1.《Lua5.4 源码剖析——基本数据类型 之 数字类型》
2.大智慧 导出macd kdj
3.三代长读长测序差异可变剪切工作流（二）——rMATS-long
《Lua5.4 源码剖析——基本数据类型 之 数字类型》
数字类型在编程中分为整数和浮点数两种。通道通道在Lua语言的源码5.3版本之前，所有数字都被底层实现为浮点数，代码整数的通道通道概念并未独立出来，而是源码通过浮点数的IEEE表示法进行表示与数据存储。这样，代码电脑查看菜单源码在进行整数运算时，通道通道可能会在多次运算后累积产生出意外的源码浮点误差。因此，代码从Lua5.3版本开始，通道通道Lua引入了对整数的源码支持，使其不再依赖于浮点数进行表示，代码并且支持位运算等整数运算操作符。通道通道
在Lua语言中，源码每个基础对象需要存储其类型标识，代码这个标识在源码《lua.h》中定义为tt，数字类型的tt枚举值为LUA_TNUMBER（对应数字3）。由于数字类型分为整型和浮点型，它们通过类型变体来区分。在源码《lobject.h》中，类型变体LUA_VNUMINT表示整型，mplayer源码怎么用而LUA_VNUMFLT表示浮点型。
数字类型在TValue中定义了Value字段，这个字段包含i和n两个字段，用于分别存储整型和浮点型的数值。在历史原因的影响下，lua_Number并不是指所有数字类型，而是专门指浮点类型；lua_Integer则专门指整型。因此，设置整数或浮点数时，需要先设置Value字段中的蚌埠到黄山源码n字段（整型）或i字段（浮点型），然后使用settt_宏设置type tag(tt)字段为对应值LUA_VNUMFLT或LUA_VNUMINT。
在底层，数字类型的数据类型具体表现为lua_Integer和lua_Number。在源码《lua.h》中声明，lua_Number为LUA_NUMBER，lua_Integer为LUA_INTEGER。深入学习它们的定义，可以看到整型有int、long、long long三种类型，禅道甘特图源码浮点型有float、double、long double三种类型。Lua5.4的默认配置中，整型使用long long类型，浮点型使用double类型。在Windows平台上，整型使用__int类型。
至此，数字类型的手机编译android源码讲解就告一段落。希望本文对理解Lua语言中的数字类型有所帮助。
大智慧 导出macd kdj
大智慧是不能把公式直接导出为Excel格式文件的，它的公式导出是只有大智慧软件能识别的公式文件，如果您需要在Excel中展示公式，只能通过手动把源码输入（粘贴）来实现。方法是：右键点击指标（比如MACD),选择|“指标”——“修改指标公式”就能看到公式源码了。
这里直接把两个公式的源码附上：
一下是MACD源码，其中LONG、SHORT、M的默认参数分别为：//9）:
DIFF : EMA(CLOSE,SHORT) - EMA(CLOSE,LONG);
DEA : EMA(DIFF,M);
MACD : 2*(DIFF-DEA), COLORSTICK;
-----------------------------------------------
以下是KDJ源码，其中N,M1，M2参数分别为：9/3/3）:
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*;
K:SMA(RSV,M1,1);
D:SMA(K,M2,1);
J:3*K-2*D;
-----------------------------------------
如果对您有帮助，请记得采纳答案，谢谢，并祝您股市好运。
三代长读长测序差异可变剪切工作流（二）——rMATS-long
rMATS-long是一个专门针对长读RNA-seq数据的集成计算工作流程。该工作流程建立在ESPRESSO工具之上，旨在利用长读长RNA-seq数据的强大能力进行转录本发现和定量分析。rMATS-long能够对样本组之间的差异亚型进行详细分析，并提供亚型结构和丰度的分类与可视化结果。
该工作流程检测的AS类型包括：外显子跳跃(SE)、可变5'剪接位点(A5SS)、可变3'剪接位点(A3SS)、互斥外显子(MXE)、内含子保留(RI)、可变第一外显子(AFE)、可变最后一个外显子(ALE)。
ESPRESSO是一种处理长读长RNA-seq数据的新颖方法，其显著提高了剪接点的准确性和亚型的定量分析能力。
三代转录组研究可变剪切（AS）事件具有重要意义。它能检测到更多、更复杂且低丰度的可变剪切事件，提供更全面的剪切图谱，识别新的转录本和剪切模式，从而更准确地理解转录调控机制。相比二代转录组，三代技术如PacBio SMRT-seq和Oxford Nanopore技术避免了在测序前的RNA库构建和PCR扩增，减少了偏差。
rMATS-long和ESPRESSO的源代码在GitHub上可获取。
感兴趣的读者可以加入QQ群，与群内的专业人士交流学习。
