1.首先下载linux环境的tomcat和jdk，并分别解压至helloworld目录 2.新建Dockerfile文件 touch Dockerfile Dockerfile文件的内容如下： FROM...ccc7a11d65b1 （这串数字是我已经创建好一个ubuntu镜像的镜像id，在这里作为tomcat的基础镜像 MAINTAINER hmk ENV REFRESHED_AT 2018-03...成功的话，会有镜像id显示 4.使用docker images查看创建好的镜像 5.通过创建好的镜像，启动一个容器 [root@localhost helloword]# docker run -d...HelloWorld.war包 1.在helloworld目录下新建一个webapps目录，把war包放进去 2.使用-v参数将war包挂载至容器内的 tomcat/webapps目录 [root@...tomcat 注意：-v /HMK/helloword/webapps/HelloWorld.war:/usr/tomcat/webapps/HelloWorld.war，这里是挂载的单个文件 3.说明下我尝试的几种挂载方法
本文内容 关于“商品字典”的实现及其业务应用场景请参见一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-WinForm应用篇-实例一个模块（商品字典）一文。 ...本文的例子中，我只演示商品字典数据的绑定与修改，并且修改也使用了一个偷懒的方法，不是最优的实现，另外关于字典的删除和增加我也没有实现，有兴趣的朋友自己实现吧。 ...在这里，我们需要注意的是需要向界面放一个dataGridView，并且设置一下他的列，当然了大家也可以直接使用BindingSource绑定到Product.DAL.Interface.IProduct...product.GetMaxNewIdn(); 20: currentDict.Delete(); 21: product.Insert(); 22: } 23: } 运行结果 编译并运行程序...有关本例所涉及的数据表结构请参考基于AgileEAS.NET平台基础类库进行应用开发-总体说明及数据定义一文，有关数据对象模型定义文件、文档、DDL脚本请下载：http://files.cnblogs.com
3.当name为2时, 证明有另一个变量指向了它,当修改时要复制一份出来。...2.对于object按值传递还是按引用传递分析清楚，并深入理解R的浅拷贝还是深拷贝。...4.将业务和问题域的代码学会使用算法，不仅是机器学习算法还是传统的算法，将时间复杂度和空间复杂度降到最低。 5.能上Rcpp就Rcpp，对C要有信心，语言就是一种工具;学会使用MPI克服多进程的管理。...在一个就是使用GPU让R运行的更快。 6.养成良好的编程习惯(代码风格、注释、设计模式和深度思考的习惯即问题本质)。...并行计算后端包有如下： doMPI与Rmpi包配合使用 doRedis与rredis包配合使用 doMC提供parallel包的多核计算接口 doSNOW提供现已废弃的SNOW包的接口 下面介绍一下
具体方法是 先用C语言写好函数脚本，比如保存为myfunction.cpp，然后在R里面加载Rcpp包调用即可。...第五招：多线程并行运算 经过上面的尝试之后，我们体会到pathway.score这个函数包含数据索引，计算，递归，循环，建表等诸多操作，因此单独使用一种方法可能对总体速度提高不是很明显，因此最好是能同时计算...但比较遗憾的是调用parallel包的时候不能同时使用data.table数据结构，因为data.table也是多线程的，它其实也是通过调用parallel::mclapply和foreach包里的函数实现快速处理...好了，通过以上的实测比较，我们了解到在R里面解决一个问题可以有很多不同的方法和策略，不同的方式结果可能结果相同但效率却千差万别，或许这就是R语言让新手容易感到困惑的地方，一旦经历一个学习曲线之后，这也是...R让人着迷的地方。
该函数使用的变量必须是指向 S 表达式的指针（简称 SEXP），这需要新建一个封装器： #include Rcpp.h> extern "C" SEXP fibWrapper(SEXP xs) {...，这里 as 将输入参数 xs 由 R 输入的 SEXP 类型转换为整型，而 wrap 将 c++ 得到的整型结果封装为 SEXP 类型，从而可以使得这个创建的函数可以被 .Call() 调用，完成 c...编译、链接和加载是一个纯粹的体力活，幸好，工具包 inline 可以帮助我们完成这 3 个步骤。...❝inline 包通过提供一个涵盖编译、链接、加载三个步骤的完整封装器，因而程序员可以集中精力在真正工作的代码上（C、C++ 和 Fortran 三者之一），而忽略针对不同操作系统特定的编译、链接、加载细节...sourceCpp("fibonacci.cpp) fibonacci(20) 该函数进行如下的处理：从给定的源代码文件中读取代码，解析相应的属性，并调用 R 在编译前生成所需要的封装器，之后像之前一样进行编译
然后，这些实例可以相互引用，而不会创建强大的参考周期。 当另一个实例的生命周期较短时，即当另一个实例可以首先进行交易时，请使用弱引用。...您现在可以创建一个Customer实例，并使用它来初始化和分配一个新的CreditCard实例作为该客户的card属性： john = Customer(name: “John Appleseed”)...无论哪种情况，这些访问都会导致闭包“捕获”self，从而创建一个强大的参考周期。 出现这种强大的参考周期是因为闭包与类一样是引用类型。当您为属性分配闭包时，您将为该闭包分配引用。...从本质上讲，这是与上面相同的问题——两个强有力的引用让彼此保持活力。然而，这次不是两个类实例，而是一个类实例和一个闭包，它们让彼此保持活力。...下面的示例展示了在使用引用self的闭包时如何创建强引用周期。
： 实战： 软引用和弱引用的应用场景： 实战：WeakHashMap的使用 虚引用PhantomReference 理论： 实战： 弱引用与引用队列 虚引用与引用队列: 常见的JVM异常...StackOverflowError：线程栈空间被耗尽，没有足够资源分配给新创建的栈帧 OutofMemoryError：Java heap space 堆内存中的空间不足以存放新创建的对象 OutOfMemoryError...（双亲委派） 启动类加载器（Bootstrap）C++ 扩展类加载器（Extension）Java 应用程序类加载器（AppClassLoader）Java 双亲委派模型工作原理：如果一个类加载器收到类加载的请求...，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是把这个请 求委派给父类加载器完成。...每个类加载器都是如此，只有当父加载器在自己的搜索范围内找不到指定的类时（即 ClassNotFoundException），子加载器才会尝试自己去加载。 创建一个对象，这个对象在内存中是怎么分配的？
软件配置 需要使用C++编译器，安装方法取决于操作系统，Linux：一般安装了R就会安装了；Mac：Xocode；Windows：Rtools，与版本要对应。...需要用到的包：microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp 代码分析 首先是确定哪个是瓶颈，Rprof()是可以分析的一个内置工具，但是这个结果不确定，取决于外部环境...有没有见过显示n是6L，而不是6的情况，L是一个简写，用于生成 一个整型，应该是long吧，R中数值是以双精度存储的。整数可以比小数存储空间节约一倍，更进一步节约空间是用bit包。...cl <- makeCluster(8) ... on.exit(stopCluster(cl)) # 如出错也退出，另一个常见用法，配合par()使用 Linux和macOS下的并行代码 使用mclapply...Rcpp C++是一个现代、快速并具有较强支持度的语言，包含各种库。Rcpp提供了一个友好的API，编写高性能代码，C++中瓶颈的典型是地址循环与递归函数。
p=6690 在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。 这篇文章就此问题进行了研究，以展示Rcpp如何帮助克服这一瓶颈。...前者使用对数后验编码作为向量化R函数。后者使用C ++（log\_post.cpp）中的log-posterior编码，并使用Rcpp编译成R函数。...Armadillo库对C ++中的矩阵和向量类很有用。 ---- 因此，在每次迭代中，提出了系数向量。下面用红线表示链，表示生成数据的参数值。...那么Rcpp实现与R实现相比如何呢？Rcpp的运行时间明显较低。当log-posterior被编码为矢量化R函数时，采样器相对于Rcpp实现运行速度大约慢7倍（样本大小为100）。...for(i in 1:length(s){ benchmark(mh(X, Y, iter = iter) time\[i\] rcpp plot(ss, time) ?
，其下面每一个元素包含一个向量，向量内容为该通路下的所有基因 #载入GO.db包 library(GO.db) as.list(GOTERM)->GO GO也是一个列表，其每个元素下是一个S4类对象，...gene_sets[keep]->gene_sets gs_names[keep]->gs_names genes_in_set[keep]->genes_in_set #创建一个向量...， org就是研究物种的org.db包，注意，只有在bioconductor上有才能做过表达分析，否则无法使用我的代码， method是p值校正方法，默认BH法（其他可用方法详见stats包的p.adjust...gene_sets[keep]->gene_sets gs_names[keep]->gs_names genes_in_set[keep]->genes_in_set #创建一个向量...cbind(go_anno[match(rownames(Res),rownames(go_anno)),],Res)->Res return(Res) } 现在调用我们的函数，查看富集分析结果，并使用
作为先决条件，我们将使用几行代码，在代码中，我们创建了一些测试数据，其中因变量 y 线性依赖于自变量 x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简单的 Metropolis-Hastings...R 包，它提供了许多用于绘制和分析后验样本的标准函数。...为了使这些功能起作用，您需要将输出作为“mcmc”或“mcmc.list”类的对象，我们将在后面讨论。...收敛诊断现在，到收敛：一个 MCMC 从后验分布创建一个样本，我们通常想知道这个样本是否足够接近后验以用于分析。有几种标准方法可以检查这一点，但我建议使用 Gelman-Rubin 诊断。...当然，你总是可以让 MCMC 运行更长时间，但另一个选择是让它收敛得更快。
(growthRBV(1:10000), times = 1000) %>% as.data.table() time2[, median(time)/1e6] 0.084901 我们在函数中编写了另一个函数...R语言提供了一个很好的C++语言的接口，Rcpp包能够比较方便调用C++的语句进行操作。...Rcpp包中的cppFunction进行C++语句的调用。...在这里会自动调用已经配置好的C++头文件，并自动编译而后运行。调用的C++语句,在R语言中皆有相对应的数据格式。...总结 通过上面的运行效率排序可以发现： 我们也可以总结出以下两点： 在R语言中一般意义上的数据操作，能够向量化尽量进行向量化，For循环尽量避免使用。
让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。下面的代码输出原始数据框： ?...5.使用 which()语句 利用which()语句来筛选数据集，我们可以达到Rcpp三分之一的运算速率。 ?...7.利用compiler包中的字节码编译函数cmpfun() 这可能不是说明字节码编译有效性的最好例子，但是对于更复杂的函数而言，字节码编译将会表现地十分优异，因此我们应当了解下该函数。 ?...接下来我们将利用Rcpp来实现该运算过程，并将其与ifelse()进行比较。 ? 下面是利用C++语言编写的函数代码，将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。 ?...11.利用内存较小的数据结构 data.table()是一个很好的例子，因为它可以减少数据的内存，这有助于加快运算速率。 ?
需要注意的是，cidian包没有发布在CRAN中，而是发布在github.com中，安装需要使用install_github()函数。...("pbapply") 4> install.packages("Rcpp") 5> install.packages("RcppProgress") 1> “devtools”是一个R的开发者工具，...2> “stringi”是一个强大的字符处理包。...3> “pbapply”能够为*apply族函数增加进度条（progress bar） 4> “Rcpp”，“RcppProgress”能够让R直接调用外部的C++程序，大大增加运算速度（jieba本身就是一个...大猫已经下载了非常多金融类的词库，如下： ?
作者: Elena Nisioti 编译: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 我们对事物的看法各不相同，有时他人特别喜欢的语言可能会成为另一个人的的噩梦。...总而言之，你需要对创建的模型负责。 R 在我的毕业论文中，我深入研究并探索了R语言的特性和奥妙。你可能听说过，R语言是数据分析语言家族中的一个特殊的语言。...尽管如此，我仍决定使用R语言。在实习结束时，我再将模型和函数转移到C ++。由于有各种图表和出众的预处理技术，R语言也引起了公司里用C ++做数据分析的人的注意，一些同事甚至对R感兴趣并开始尝试它。...在获得满意的结果后，通过使用简单的R包用于PCA和支持向量机，我尝试将模型合并到庞大的C ++框架中。libsvm 软件包很适合这种情况，并能提供与支持向量机相关的操作。...最合适的方式是使用rcpp，一个能连接C ++框架和R脚本的包。一些软件包也支持两种不同语的库之间的兼容性，但很少用于这种情况。
让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。...5.使用 which()语句 利用which()语句来筛选数据集，我们可以达到Rcpp三分之一的运算速率。 ?...7.利用compiler包中的字节码编译函数cmpfun() 这可能不是说明字节码编译有效性的最好例子，但是对于更复杂的函数而言，字节码编译将会表现地十分优异，因此我们应当了解下该函数。 ?...接下来我们将利用Rcpp来实现该运算过程，并将其与ifelse()进行比较。 ? 下面是利用C++语言编写的函数代码，将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。 ?...11.利用内存较小的数据结构 data.table()是一个很好的例子，因为它可以减少数据的内存，这有助于加快运算速率。 ?
你可以将矩阵看成一个二维数组（array），或是由多个向量（vector）构成。在 R 语言中使用 matrix() 函数来创建矩阵。...这时使用 Rcpp 包调用 C++ 的代码，采用并行计算的方式加快计算速度。对于矩阵的计算操作，安装 Rcpp 包的同时还需要安装 RcppEigen 包。...依赖的包安装完成后，新建一个 matrix.cpp 文件，将下面的代码复制到该文件中保存。...; } 紧接着在工作区中引入 Rcpp 包与 matrix.cpp 文件，此时就可以调用特征值计算函数 eigenValues() 和特征向量计算函数 eigenVectors()。...试着创建一个向量，看看向量能否包含不同类型的元素，比如 c(1, "a") 会创建一个什么向量； 2. 试着对矩阵进行运算，能否求出一个矩阵的最大元素； 3.
描述 DROP TABLE命令删除一个表及其对应的持久化类定义。如果该表是其架构中的最后一项，则删除该表也会删除该架构及其相应的持久化类包。...尝试删除会使子类成为孤立的超类时，会生成SQLCODE-300错误，并显示以下消息：Class 'MySuperClass' has derived classes and therefore cannot...如果删除一个表，然后创建另一个同名的表，则用户和角色对新表的权限将与对旧表的权限相同。 一旦表被删除，就不可能撤销该表的对象权限。...以下情况阻止使用KILL EXTEND：表有引用它的外键；投影表的类是持久类的子类；类不使用默认存储；有ForEach = "row/object"触发器；有引用非默认流字段全局位置的流字段。...外键约束 默认情况下，如果在引用尝试删除的表的另一个表上定义了任何外键约束，则不能删除该表。在删除它们引用的表之前，必须删除所有引用的外键约束。
可以做这样一个例子, 尝试编写一个程序, 让它创建100个线程, 这些线程什么都不做, 然后看看这个程序在运行时占用了多少内存. 并发编程模型 并发系统可以采用多种并发编程模型来实现....如何创建并运行Java线程 Java中实现线程运行有两种方式: 创建 Thread 子类的一个实例, 并重写 run 方法 创建类实现Runnable 接口 在这就不详细介绍两种方式了 线程安全和不可变性...但是, 通过 setValue 和 add 方法可能会改变这个引用. 因此, 即使 Calculator 类内部使用了一个不可变对象, 但 Calculator 类本身还是可变的, 不是线程安全的....这段等待的时间让其他县城有机会尝试获取相同的这些锁. 使用Lock接口的 tryLock(long, TimeUnit) 方法, 可以设置获取锁的超时时间....原子操作 java.util.concurrent.atomic 包中的一些类实现了原子操作. 例如下面是一个使用 AtomicBoolean 类的例子: ?
https://www.jianshu.com/p/d09ee5e6a94f 鉴于之前在笔记本上使用Rstudio Desktop可以自由切换R版本，于是本人想尝试服务器上Rstudio Server配置不同的...R版本，并实现版本间的切换，遂尝试如下： 服务器：阿里云；系统：Ubuntu 18.04 64位 R3.6的安装和Rstudio Server的配置参考《在Ubuntu下安装单细胞3大R包》—— 生信技能树...R4.0的安装借助于conda，并创建R4的环境安装4.0的R包，参考《遇到不省心的Rstudio Server安装R包总是失败怎么办？》...有些R包的依赖比较纠结，各种解决方案都未果的话可以尝试conda安装，详见R4.0中R包的安装。 ?...3.3 R4中R包的安装和调用 有些R包需要调用很多动态库和一些依赖包，在R中安装经常报错，很伤脑细胞，还打击学习生信的积极性，经常让人累觉不爱，所幸现在conda越来越万能，所以遇到不省心的R包可以尝试
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