目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...1、标准数据帧 标准数据帧基于早期的CAN规格（1.0和2.0A版），使用了11位的识别域。 CAN标准帧帧信息是11字节，包括帧描述符和帧数据两部分。如下表所列： 前3字节为帧描述部分。...字节4~11为数据帧的实际数据，远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节，包括帧描述符和帧数据两部分，如下表所示： 前5字节为帧描述部分。...扩展格式的 ID 有 29 个位，基本 ID 从 ID28 到 ID18，扩展 ID 由 ID17 到 ID0 表示，基本 ID 和 标准格式的 ID 相同，可以出现2^29种报文，且在数据链路上是有间隙的...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...为了总线访问安全，每个发送器必须用独属于自己的ID号往外发送帧(多个接收器的过滤器ID可以重复)，（可以让某种信号帧只使用特定的ID号，而每个设备都是某一种信号的检测源，这样就形成某一特定个设备都只是用特定的...2）使用远程帧来做信息请求:由于A直接发送B_ID号的数据帧，可能造成总线冲突，但若是A发送远程帧：远程帧的ID号自然是B发送帧使用的ID号（B_ID )。...当B（前提是以对过滤器设置接受B_ID类型的帧)接受到远程帧后，在软件（注意，是在软件的控制下，而不是硬件自动回应远程帧）控制下，往CAN总线上发送一温度信息帧，即使用B_ID作帧ID号往CAN总线上发送温度信息帧
在R中做数据处理时，数据导入导出是常见操作，对于导入而言，如果源数据保存在多个文件中，那么导入后首先就需要进行合并操作。 这个读取及合并操作可以使用lapply和do.call来完成。...先模拟几个数据文件，以用于导入### # 创建6个文件，每个文件有一个数据框，为一行三列数据，列名a,b,c dir.create("test") lapply(1:6, function(x){...- data.frame(a=x,b=x,c=x) write.table(df, file=paste0("test/",x,".txt"), row.names = F) }) ###2. lapply...读入6个文件，并使用do.call来调用rbind去合并6个文件### library(magrittr) # 读入数据 file_list %lapply(function(x){ read.table(x, header = T) }) # 使用rbind合并 do.call(rbind, file_list) #结果如下
p=3994原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于文本挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。...比如对于如下的网站评论信息：通过一系列的文本处理和高频词汇的提取，最后结合聚类，我们可以得到如下的可视化结果。...=" "]; #剔除通用标题 res=gsub(pattern="[專賣店【未拆封順豐】||]+"," ",res); #剔除特殊词 res=gsub(pattern="[我|你|的|了|是]...----最受欢迎的见解1.Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组2.R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据3.r语言文本挖掘tf-idf主题建模，情感分析...n-gram建模研究4.游记数据感知旅游目的地形象5.疫情下的新闻数据观察6.python主题lda建模和t-sne可视化7.r语言中对文本数据进行主题模型topic-modeling分析8.主题模型：
笔者寄语：情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高，笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。...gsub("\t", "", reviewdf$msg) #有时需要使用\\\t reviewdf$msg <- gsub(",", "，", reviewdf$msg)#文中有英文逗号会报错，所以用大写的...“，” reviewdf$msg <- gsub("~|'", "", reviewdf$msg)#替换了波浪号（~）和英文单引号（'），它们之间用“|”符号隔开，表示或的关系 reviewdf$msg...<- gsub("\\\"", "", reviewdf$msg)#替换所有的英文双引号（"），因为双引号在R中有特殊含义，所以要使用三个斜杠（\\\）转义 代码解读：英文单引号（'）、英文双引号（...图 2 system.time(x <- segmentCN(strwords = sentence)) #每次可能耗费时间较长的过程，都要使用少量数据预估一下时间，这是一个优秀的习惯 temp <-
WenetSpeech数据集 10000+小时的普通话语音数据集，使用地址：PPASR WenetSpeech数据集 包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast...采用光学字符识别(OCR)和自动语音识别(ASR)技术分别标记每个YouTube和Podcast录音。...为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。...TEST_NET 23 互联网 比赛测试 TEST_MEETING 15 会议 远场、对话、自发和会议数据集 本教程介绍如何使用该数据集训练语音识别模型，只是用强标签的数据，主要分三步。...，跟普通使用一样，在项目根目录执行create_data.py就能过生成训练所需的数据列表，词汇表和均值标准差文件。
本期介绍一下Multi-level如何处理吧。 应用场景：Control 和 Diseased的T细胞和B细胞分层对比。...2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(limma) library(GEOquery) 3示例数据 这里我们还是利用上期介绍的GEO数据库上的...pdata <- pData(GSE194314[[1]]) 5整理分组数据 这里我们提取出分组数据后转为factor。...(x),": ")[[1]][2]))) cell_type <- gsub("[[:punct:]]","", cell_type) cell_type <- gsub("\\s","_", cell_type...这里大家可以理解为，需要进行组内和组间比较，处理样本时需要用到random effect，在limma包中需要调用duplicateCorrelation函数进行处理。
通过一系列的文本处理和高频词汇的提取，最后结合聚类，我们可以得到如下的可视化结果。 第一类客户： ? 第二类 ? 第三类 ?...这是根据某网站成交评论制作的可视化词云，词频的统计，分词和词云的制作都是用R，最后做了聚类，将不同的用户聚成了3个类别。这个图能很直观看到，每个类别的客户的特点。....txt") write.table(pinglun,"E:\\ 手机评论整理.txt") pinglun1=read.table("E:\\手机评论整理.txt",sep="|") # == 文本预处理...=" "]; #剔除通用标题 res=gsub(pattern="[專賣店【未拆封順豐】||]+"," ",res); #剔除特殊词 res=gsub(pattern="[我|你|的|了|是]"," "...words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN)); word=lapply(X=words, FUN=strsplit, " "); v=table(unlist(
p=31048 原文出处：拓端数据部落公众号 2009年8月,新浪微博(micro-blog)开始服务,随后各家微博服务在国内得到广泛传播和应用"。...所要分析的数据对象为耐克nike微博热搜话题数据，数据样式如下图所示： 查看数据 文本预处理 res=pinglun1[pinglun1!...=gsub(pattern="com"," ",res); res=gsub(pattern="耐克"," ",res); res=gsub(pattern="官网"," ",res); res=...gsub(pattern="中国"," ",res); 分词+频数统计 keyword=lapply(X=res, FUN=segmentCN) words=unlist(keyword); 绘制词汇图...Dark2")#设置一个颜色系： wordcloud(d$word,d$freq d2=data.frame(word=class2$word, freq=class2$freq); # 过滤掉1个字和词频小于
ct) ,sep = '_') ct=ct[,-1] return(ct) }) 上面的代码返回了 ctList 这个list，它里面有每个单细胞样品的表达量矩阵，但是每个样品的基因数量和细胞数量都是不一样的哦...然后提前把矩阵合并之前需要首先把基因数量对齐，合并后才构建对象： lapply(ctList, dim) tmp =table(unlist(lapply(ctList, rownames))) cg...$counts[1:10, 1:2]) head(sce.all@meta.data, 10) table(sce.all@meta.data$orig.ident) 可以看到，我这个时候做了一个处理...因为多个样品合并成为了一个超级大的表达量矩阵，就是 bigct 这个变量，所以后面直接针对它来使用CreateSeuratObject函数去构建Seurat对象，就是完美的下游分析的输入数据啦。...，如下所示： lapply(samples,function(pro){ # pro=samples[1] pro=gsub('.txt.gz','',pro) print(pro)
数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
使用Python和Pandas处理网页表格数据今天我要和大家分享一个十分实用的技能——使用Python和Pandas处理网页表格数据。...而Pandas库是Python中用于数据处理和分析的重要工具，它提供了大量的功能和方法，能够方便地读取、处理和分析各种结构化数据。使用Python和Pandas处理网页表格数据的第一步是获取数据。...最后，当我们完成了对网页表格数据的处理和分析后，可以将结果保存为新的文件或者输出到其他系统中，方便日后的使用和分享。...通过学习如何使用Python和Pandas处理网页表格数据，我们可以快速、高效地对这些数据进行清洗、处理和分析。...最后，我们可以将处理好的数据保存为不同格式的文件，方便后续使用和分享。希望通过本文的分享，大家对如何使用Python和Pandas处理网页表格数据有了更深入的了解。
n=length(lecture[,1]); print(n) # == 文本预处理 res=lecture[lecture!...=" "]; #剔除URL res=gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",res); #剔除特殊词 res=gsub(pattern="[我|你|的...|了|是]","",res); # == 分词+频数统计 words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN)); word=lapply(X=words, FUN...=> 脚本过滤 由于帖子属于UGC内容，一些乱码和特殊字符会影响R语言处理文本。...* 常见问题：文本数据量过大 => 切分文件分批次计算、或使用Hadoop+Smallseg库 =================================================
n=length(lecture[,1]); print(n) # == 文本预处理 res=lecture[lecture!...=" "]; #剔除URL res=gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",res); #剔除特殊词 res=gsub(pattern="[我|你|的...|了|是]","",res); # == 分词+频数统计 words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN)); word=lapply(X=words, FUN...=> 脚本过滤 由于帖子属于UGC内容，一些乱码和特殊字符会影响R语言处理文本。...这里没有深入去看R语言的字符处理方式，而是选择绕开这个问题，统一将utf8文本转成unicode，写了段Python根据中文的编码范围来过滤掉乱码（替换为" "）： * 常见问题：文本数据量过大 =>
在前面的教程：居然有如此多种癌症（是时候开启pan-cancer数据挖掘模式），我们把全部的TCGA的33种癌症的表达量矩阵区拆分成为蛋白编码基因和非编码基因这两个不同的表达量矩阵，并且保存成为了rdata...(fs, function(x){ # x=fs[1] pro=gsub('.htseq_counts..Rdata','',x) print(pro) load(file =...return(c(ubiquitous_m,intermediately_m,specific_m)) })) colnames(sm)=gsub...('TCGA-','',gsub('.htseq_counts..Rdata','',fs)) rownames(sm)=c(ubiquitous_genes,intermediately_genes,...'intermediately_genes', 'specific_genes') ) 我也说不清楚这个是美化还是丑化了： 买家秀和卖家秀差距不是一点点啊
p=3230 原文出处：拓端数据部落公众号 互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向...本文将通过R语言帮助客户来实现文本挖掘、聚类和词云可视化技术，体验一下舆情分析的魅力。...原始评论数据 本文获取上海玛雅水公园景区评论数据共计1692条数据： 读取数据 pinglun=read.xlsx("玛雅景区数据5.8.xlsx") 文本预处理 res=pinglun1[pinglun1...=" "]; #剔除通用标题 # res=gsub(pattern="[專賣店【未拆封順豐】||]+"," ",res); #剔除特殊词 res=gsub(pattern...否则每个回车就会被识别成一段文本 res=gsub("\n","",res) 分词+频数统计 words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN)); 过滤掉1个字和词频小于
下载和自己系统对应的安装包，然后进行那些下一步………。软件就安好好了。接下来需要我们设置下环境变量，那我们就一个图展示下： ? 至此前期工作准备完了，然后就是重启电脑。...DNA sequence logos绘制： ##数据的读入library("motifStack")pcm <-read.table(file.path(find.package("motifStack...##数据模型构建motif <- new("pcm",mat=as.matrix(pcm), name="bin_SOLEXA")#name就是绘图的标题 ?...\\-FlyFactorSurvey\\-", names(motifs2))]## format the namesnames(motifs2) <-gsub...gsub("[^a-zA-Z0-9]","_", gsub("(_\\d+)+$","", names(motifs2)))))motifs2
，使用Read10X()函数读取即可。...gsub('-filtered','',samples1) samples2 lapply(1:length(samples2), function(i){ x=samples2[i] y=samples1...，一般要先读取一个数据用来进行测试，确认无误后，再使用循环批量读取全部的数据用于后续的分析。...第一层次降维聚类分群 使用UMAP方法对细胞进行可视化，并根据建立的基因标记表进行注释 t细胞(以CD3D、CD3E和CD8A为标记) 上皮细胞(以KRT18、EPCAM、CD24和KRT19为标记)...使⽤TCGA和GEO在线分析和可⽤的OS结果评估了TCGA HGSOC数据集、GEO HGSOC数据集和两个浆液性卵巢癌数据集，检查EMT标记物与患者⽣存率的相关性。
未处理数据格式 image.png 处理数据 统计词频 image text <- readLines("D:/Projects/rProjects/wordcloud/data.txt", encoding...= "UTF-8") txtList <- lapply(text, strsplit," ") txtChar <- unlist(txtList) txtChar <- gsub(pattern
注：最后有面试挑战，看看自己掌握了吗 文章目录 前言 链路层功能 功能 封装成帧和透明传输 组帧的四种方法 透明传输 差错控制 检错编码 差错 链路层的差错控制 检错编码 纠错编码 链路层代码实现 博主昵称...无确认无连接服务、有确认无连接服务、有确认有链接服务 链路管理：连接的建立维持释放------有连接服务 组帧 流量控制-----限制发送方 差错控制—帧错/位错 封装成帧和透明传输 把网络层IP数据报加头加尾形成帧...*** ----------PSC帧检测序列/冗余码 接收端：接收到的数据 / 生成多项式 = *** -----------0 最终发送的数据： 要发送的数据+帧检验序列FCS 计算冗余码：1.加0...2.模二除法（异或） TIP 多项式N位，阶位N-1位 硬件实现-----迅速 “凡是接收端数据链路层接收的帧均无差错” 这仍然是不可靠传输 ----有丢弃的帧，没有进行处理 纠错编码 海明码...break; default:break; } //以上注释掉的协议均未实现，有兴趣的伙伴可以在看完我的协议栈设计的基础上在进行追加 } 到这里我们就算介绍完了数据链路层以太网的数据包发送和接收的过程及实现
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