文关键词】 image enhancement wavelet transform multi-scale edges Hermite interpolation polynomial
【中英文摘要】 低对比度结构广泛存在于各种数字图像之中,研究如何通过后期处理增强数字图像的对比度是很有意义的。灰度图像对比度的高低总是与图像灰度梯度幅值的大小相联系,受这种思想的启发,提出了一种基于图像多尺度边缘表示的,利用对信号小波变换模极大值的拉伸和Hermite插值多项式实现的图像增强快速算法。此算法可以实现对噪声的抑制和对图像中不同尺度特征的增强。数值实验结果表明,该算法增强效果明显,运算速度快,是一种实用性较强的图像对比度增强算法
Low contrast structure can be found in many kinds of digital images, and it is a meaningful work to find out how to enhance these raw images through digital post-processing. A novel enhancement algorithm based on multi-scale edges representation of images is proposed. This algorithm is motivated by the connection between the contrast of a grayscale image and the gradient magnitude of intensity edges in the neighborhood where the contrast is measured. The undecimated dyadic wavelet transform of the original image is computed firstly by treating the columns and lines of the image separately, and then the local maxima of wavelet transform coefficients are selected out. The reconstruction of the image can be interpreted as an interpolation process, which recovers the wavelet coefficients between two consecutive molus maxima and then calculates the inverse wavelet transform. As we know, the first derivatives of the molus maxima are zero, and the Hermite polynomial requires the value of derivatives at the given
4.3 全文下载和转换成 Word 格式
将上面于翟广涛的正文第一段转换成 WORD 后为 :
低对比度现象存在于多种数字图像中,进行图像的对比度增强是数字图像处理的常见任务[1]。图像的低对比度实际上是像素亮度在其动态范围内的不良分布造成的,增加图像的对比度实际上就是调整像素的亮度分布[2]。对于灰度图像而言,对比度表示的是某个边缘两侧像素的灰度差别。这与图象多尺度边缘的梯度值是有密切联系的，对多尺度边缘梯度的拉伸对应于图象对比度的提高。基于这种思想，提出了一种多尺度边缘表示和Hermite插值图象对比度增值算法。
（注意：请事先下载安装 Cajviewer 浏览器。如果打开原文后选择按钮处于不能选择状态，请换一篇文章）
检索示例
姓名 李胜，学号002008888
练习数据库：中国学术期刊全文数据库
练习题目 查找"图像处理软件"方面的相关文献
练习过程和检索策略
4．1 分析检索概念和构建检索策略
(1) 概念切分
图像，处理，软件
(2) 构成检索策略
图象 * 处理 * 软件
4．2 文献检索：
(1) 单逻辑
取系统默认值，在文本框中键入:
图象 * 处理 * 软件 得到385条记录
(2) 分步检索 ( 扩展检索范围 )
取系统默认值
概念扩展结果：
原概念 概念扩展(根据含义运用三种概念方法扩展) 概念扩展(使用“扩展”按钮)
图象 图像 图象，灰度
处理 增强 系统未给结果
软件 程序，算法
检索过程：
字段 逻辑表达式 界面间关系 命中的记录数
主题 图像 + 图象 + 灰度 55913
主题 处理 + 增强 在结果中检索 17909
主题 软件 + 程序 + 算法 在结果中检索 6653
(注：本步操作在多个单逻辑检索界面上完成。扩展概念要求使用基于同物异名法、基于下位内容分析法和基于检索结果法三种概念扩展方法，使用检索界面上“扩展”按钮得到的词，要求选择近义词或同义词。只要求扩展课题的一个核心概念即符合要求)
(3) 多逻辑 ( 缩小检索范围 )
字段改为“篇名”或“摘要”，另增加一个辅助字段 ( 如：作者、单位、刊名、年等任选一)限制，其余检索设置不变
检索文本框间逻辑关系 字段 逻辑表达式
篇名 图像 + 图象 + 灰度
并且 篇名 处理 + 增强
并且 篇名 软件 + 程序 + 算法
并且 机构 上海交通大学
另外，增加了一限制条件：辅助字段“机构”上海交通大学，结果得到8条记录
( 注：实习时，多个概念组面在一个多逻辑界面完成时，除字段必须改动外，词频控制、期刊范围控制等限制条件可根据课题检索的实际情况，至少选取其中一种方法 )
(4) 从第(3)步中任选一篇切题论文(注意使用“选择性粘贴” “无格式文本粘贴”)的文摘书目信息：
基于多尺度边缘表示的图像增强快速算法
【刊名】 中国图象图形学报, 2004年 12期
【作者】 翟广涛 王欣
【机构】 上海交通大学图像通信研究所 山东大学信息科学与工程学院 上海 济南
【关键词】 图像增强 小波变换 多尺度边缘 Hermite插值多项式
【英文关键词】 image enhancement wavelet transform multi-scale edges Hermite interpolation polynomial
【中英文摘要】 低对比度结构广泛存在于各种数字图像之中,研究如何通过后期处理增强数字图像的对比度是很有意义的。灰度图像对比度的高低总是与图像灰度梯度幅值的大小相联系,受这种思想的启发,提出了一种基于图像多尺度边缘表示的,利用对信号小波变换模极大值的拉伸和Hermite插值多项式实现的图像增强快速算法。此算法可以实现对噪声的抑制和对图像中不同尺度特征的增强。数值实验结果表明,该算法增强效果明显,运算速度快,是一种实用性较强的图像对比度增强算法
Low contrast structure can be found in many kinds of digital images, and it is a meaningful work to find out how to enhance these raw images through digital post-processing. A novel enhancement algorithm based on multi-scale edges representation of images is proposed. This algorithm is motivated by the connection between the contrast of a grayscale image and the gradient magnitude of intensity edges in the neighborhood where the contrast is measured. The undecimated dyadic wavelet transform of the original image is computed firstly by treating the columns and lines of the image separately, and then the local maxima of wavelet transform coefficients are selected out. The reconstruction of the image can be interpreted as an interpolation process, which recovers the wavelet coefficients between two consecutive molus maxima and then calculates the inverse wavelet transform. As we know, the first derivatives of the molus maxima are zero, and the Hermite polynomial requires the value of derivatives at the given
4.3 全文下载和转换成 Word 格式
将上面于翟广涛的正文第一段转换成 WORD 后为 :
低对比度现象存在于多种数字图像中,进行图像的对比度增强是数字图像处理的常见任务[1]。图像的低对比度实际上是像素亮度在其动态范围内的不良分布造成的,增加图像的对比度实际上就是调整像素的亮度分布[2]。对于灰度图像而言,对比度表示的是某个边缘两侧像素的灰度差别。这与图象多尺度边缘的梯度值是有密切联系的，对多尺度边缘梯度的拉伸对应于图象对比度的提高。基于这种思想，提出了一种多尺度边缘表示和Hermite插值图象对比度增值算法。
（注意：请事先下载安装 Cajviewer 浏览器。如果打开原文后选择按钮处于不能选择状态，请换一篇文章）
练习数据库： CompendexWeb
练习题目：关于“高速数据采集系统的设计 ”方面的相关文献
1．分析检索概念，拟定检索策略：
1）分析检索概念
本课题的主要概念为 “高速”“数据”“采集”,对应的英语单词为:
高速: high speed,high-speed,speed
网络：data,data of,the data
采集: acquisition ,collection, collecting
2）拟定检索策略
(high-speed* or high speed or speed*) and data and (collect* or acquisition)
2．快速检索界面(Quick Search)
逻辑关系选择 键入检索文本框的策略(Search for) 选择的字段(Search in)
high-speed* or high speed or speed* Subject/title/abstract
AND data Subject/title/abstract
AND collect* or acquisition Subject/title/abstract
检索选项设置取默认状态，以上策略的系统响应为：
10794 records in Compendex for 1969-2008 ((((high-speed* or high speed or speed*) WN All fields) AND ((data) WN All fields)) AND ((collect* or acquisition) WN All fields)) 10794篇
3. 专家检索界面（Expert Search）
将上述策略中的AND用NEAR或ONEAR代替，优先符中取一个词，字段取TI或AB
调整后的检索策略为：
(high-speed* ONEAR data ONEAR collect*) wn TI
系统响应为：
10 records in Compendex for 1969-2008 (high-speed* ONEAR data ONEAR collect*) wn TI
选取其中一篇切题文献的题录(篇名.着者（单位）.来源出处)信息如下
High-speed photodiode array (PDA) image data collecting system
Li, Bin-kang (Northwest Inst. of Nuclear Technology, Xian, China); Qing, Xiang-dong; Wang, Kuilu Source: Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, v 2321, 1994, p 120-122
从检索结果右栏的controlled vocabulary中选取合适的主题词为：Data Acquisition
4. 主题词表途径检索(Thesaurus)
使用上步选取的词 Data Acquisition，检索Thesaurus主题词表。得到以下词间关系显示：
（每个主题词具有不同的词间关系）
Data Acquisition（款目主题词）
Prior Terms: （早期使用的主题词）
Data processing--Data acquisition*
(Select)
Broader Terms （上位词）
Data processing
Related Terms （相关词）
Data handling
Data recording
Indicators (instruments)
Punch card systems
Punch tape systems
Surveying
Surveys
Narrower Terms （下位词）
SCADA systems
勾选款目主题词“Data acquisition”，再点击屏幕下端窗口中的Search得到：
(({Data acquisition}) WN CV)
59576 records in Compendex for 1969-2008
根据课题要求，内容不合要求。继续使用检索结果调整方法，优化策略。具体过程为：勾选检索结果右侧Refine result窗口controlled vocabulary栏下的 “Database Systems”，取这个窗口最下端默认searching within results，点击include，得到：
3848 records in Compendex for 1969-2008
(({Data acquisition}) WN CV) {database systems} WN CV
经过阅读，其中1篇切题文献的全记录文摘形式为：
Accession number: 93011066282
Title: Optimization of a high speed data acquisition system for the NA36 experiment
Authors: Andersen, E.; Barnes, P.D.; Blaes, R.; Braun, H.; Brom, J.M.; Castano, B.; Cherney, M.; Cohler, M.; Cruz, B. de la; Diebold, G.E.; Dulny, B.; Fernandez, C.; Franklin, G.; Garabatos, C.; Garzon, J.A.; Geist, W.M.
Author affiliation: Creighton Univ, Omaha, NE, USA
Publication year: 1992
Pages: p 233-235
Language: English
ISBN-10: 0-7803-0458-6
Document type: Conference article (CA)
Conference name: IEEE Seventh Conference Real Time ‘91 on Computer Applications in Nuclear, Particle and Plasma Physics
Conference date: Jun 24-28 1991
Conference location: Juelich, Ger
Conference code: 16674
Sponsor: IEEE Nuclear & Plasma Physics Soc
Publisher: Publ by IEEE, Piscataway, NJ, USA
Abstract: A high speed data acquisition system was used to record events from sulphur-nucleus collisions at 200 GeV/c per nucleon generated by the NA36 experiment. A cost effective system was designed to provide high data throughput with event readout in Fastbus, event building in VME and data storage on IBM 3480 cartridges. The system was able to record in excess to 10 Mbytes of data per spill.
Abstract type: (Author abstract)
Ei main heading: Database systems
Ei controlled terms: Fast response computer systems - Data acquisition - Data processing - Optimization - Physics - Program processors - Data storage equipment
Uncontrolled terms: Sulphur nucleus collisions - High speed data acquisition system - NA36 experiment
Ei classification codes: 723.3 Database Systems - 722.4 Digital Computers and Systems - 723.2 Data Processing and Image Processing - 921 Mathematics - 932 High Energy Physics; Nuclear Physics; Plasma Physics - 722.1 Data Storage, Equipment and Techniques
Treatment: Applications (APP)
Database: Compendex
Compilation and indexing terms, &; 2007 Elsevier Inc. All rights reserved
数据库名 中刊网 CompendexWeb iPAC 网络
使用权限 总网题录:不限
全文：校内 校内 不限 不限(可见信息)
收录来源 国内期刊 主要国外期刊、会议 图书馆订购的书刊等 网页、新闻、图片等
报道原文层次 题录、摘要、全文 题录、摘要、 目录 网页
全文
数据库名
算符 中刊网 CompendexWeb iPAC 网络
逻辑”与” * 并且
“在结果中检索” AND 空格 空格 空格
逻辑”或”
+ 或者 OR 不详 |
逻辑”非”
- 不包含 NOT 不详 -
数据库名
算符 中刊网 CompendexWeb iPAC 网络
位置 无 NEAR/n ONEAR/n 无 无
词组 无
“ ” { }
ONEAR/0 查英文“ ” 查英文“ ”
优先 ( ) ( ) ( ) ( )
截词 无
*无限后截断 无 无
数据库名
算符 中刊网 CompendexWeb iPAC 网络
基本字段 (1)篇名
(2)关键词
(3)摘要
(4)主题（篇名、关键词、摘要） (1)Title TI
(2)Abstract AB
(3)Ei controlled Term CV
(4)Title/abstract/subject KY 题名关键 字、
中图法索书号浏览等 intitle
数据库名称
算符 中刊网 CompendexWeb iPAC 网络
辅助字段 (1)作者
(2) 单位(机构)
(3)刊名等 (1)Author
(2)Author affiliation
(3)Serials Title
(4)ISSN等 着者关键词等 (1)inurl
(2)filetype
已知确切书目(题录：作者.篇名.来源出处)形式，查找原文
1. 简单书目：图书
编者. 书名. 出版地：出版社. 出版年.
2. 析出文献书目：
图书：章节作者.章节名. 编者. 书名. 出版地：出版社. 出版年.
期刊：作者. 文章篇名. 期刊名，年，卷(期)：起
止页码
将上述题录信息改成标准文后参考文献形式：
Rostalski P，Besselmann T，Baric M et al. A hybrid approach to modelling，control and state estimation of mechanical systems with backlash[J]. International Journal of Control，2007，80(11): 1729-1740
3.如果检索结果不理想，需调整检索策略
扩大：
Ti改成AB, AB改成KY, KY字段去掉，检索策略不变
缩小：
减少同义词：(degrada* AND plastic* AND film*)
wn KY(或TI,AB) 等
检索算符： (degrada* NEAR/1 plastic* NEAR/1
film*) wn KY(或TI,AB) 等
检索字段：KY改成AB, AB改成Ti
第八章：互联网
1. 已知检索策略 练习指导p.82 第6题
2. 构建检索策略 （答案不唯一）
如：查找”数学”专业的网上学者专家的学术网站。
检索策略：数学 (院士| 专家)
intitle: 数学 (院士| 博士生导师)等
如：查找”数学”专业的网上学术机构的学术网站。
检索策略：数学 (研究院 | 学会 | 协会)等
× 数学 (专家 | 个人) 个人应具体化
× 数学 (专家 | 研究所) 专家和研究所不是并列的关系
all全字段 ab文摘 au作者 af作者单位 cv主题词 st刊名 ky主题词\文摘\题目 ti题目 ti<ab<ky<all
图书
[序号] 主要责任者. 图书名：副书名[M]. 其他责任者. 版本项(第1版不写). 出版地: 出版者，出版年:页码.
例:[1] Coase R H. The Firm, the Market and the Law[M]. 2nd ed. Chicago: The University of Chicago Press, 1988.
期刊
[序号] 析出文献主要责任者. 析出文献 题名[J]. 刊名，年，卷（期）: 页码.
例:[3] Koop G, Tole L. Is there environment kuznets curve for deforestation. Journal of Development Economics,1999,58(1):233-244.
报纸
[序号] 析出文献主要责任者. 析出文献 题名[N]. 报纸名称，年-月-日(版次).
例:
[4] 戴晓华. 居住用地:每个人都应享有一定的 无偿使用权[N]. 中国房地产报，1999-01-01(2).
【篇名】计算机专业课程双语教学探讨 CAJ 原文下载
【作者】 蒲晓蓉. 陆庆. 耿技. 王小明.
【刊名】 电子科技大学学报(社科版) 2003年06卷01期 p.95-97 编辑部
Email CJFD收录期刊
【机构】 电子科技大学. 电子科技大学. 电子科技大学 成都610054 . 成都
610054 . 成都610054
【关键词】双语教学. 教学方法. 互动教学. 高等教育.
【聚类检索】 同类文献 引用文献 被引用文献
【摘要】 高校双语教学正在积极开展之中 , 其中呈现出的诸多问题值得探讨。本文以《计算机操作系统原理》课程为例 ,分析总结了我校计算机专业课程双语教学的经验和面临的问题。文章提出了“分步实施 ,逐步到位”的渐进实施法 ,讨论了英文教材的选取原则 ,双语教学的课堂讲授方法 ,作业与考试形式 ,教与学的互动模式 ,课后辅导等问题
【光盘号】 SOCI0305
蒲晓蓉，陆庆， 耿技，等.计算机专业课程双语教学探讨[J]. 电子科技大学学报(社科版), 2003, 6(1):95-97
⑽ 【C语言笔记】<二十一>内部全局变量和外部全局变量
1.外部全局变量, 默认情况下所有的全局变量都是外部全局变量
什么事外部全局变量? 可以被其它文件访问的全局变量我们称之为外部全局变量
2.内部全局变量, 只要给全局变量加上static关键字就是内部全局变量
什么是内部全局变量? 只能被当前文件访问的全局变量我们称之为内部全局变量
可以定义同名的外部全局变量
多个同名的外部全局变量指向同一块存储空间
也可以定义多个同名的内部全局变量
多个同名的全局变量如果不在同一个文件中, 那么指向不同的存储空间
为了提高数据的安全性, 不让别人在其它文件中修改我们的全局变量, C语言提供了另外一个用于修改全局变量的关键字, static
只要用static修改的全局变量就是内部全局变量, 只能在当前文件中使用
这样就可以提高我们全局变量的安全性
如果多个文件中存在同名的内部全局变量, 相互不会影响
如果既有外部全局变量也有内部全局变量, 那么会优先访问内部全局变量
用于声明一个外部全局变量
声明只需要在使用变量之前声明就可以了
用于定义一个内部全局变量
声明和定义的区别:
声明不会开辟存储空间
定义会开辟存储空间