Notepad++，用过很多类似软件，但是这个还是最好用的。不过这个软件开发者是个港独藏独分子。。。
合并再编织（M-K）：将不同的Rmd文件（不同章节）合并到一个Rmd 文件中（Merge），再将他们输出成一本书（knit）。
本文特约作者为 DataCamp 的联合创始人 Martijn Theuwissen 。更多 R 语言资源请访问这里（http://t.cn/R9Uo2po） ，各种 R 语言源代码也在其中。 这里（http://t.cn/RZ0nGo0）还有一份数据科学备忘清单，能让你从零开始学习数据科学，包括 R 语言。 如果你没有编程经验，或者是对点击式的统计软件更熟悉（而非真正的编程语言）， R 语言学起来还是有点难度的。本文的学习方法更适合 R 语言小白，不过老司机们也可以从中获得 R 语言的最新动态。 本文的
JuPyteR是三大编程语言Julia、Python 和 R 的缩写，即可以在 Jupyter NoteBook (JNB) 里面编写这三种语言，除此之外，JNB 还支持轻量级别标记语言（Markdown）的功能。本帖结合 Python 语言来介绍 JNB 里面的玩法。
数据地图SPSS篇 ▼▼▼ 最近在做数据地图专题，搜集了好多能够实现数据地图可视化的软件操作技巧，唯独漏掉了SPSS。 总觉得SPSS作为一个傻瓜式菜单操作的统计分析软件，应该干不了像数据地图这种高技术含量的工作，因为毕竟想做专业的数据地图，除了主流的数据可视化产品（tableau、PowerBI、Xcelius（水晶易表））无需写代码之外，大部分统计分析软件是需要自己编写代码的。 这样门槛就高了好多，我尝试过使用Excel+VBA以及Stata、R等软件来完成数据地图的填充工作，虽然最后都完美的做出来
之前在公司用了Vue + Element组件库做了个后台管理系统，基本很多组件可以直接引用组件库的，但是也有一些需求无法满足。像图片裁剪上传、富文本编辑器、图表等这些在后台管理系统中很常见的功能，就需要引用其他的组件才能完成。从寻找组件，到使用组件的过程中，遇到了很多问题，也积累了宝贵的经验。所以我就把开发这个后台管理系统的经验，总结成这个后台管理系统解决方案。
在写一些学术演示文档时，经常有可能用到Beamer——一种Latex的学术风PPT模板，比如下图所示的这种：
Asahi Lina 想用 Rust 为 Linux 编写新的 Apple Silicon GPU 驱动程序
作为一名程序员，能够利用好工具提高开发和工作效率是非常重要的。我个人使用的都是苹果系列产品，电脑为 MacBook Pro 15 寸，手机 iPhone 7P，另外还有一个 iPad Pro 和一副 Apple Watch。我一直觉得 Mac 是非常适合做程序开发的，它既有比较不错的页面，也有类 Unix 的操作系统，使得日常使用和程序开发都极其便利，另外由于苹果本身自有的 iCloud 机制，使用 Mac、iPhone、iPad 跨平台开发和工作也变得十分便利。
在上一部分里，我们为大家介绍了R的会话管理和作图系统。链接：R语言系列第二期：①R变量、脚本、作图等模块介绍
为什么你应该学Sas？本文不想卷入SAS与R，或者与SPSS、S-Plus、Matlab等统计软件孰优孰劣的争论中去，我是说，作为一个有志于投身工业界的统计分析人员，你为什么应该把SAS纳入你的分析工具箱？这会是一篇动员贴，尤其是对广大对数据分析感兴趣的在校生。在默认统计编程语言是R的“统计之都”，我需要拿上面这幅图来吸引眼球：学SAS吧。 R是好东西，不只是在COS，现在全世界的统计系和统计学生当中，R是主导性的学术语言。但不妙的是，国内高校学生中，学SAS的明显少了，医药、
Jupyter Notebook是一个可以在网页中编写和运行代码的程序，其运行结果可直接在代码块下显示，非常便于及时用Markdown编写程序解释文本。
保存并提交代码至github，提交代码后等待1分钟 浏览器访问 http://自己的github用户名.github.io 看到hello github 到这一步 Github Page已经可以正常使用 如果不想用VuePress写文档，可以随便写点东西提交代码即可更新。
1.系统 win10 2.注册表的打开 按下 win + r 输入 regedit 📷 确定/回车之后即可打开注册表 3.删除新建中的内容 比如下面这个Skin Builder Style Project内容我不想要了 📷 上图中选择新建后会新建这个文件 📷 记下它的后缀名 .cjstyles 打开注册表,在HKEY_CLASSES_ROOT项下寻找. 📷 📷 找到.cjstyles删除即可 📷 4.增加新建中的内容 以新建markdown文件为例 Windows Registry Editor Versi
每个月的月底，“分享与成长群”要汇总所有成员的原创文章，这次我改用了水滴微信平台把数据采集到一个电子表格文件中。在《零基础学编程019：生成群文章目录》这一节里，我已经可以用读csv文本文件的办法，配
在机器学习和数据科学领域，Jupyter已经家喻户晓。它把笔记、代码、图表、注释融合在一个交互式的笔记本里，还能添加各种扩展功能。可谓机器学习入门进阶研究之神器。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 何品言翻译，广东科技学院大学生，喜欢R语言和数据科学。王陆勤审核，从事数据挖掘工作，专注机器学习研究与应用。英文链接
R本身提供了超过50个数据集，同时在功能包(包括标准功能包)中附带了更多的数据集。R自身提供的数据集存放在自带的datasets程序包中。
组里兄弟领了个任务，维护一个common工具包，用于精简和规范组内编码的公共事项，其中一个功能是AOP拦截。提供了基于Aspectj的自定义枚举AOP拦截jar包，但使用方使用时编织不进去，让帮瞅瞅。
今天给大家分享一款免费开源的在线文档管理工具 MinDoc ，提升 IT 部门的文档管理效率。
引言：众所周知,R在解决统计学问题方面无与伦比。但是R在数据量达到2G以上速度就很慢了，于是就催生出了与Hadoop相结合跑分布式算法这种解决方案，但是，python+Hadoop这样的解决方案有没有团队在使用？R这样起源于统计学的计算机包与Hadoop相结合会不会出问题？ 来自知乎王Frank的回答 因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场景的情况下，恰好抓到了一根免费，开源的稻草。 R R的应用场景不在于无与伦比的统计学习能力，而在于 结构化数据 下无与伦比的单位代码产出量。神经网络，决策树
Android Studio 真的很好用，现在的版本已经比较稳定了。之前刚出来时各种BUG。 优点之一就是：代码提示和搜索功能非常强大，非常智能。 比如自定义theme有个名字叫做 light_play_card_bg.xml，如果在eclipse里，你必须要输入light开头才能提示下面的，而在Android Studio里，你只需要输入其中的任意一段。。比如 card 下面就会出现提示的。 再比如Android Studio会智能预测并给你最优的提示。每一次并非给你相同的提示结果，而是你最想用最可能用的结果。 其中：Android Studio相对Eclipse 比较赞的一些特性 颜色、图片在布局和代码中可以实时预览 string可以实时预览 多屏预览、截图带有设备框，可随时录制模拟器视频 可以直接打开文件所在位置 跨工程移动、搜索、跳转 自动保存，无需一直Ctrl + S 即使文件关闭依然可以回退N个历史 智能重构、智能预测报错 每一行文件编辑历史，可追溯到人 各种插件：例如ADB、.gitignore、sql、markdown、 图片可直接转.9图片,并且自带.9编辑 在gradle编译时使用aar依赖超级方便
说明：最近看到很多小伙伴对离线下载啥的，兴趣蛮大，博主以前也水了不少了BT下载相关的脚本和安装，不过都没Docker简单，这里就找了一些用的人比较多，也经常在维护的BT离线程序的Docker镜像，包括Aria2、utorrent、Deluge、Transmission、Rutorrent、Qbittorrent，算是比较全了，这里就分享下。
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
“做数据分析，不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态，但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途！”
作为日常办公的必需品，电脑发挥了不可替代的作用。但是我感觉身边好多朋友对电脑使用并不能说是很6，一些好的软件没人用，这就导致我们的效率比较低。
比如李东风的这本：23 用bookdown制作图书 | R语言教程 (pku.edu.cn)[3]
Spss .Net 二次开发的学习过程暂停了一段时间，今天开始重启。 之前脑残的不得了，本想从网上下载一个Spss的安装包，然后安装学习。于是百度搜索Spss，在百度搜索框的列表中看到Spss17、Spss19，于是选择高版本19下载、安装、练习。 在熟悉了Spss的基本操作后，开始学习Spss的二次开发。百度得到的知识是，有个Spss.Net的开源项目，可以执行基本的启动、关闭等操作。此外有篇文章介绍了Spss的COM架构，通过COM方式调用SPSS，操作输入、输出等。 然后问题是，Spss.Net项目的
今天给大家推荐一个开源的面向程序员的可破解 Markdown Note 应用程序。支持版本控制、思维导图、文档加密、代码片段运行、集成终端、图表嵌入、HTML小程序、插件和宏替换。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
前言 如果你还在纠结：学数据科学到底用 python 还是 R 好？现在我的回答是：大可不必。现在两者的变量可以相互调用了。你可以用 R 做数据处理（tidyverse），可视化（ggplot2），用
在数据科学领域有成千上万的包和数以百计的函数公式，你虽然不需要掌握所有的这些知识，但是有一些速查表在你的学习中是非常重要的。学习大数据包括对统计学、数学、编程知识（尤其是R、python、SQL）等知识的理解，还需要理解业务来驱动决策。这些表单也许能给你一些帮助。 Python的速查表 Python在初学者中非常受欢迎，同样足以支持那些最受欢迎的产品和应用程序，它的设计让你在编程的时候感觉同用英语写作一样自然，Python basics 或者Python Debugger的速查表覆盖了重要的语法。 Pyth
我以前使用 Live Server 都是 n p m(Node 包管理器) 下载的，而且使用的时候需要在控制台手动敲启动代码。还好 VSCode 有了相应的插件，现在只需要鼠标点几下就行了。
在做文本挖掘的时候，会发现分词时候rJava是必须要迈过去的坎儿，所以进行了总结： 第一步：安装rJava和jdk install.packages("rJava") JDK: D:\jdk R: D:\spss 21\R-3.0.1 1.配置好java 2.配置rJava 第二步：设置环境变量 ，涉及java调用R（我的电脑右键-属性-高级设置-环境变量） CLASSPATH=D:\spss 21\R-3.0.1\library\rJava\jri; PATH=D:\spss 21\R-3.0.
在做文本挖掘的时候，会发现分词时候rJava是必须要迈过去的坎儿，所以进行了总结：
在编程时，小挫折可能与大难题一样令人痛苦。没人希望在费劲心思之后，只是做到弹出消息窗口或是快速写入数据库。因此，程序员都会喜欢那些能够快速处理这些问题，同时长远来看也很健壮的解决方案。 下面这6个Python库既可以快速解决眼前的棘手问题，同时也能够作为大型项目的基础。 Pyglet ---- Pyglet 是一个纯Python语言编写的跨平台框架，用于开发多媒体和窗口特效应用。 为什么需要它：从头开发图形界面应用所需要的功能模块是十分繁琐的，Pyglet提供了大量现成的模块，省去了很多的时间：窗口函数，O
众所周知，随着Github Pages这样的服务越来越流行，现在像Hexo、Hugo、Pelican这样的静态博客越来越多， 像我以前就是用Pelican的，但因为Pelican的依赖比较多（其实是想自己造轮子）， 自从见过Nim就一直很想自己写一个静态博客，但总是觉得比较麻烦，
使用 markdown 写作有一个很大好处，就是能够将内容和样式分离。在写作完成后，方便的输出到多个平台，并且可以按自己的喜好定制样式。
R语言如何导入其他统计软件中的数据？ R导入SAS数据集可以使用 foreign 包中的 read.ssd() 和 Hmisc 包中的 sas.get() 。 【说明】如果使用的是SAS的较新版本（SAS 9.1或更高版本） ，你很可能会发 现这些函数并不能正常工作，可以采用如下解决方案。 在SAS中使用 PROC EXPORT 将SAS数据集保存为一个逗号分隔的文本文件，使用从.csv格式的文件中导入数据，使用read.csv()函数或者read.table()函数。 或者 一款名为Stat/Trans
莎士比亚曾说，“希望是不幸者的唯一药饵”。 在我们的生活中，有不少残障人士。 他们并没有因为身体限制，就选择自暴自弃，而是真的做到了身残志坚，通过自己的努力改变命运、改变生活。 家住河南省鹿邑县东大王村的王妙，就是其中之一。 我要编个全红婵： 自信的女性最能干 8月5号，天才运动少女全红婵在东京奥运会跳水女子10米台决赛中夺冠。 全程看完比赛的王妙似乎比电视机里的全红婵还激动，“这妮儿好自信、太棒了！真是咱中国的骄傲！”兴奋之余，王妙觉得自己可以做些什么来纪念这个时刻。 “编个全红婵人偶吧，再编个跳台，算
MarkdownPad2是一款可靠实用的Markdown编辑器，其主要作用是将文本转换成HTML/XHTML等网页格式。MarkdownPad2破解版拥有极简的界面，能够100%自定义设置，为用户提供人性化的操作服务，同时支持语法高亮和即时预览功能，内置CSS编辑器，能够更好得美化HTML文档，具有简单易用的优点，适用于编程开发人员使用。
作者：王威扬 文思海辉技术有限公司数据挖掘解决方案经理 知乎 https://www.zhihu.com/question/22145076/answer/20695402 众所周知,R 在解决统计学问题方面无与伦比。但是 R 在数据量达到 2G 以上速度就很慢了，于是就催生出了与 Hadoop 相结合跑分布式算法这种解决方案，但是，python+Hadoop 这样的解决方案有没有团队在使用？R 这样起源于统计学的计算机包与 Hadoop 相结合会不会出问题？ 因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场
首先给大家看一下我的成品：https://wanghao221.github.io/
这是一个很好的问题，对于新手、特别是非统计科班出身的人来说，心里总是有这样的顾虑，掌握的统计学基础只是不够，然而又应该从哪里入手呢？以下是中国统计网整理自知乎的一些答案，希望对大家会有所帮助。 @肖玄： 我认为首先要明确的是学统计干什么，如果有明确的作用，比如时间序列，市场调研这些，那么推荐书籍各不一样，统计终究只是一个工具，在实际运用中的偏重和变化还是蛮大的，如果不是有特别的目的，只是想要了解统计的话建议从理论基础看起，再看一些实际操作的书会比较好。 基础书籍，我看前面各位大师都
如果有人问我，系统的学习农业数据分析，我推荐R语言，因为有很多免费的农业相关类的包，比如agricolae，agridat，lme4，sommer等等，SPSS还是算了吧，它做方差分析不能分析裂区试验，没有混线性模型，更不能分析育种值和配合力。
传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下，其为神经网络。实际上，您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是，线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。
还在用 WordPress 的时候，总是喜新厌旧，经常换主题。且装了一堆插件，速度慢还容易崩。 而迁移到 Hexo 之后（小水管服务器太慢，拿去挂 MC 了。根本原因是没钱），光是 hexo-theme-next 的配置项，便让我花了好一番功夫。 导致觉得自己不一直用下去，感到十分对不起仔细一个一个配置过来的自己。
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
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