R语言为其他的语言提供了很多接口，其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。...汇总函数: mean(), min(), max(), sum(), sd(),and (for vectors) var() 返回向量的汇总函数: cumsum(), diff(), pmin(),...在构建好C++文件后，我们可以通过Rcpp自带的sourceCpp将C++文件引入R语言之后其函数就可以像R中的函数一样直接被调用。 ?...首先，我们需要在Rstudio中构建包含Rcpp 的R包的框架，具体，可以自己操作下，都是可视化的点呀点。构建好后，如下的文件结构： ?.../inst/include 至此，Rcpp的基础应用已经介绍完了，当然在知道基本的原理后，再加入更深的功能或者需求就是看个人对C++的熟悉程度了。
我们将使用以下公式计算指数加权波动率： S [t] ^ 2 = SUM（1-a）* a ^ i *（r [t-1-i]-rhat [t]）^ 2，i = 0…inf 其中rhat [t]是对应的指数加权平均值...rhat [t] = SUM（1-a）* a ^ i * r [t-1-i]，i = 0…inf 上面的公式取决于每个时间点的完整价格历史记录，并花了一些时间进行计算。...因此，我想分享Rcpp和RcppParallel如何帮助我们减少计算时间。 我将使用汇率的历史数据集 作为测试数据。...函数计算指数加权波动率 load.packages('Rcpp') sourceCpp(code=' #include using namespace Rcpp; using namespace...# 建立 RCPP 并行函数计算指数加权波动率 load.packages('RcppParallel') sourceCpp(code=' using namespace Rcpp; using
参考图书：《Rcpp：R 与 C++ 的无缝整合》 Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。 我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。...该问题是一个递归问题，首两项为 0 和 1，而后面每一项为前两项之和。...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 extern "C" SEXP fibWrapper(SEXP xs) {...在写好上述两个函数后，后面的工作就是编译函数，生成所谓的“共享库”，这样 R 就可以加载和调用它。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。...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
避免就地操作我们可以通过避免使用就地操作，而是创建新的变量副本来解决这个问题。例如，使用torch.add()代替+=操作，使用torch.sub()代替-=操作。...例如，使用torch.clone()方法创建变量的副本，然后进行就地操作。...在这个示例中，我们使用了images.clone()创建了一个augmented_images的副本，而对副本进行了就地操作，以避免在原始图像数据上进行就地操作导致的梯度计算异常。...然后，我们使用优化器来更新参数，并沿着负梯度的方向向损失函数的最小值迈进。 需要注意的是，梯度计算可能受到梯度消失或梯度爆炸的问题影响。...为了解决这些问题，可以使用激活函数的选择、参数初始化方法、梯度裁剪等技术。结论RuntimeError: 一个用于梯度计算的变量已被就地操作修改异常通常是由于就地操作破坏了自动微分的计算图而引起的。
，在对图中节点属性进行分析时，通常使用节点的名称去访问图中的节点，而不是使用节点的索引。...还包括常用的数学函数：log()、sin()、sqrt() 等等。还有一些特殊的统计函数：最大值 max()、最小值 min()、求和 sum()、平均值 mean() 等等。...> m[1, ] # 取第一行 [1] 1 4 > m[, 2] # 取第二列 [1] 4 5 6 在给矩阵的行列赋值名称后，可以使用名称索引访问。...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。...列表元素的访问 列表中的元素通过“[[索引]]”的形式访问，当列表元素定义了名称后可以使用“$名称”或者“[["名称"]]”的形式访问。
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。...TLDR：只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数，我们就可以大大减少运行时间。 我模拟了模型的数据： ?...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）。
有些同学表示，没想到 sum() 函数竟然可以这么用，涨见识了！猫哥最初在交流群里看到这种用法时，也有同样的想法。整理成文章后，能得到别人的认可，我非常开心。...学到新东西，进行分享，最后令读者也有所获，这鼓舞了我——应该每日精进，并把所学分享出去。 也有的同学早已知道 sum() 的这个用法，还指出它的性能并不好，不建议使用。...这是我不曾考虑到的问题，但又不得不认真对待。 是的，sum() 函数做列表降维有奇效，但它性能堪忧，并不是最好的选择。...这就证实了两点：sum() 函数确实性能堪忧；它的执行效果实际是每个子列表逐一相加（concat）。 那么，问题来了，拖慢 sum() 函数性能的原因是啥呢？...这正是 sum() 函数出于一致性考虑，而舍弃掉的实现方案。 至此，前文提出的问题都找到了答案。
❝学习材料：《Rcpp：R与C++的无缝整合》❞ 斐波那契数列指的是每一项都等于前两项之和的数列，定义为 F[1]=1 F[2]=1 F[n]=F[n-1]+F[n-2]（n>=3） 本文主要使用它作为示例来对比算法和实现方式...（R与Rcpp）对计算效率的影响，以及在 R 中如何简单使用 C++。...初始化时调用的构造函数 // 2. 计算 Fn 的单一成员函数 // 3....memo.begin(), memo.end(), NAN); memo[0] = 0.0; memo[1] = 1.0; // 对 n=0 和 n=1 情况进行初始化...file13442c60713e.cpp:5 运行： system.time(fibonacci2(35)) #> user system elapsed #> 0 0 0 方案三：使用迭代
假设我们正在创建一个问答游戏，并且我们希望用户之前做错的问题比他或她做对的问题出现得更频繁？这称为加权随机分布，有时也称为加权随机选择，并且有多种实现方法，例如随机选择器。...经过该种操作后，容器中的元素如下： ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D'] 我们现在可以通过生成一个介于 0 和列表长度之间的随机数从列表中进行随机选择...（有序） 理论上，我们可以通过在开始选择之前对集合进行排序来加速我们之前的就地算法。...每个方案都有自己的优点和缺点。如果目标是快速选择，且您的元素数量小，权重不是很大，则使用扩展方案。如果需要降低内存使用，则不要使用扩展。...如果单纯为了简单，则使用扩展，就地(未排序) 或者 线段式 END
除此之外，能否有其他的思路？ ” 解决方法 For循环 首先我们用R语言最底层的For循环进行函数的编写。...有鉴于此，C++可作为一种比较好的替代手段。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。...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。...当遇到一些特殊情况，比如函数嵌套调用过多，或者数据迭代问题，对更为底层的语言进行调用，则会显得更为有效。
p=16691 问题重现： 我需要安装R软件包stochvol，该软件包 仅适用于3.6.0版的R。因此，我安装了R（3.6.0 版本），并使用打开它 RStudio。...但是现在 ，即使我成功 使用来 安装软件包，也无法加载任何库 。具体来说，我需要加载的库是stochvol ，Rcpp和 caret。我尝试重新安装 R， 但仍然无法正常工作。...： 使用Rcpp 成功安装软件包 后 install.packages("Rcpp") ，尝试时我仍然收到上面的消息 library(Rcpp)。...解决方案： 我了解到，升级到的新版本后，您需要重新编译旧软件包 R。...---- 最受欢迎的见解 1.如何解决线性混合模型中畸形拟合(SINGULAR FIT)的问题 2.在UBUNTU虚拟机上安装R软件包 3.WINDOWS中用命令行执行R语言命令 4.R语言GGSURVPLOT
请教大家一个问题：什么特性让该编程语言更加优秀? 个人见解：当该特性可以组合多个其他语言特性时。 JavaScript 中的for...of语句就是这种情况，可从ES2015开始使用。...，同时也就地解构( {name}) person对象的 name 属性值。...sum } sum(1, 2, 3) // 6 3.可迭代的简要概述 JavaScript中的可迭代对象是什么?...键可以是任何基本类型(通常是字符串，但也可以是数字等) 幸运的是，Map也是可迭代的（在键/值对上进行迭代），所以使用for...of可以轻松地在所有键/值对上循环遍历。...---- 代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
本部分的测试将和case(2)部分进行比较，和预想的结果一致，该方法确实提升了运算效率。 ? 4.尽可能地使用 ifelse()语句 利用ifelse()语句可以使你的代码更加简便。...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。 ?...6.利用apply族函数来替代for循环语句 本部分将利用apply()函数来计算上文所提到的案例，并将其与向量化的循环语句进行对比。...8.利用Rcpp 截至目前，我们已经测试了好几种提升运算效率的方法，其中最佳的方法是利用ifelse()函数。如果我们将数据量增大十倍，运算效率将会变成啥样的呢？...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。 ?
本部分的测试将和case(2)部分进行比较，和预想的结果一致，该方法确实提升了运算效率。 ? 4.尽可能地使用 ifelse()语句 利用ifelse()语句可以使你的代码更加简便。...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。 ?...6.利用apply族函数来替代for循环语句 本部分将利用apply()函数来计算上文所提到的案例，并将其与向量化的循环语句进行对比。...8.利用Rcpp 截至目前，我们已经测试了好几种提升运算效率的方法，其中最佳的方法是利用ifelse()函数。如果我们将数据量增大十倍，运算效率将会变成啥样的呢?...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。 ?
机器之心发布 机器之心编辑部 目前，Python 拥有众多科学计算库， 最为著名的如 NumPy 和 SciPy。...但从代数运算以及使用语法来看， 这些库往往会带来不必要的繁琐，没办法直观地管理其中的数据类型。...Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。...如果使用途中遇到问题，可以通过官网作者的联系方式与他们交流或者在 GitLab 的仓库内汇报。 作者简介 ? Jason Rumengan，昆士兰科技大学信息技术本科生。...在 Armadillo 大获成功之后，Conrad 开始与 Debian 和 R 的主要开发人之一以及 Rcpp 的主作者 Dirk Eddelbuettel 合作进行 RcppArmadillo 的开发
以 std::optional 为例来说明就是: 所谓就地构造,就是你可以直接使用 std::string 的构造参数来构造 std::optional<std::string...opt1(第10行), op2(第13行) 和 op3(第16行) 都使用了 std::in_place 标记来进行构造,这意味着 std::optional 的构造参数将直接用于调用 std::string...+’, ‘+’, ‘1’, ‘7’ }).另外,代码中的 opt4(第19行)并未使用就地构造方法,而是调用了 std::optional 的复制构造函数(复制了op3)....程序的输出如下: ? 上述的就地构造是不是觉得有些熟悉?...类型,是一种可以被调用的类型,通常是一个函数,一个函数对象或者一个 lambda 函数.简单起见,这里我仅使用 lambda 函数来举例说明.
BgRatio的分母） 我们定义一个函数ora_v3（函数名是沿用顾叔推文的取名），然后写一个循环调用函数进行富集分析 ora_v3 = function(genes, gene_sets, universe...（默认使用pvalue_cutoff过滤，当设置padjust_cutoff时，优先使用padjust_cutoff进行过滤） #GO数据库ORA富集分析函数 enrichment function written...ORA_res1.csv的内容如下： 有了这样的富集分析结果，就可以使用ggplot2进行可视化了。这部分我们之前和中文互联网上内容比较多，篇幅问题不再详述。...总结： 富集分析可以简单的理解为不放回的抽球问题，其概率符合超几何分布。...R语言中intersect函数在进行一万多次富集分析时明显较慢，我们可以使用顾叔用c++写的相同功能的函数可以提升一点富集分析的效率。
特别地，由于DRF在CRAN上的实现是基于GRF的，因此稍作修改后，也可以使用MIA方法。 当然，请注意，这是一个快速修复（据我所知）没有理论上的保证。根据缺失机制，分析可能会严重偏差。...例子 需要指出的是，CRAN 上的 drf 包尚未使用最新的方法进行更新。将来有一天，所有这些都将在 CRAN 上的一个包中实现。...但是，目前有两个版本： 如果您想使用缺失值（无置信区间）的快速 drf 实现，您可以使用本文末尾附带的“drfown”函数。...(github.com) 特别是，drf-foo.R 包含后一种情况所需的所有内容。...MIA 方法对于这个问题来说决不是一个很好理解的解决方案。然而，目前这似乎是一个合理的快速解决方案，它似乎能够利用数据缺失的模式。如果有人进行了更广泛的模拟分析，我会对结果感到好奇。
第二招：利用函数编译提高效率 既然循环没有问题，那我猜会不会是cor.test这个函数计算花费的时间太长了。...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。...比如： library(Rcpp) sourceCpp(“myfunction.cpp”) system.time(output<- myFun(var) ) #具体见Rcpp帮助 虽然有很多同学不会C...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
Jeditable – jQuery就地编辑插件使用 jeditable是一个jquery插件，它的优点是可以就地编辑，并且提交到服务器处理，是一个不可多得的就地编辑插件。...(注： 就地编辑，也有称即时编辑？...一般的流程是这样的，当用户点击网页上的文字时，该文字就会出现在一个编辑框中，用户对文字进行修改完成后点击提交按钮，新的文本将发送到服务器上，然后表单消失，显示最新编辑的文本。)...数据内容包含了编辑框的 ID 以及新的内容：id=elements_id&value=user_edited_content 你也可以使用下面的方法来修改默认的参数名： $(document).ready...，如果你希望使用一个 JS 函数而不是 URL 来处理提交，可以这样： $('.editable').editable(function(value, settings) { console.log
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