假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
具体细节可参考：https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
考虑到有大量研究生即将开学，可能要面对老板的批量文献查阅任务，在此适时为大家安利PubMed文件检索利器（提高效率，增加摸鱼时间）。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具，运用 rmarkdown 撰写文章，既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本，也可以在 rmarkdown 中插入代码块，并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式，简称为 Rmd 格式， 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
本文简要介绍了一种简单的状态转移模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型拟合时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
许多 R 的新用户在金融、市场、商业分析等领域有丰富的行业经验，但是他们并没有太多的编程背景，所以日常工作中还是选择 Excel、PowerBI 这些传统的工具进行工作；tidyquant 的作者意识到了这些痛点，于是他在新版本中加入了好多 Excel 的特性，如果你是 Excel 的重度患者，又想体验 R 强大的数据处理和可视化功能，那么本文再合适不过了！
熟悉R的朋友都会知道， dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题，今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
生信技能树新晋学徒一枚，按照规矩要先经过魔鬼班的推文教程考核，大家近期会看到她在我的指导下分享的学习心得笔记。
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
Rmarkdown扩展了markdown的语法，所以markdown能写的，Rmarkdown能写，后者还提供了一些新的特性，特别是图表，很nice。
数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算。
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说，这显然不够优雅，因为我们有更好的办法。
方法具有在运行时计算结果始终为 true 或 false 的条件代码。 这会导致条件的 false 分支中出现死代码。
药代动力学分析过程中房室模型和非房室模型成为两大主要分支。房室模型分析法的基础是把机体以类群形式分为几个不同的隔室或房室，然后根据药物在各房室间的转运或消除速率常数建立能够反应药物在机体内的变化规律的数学模型。其参数的估测都是依据房室模型而进行的。非房室方法不需要对药物或代谢物设定专门的房室。事实上，只要药物符合线性药物动力学，那不管它属于什么样的隔室模型，都能采用此法。同时非房室方法是处理药物在体内分布和消除不规则的药物动力学分析的主要手段。尽管非房室模型可以覆盖所有的房室模型，同时在用于药物浓度非特异性测定方面优于房室模型，但是目前房室模型已成为药代动的金标准。总之，两者各有所长。今天我们主要给大家介绍在R语言中如何实现非房室模型分析。我们需要用到R包PKNCA。
原文：Some R Packages to Keep In Mind（原文见文末链接）
鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴。 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄，还取决于食物的供应情况。而且，鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群，其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环，然后是鲍鱼的年龄。
养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄，还取决于食物的供应情况。而且，鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群，其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环，然后是鲍鱼的年龄。
有同学问要怎么把自己的数据读入 R，由于 tidyverse 工具套件的简单高效，是我们数据处理的优先选择。因此这里介绍tidyverse里的两个包：readr、 readxl，一个读取文本文件，一个读取 Excel 文件，这两种文件是平时用得最多的。
Cox 模型是我们做生存分析最常用的模型，在实际的分析工作中，我们常常想逐一查看多个变量对生存时间的影响。注意，这与多变量分析不同，后者是通常将多个变量纳入模型查看它们的影响。
1. 程序填空题占18分，一般有3个空需要填写； 2. 填空题做题之前必须弄清题目含义，抓住关键字，例如：要求对数组进行从小到大排序， 则将会出现大于符号，如果是从大到小排序则出现小于符号； 3. 填空题中出现频率最高的就是函数的调用、函数的首部、函数的返回值等和函数相关的问题，因此必须牢牢掌握函数的基本特征； 4. 填空题中有的“空”比较难，考生除了掌握必须的C语言知识之外，还需要很好的逻辑思路，如果一个空将花很多时间来解决，那么建议使用“死记硬背”的方法来缩短复习时间；（不建议所有题死记答案） 5. 上机题库中100多题，有部分题目是重复的或是相似的题目很多，同学们要使用比对的方法尽量去理解； 6. 多练习，多思考，多总结
最近我们被客户要求撰写关于预测UCI鲍鱼年龄数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。
shell脚本并不能作为正式的编程语言，因为它是在linux的shell中运行的，所以称为shell脚本。事实上，shell脚本就是一些命令的集合。
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。
如：邮箱的书写格式为：XXXX@XXXX.XXX，此格式即为邮箱地址的正则表达式。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作电子表格办公文档的开源基础库，基于 ISO/IEC 29500、ECMA-376 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel、WPS、Apache OpenOffice、LibreOffice 等办公软件创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写支持，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。
科学研究中，可重复性相当重要，即结果能够被复现。 knitr之前，学者们通常通过简单的图片和文字组合交流信息，这种方式效率极低，一方面不利于相互的理解交流，另一方便不利于修改。
在这章中，我了解到了计算机的概念、Python的发展史以及Python语言的版本之间的区别，并自己安装了Python的编辑器。通过安装Python编辑器，我认识到安装软件也可以在官网上安装。
如果传递到反序列化方法或初始化为字段或属性的 Newtonsoft.Json.JsonSerializer 实例满足以下两个条件，则会触发此规则：
如果 Newtonsoft.Json.JsonSerializerSettings 实例的以下两个条件均为 true，则会触发此规则：
XGBoost是一个最初用C++编写的机器学习库，通过XGBoost R包中移植到R。在过去的几年里，XGBoost在Kaggle竞赛中的有效性让它大受欢迎。在Tychobra, XGBoost是我们的首选机器学习库。
Typora自带的主题太难看了，不适合中文的书写，今天推荐一款主题，专门为中文书写而设计，界面非常好看，值得推荐，看一下效果：
任何一个C语言程序在执行时，都会存在两个不同的环境。 第一个是翻译环境：在这个环境中C程序的源代码会被转换为可执行的机器指令（二进制指令） 第二个是执行环境：它用于实际执行代码
有时，在过滤文本时，您希望根据给定条件或使用可匹配的特定模式来指示输入文件中的某些行或字符串行。使用 Awk 执行此操作非常简单，这是 Awk 的强大功能之一，您会发现它很有帮助。
根据当前帧的eip(x86)来调用 CodeModules::GetModuleForAddress()返回当前frame所属的模块信息
对于用python进行华氏度和摄氏度转换，用到了if条件语句通过两个单位之间的换算公式进行。后期还可以通过if语句进行其他单位之间的换算可以解决简单的单位换算问题。
180多个Web应用程序测试示例测试用例 假设：假设您的应用程序支持以下功能 各种领域的表格 儿童窗户 应用程序与数据库进行交互 各种搜索过滤条件和显示结果 图片上传 发送电子邮件功能 数据导出功能 通用测试方案 1.所有必填字段均应经过验证，并以星号（*）表示。 2.验证错误消息应正确显示在正确的位置。 3.所有错误消息应以相同的CSS样式显示（例如，使用红色） 4.常规确认消息应使用CSS样式而不是错误消息样式（例如，使用绿色）显示 5.工具提示文本应有意义。 6.下拉字段的第一项应为空白或诸如“选择”
I am using CMD Markdown both at work and for study.You can use it to take notes, store the output of your model, write down fantastics ideas anyttime.
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间（大约 1 年）的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
受试者2、3、5、6、8、9和10 在10年时都是无事件的。受试者4和7 在10年之前发生了该事件。主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文并不表示R在数据分析方面比Python更好或更快速，我本人每天都使用两种语言。这篇文章只是提供了比较这两种语言的机会。
如果数据差异非常大，有的上亿，有的只有几百，如何在卡片图更好的显示这样的数据？把数据修正同时带有单位是个不错的办法，比如如果数据超过一亿，除以一亿，末尾加个汉字”亿“。
接上文，朋友告诉我，并不是只求一个 p 值，而是要计算许多 p 值，即批量进行 fisher 检验。
[y1,…,yN,parameters,conditions] = solve(eqns,vars,’ReturnConditions’,true)example
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