解决办法： 在建立Tomcat服务时,eclipse会自动生成一个Servers的项目. 在这个项目中,找到你部署项目的服务文件夹.
使用 spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply SparkR 中运行 SQL 查询 机器学习 算法 分类 回归 树 聚类 协同过滤...在概念上 相当于关系数据库中的 table 表或 R 中的 data frame，但在该引擎下有更多的优化....dataset 上通过 input colums（输入列）来进行 grouping（分组）并且使用 gapply or gapplyCollect 来运行一个指定的函数） gapply 应用给一个函数到... spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply 类似于本地 R 中的 lapply, spark.lapply 在元素列表中运行一个函数，并使用 Spark 分发计算...以类似于 doParallel 或 lapply 的方式应用于列表的元素. 所有计算的结果应该放在一台机器上.
RHadoop项目的出现使得用户具备了在R中使用Hadoop处理大数据的能力。 Apache顶级开源项目Spark是Hadoop之后备受关注的新一代分布式计算平台。...RDD API 用户使用SparkR RDD API在R中创建RDD，并在RDD上执行各种操作。...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...R worker进程反序列化接收到的分区数据和R函数，将R函数应到到分区数据上，再把结果数据序列化成字节数组传回JVM端。...总结 Spark将正式支持R API对熟悉R语言的数据科学家是一个福音，他们可以在R中无缝地使用RDD和Data Frame API，借助Spark内存计算、统一软件栈上支持多种计算模型的优势，高效地进行分布式数据计算和分析
\scf\RT1021_nor_zf_ram_v.scf** 编译没有错误。 2.**目标工程 nor_zf_ram_v5 和 分散文件 ....\scf\RT1021_nor_zf_ram_v5.scf** 编译没有错误。 3.**目标工程 nor_zf_ram_v6和 分散文件 ....三、总结 一、问题描述 文末有开源库链接 昨晚，将逐飞科技RT1021开源库下载后，试着把里面的一个工程编译了一下，结果出现了一个错误：....问题出现在哪里呢？试了网上的所有方法，都不行。算了，我就随便在逐飞科技的智能车群里问了一下，今天早上有人回复我说： ? 二、问题解决 今天下午，按照他的说法，我就试了一下，果然就成功了！！！...可以发现 逐飞科技RT1021开源库每个example的工程里面包含两个目标工程，分别是nor_zf_ram_v5 和 nor_zf_ram_v6，我们需要使用的是 nor_zf_ram_v5，Linker
在两种方法中，我们均在dataframe的列上应用了一个函数。在python中，如果我们在非数值列（例如球员姓名）上应用函数，会返回一个错误。要避免这种情况，我们只有在取平均值之前选择数值列。...在R中，我们在每一列上应用一个函数，如果该列包含任何缺失值或不是数值，则删除它。接下来我们使用cluster包实施k-means聚类，在数据中发现5个簇。...我们使用lapply做到这一点，但由于需要处理的每一行都因是否是标题而异，需要传递保留项的索引和整个rows列表给函数。...现在，下面是一些能够得到的： R更加函数化，Python更面向对象 就像我们在lm，predict和其他函数中看到的那样，R用函数完成大部分工作。...当我们查看汇总统计量时，在R中可以直接使用summary内建函数，但是Python中必须依靠statsmodels包。dataframe是R内置的结构，而在Python中由pandas包引入。
因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...tapply mapply 设置上下文 我将首先通过使用简单的数据集介绍上面的每个函数是如何工作的，然后我们将使用一个真实的数据集来使用这些函数。...lapply()是list apply的缩写，可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量，lappy()都可以在这两个向量上使用。...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。 现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。...我鼓励你在更复杂的数据集上尝试更复杂的函数，以充分了解这些函数有多有用。
2.aggregate函数不能对分组后的数据进行多种汇总计算，因此要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。显然，上述代码在性能和易用性上存在不足。...事实上，为了使计算结果更符合业务逻辑，上述的代码还要继续加工才行。 总结：aggregate函数勉强可用，但在性能和方便性上存在不足，代码的写法、计算结果、业务逻辑这三者不一致。...3.Lapply函数也不支持多种统计方法，因此也要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。另外，本算法还要额外用到split函数，因此在易用性上没有改进，反而是更差了。...总结： 本算法在性能上有所提高，但在易用性上明显不足，在代码写法、业务逻辑、计算结果上仍然存在不一致。...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： data<-data.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。
只去重了完全相同的外显子）写的 运行计算时间：14.74084 secs 最后运行结果：36048075 第一版代码如下： setwd('E:\\r\\biotrainee_demo\\class1')#修改工作路径...apply执行 # 输入的数据为仅含原始数据第1列和第10列的dataframe # 用apply函数执行后输出的数据为每个基因外显子的坐标， # 一个基因的所有外显子以逗号分隔组成一个string...') # 把i号染色体上的所有外显子后在一起，并去除完全相同的外显子 # 输出的数据为c('111-112','115-135', '125-138', '254-258', ...)...# 输入的数据为仅含原始数据第1列和第10列的dataframe # 输出的数据为c('111-112, 115-135, 125-138', '254-258',...)...，apply和sapply函数的使用，对于迭代数目比较多的循环来说，R语言的for循环效率远远不如apply系列函数，应该尽量避免for循环处理，而python的for循环运算速度较快，可以使用for循环处理一下比较大的数据
在R升级到4.0+后，clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误，这个现象以及解决方法在以前的推文：R tips：debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过...，错误出现的原因是cnetplot生成的ggplot2对象中的data对象在渲染过程中某些数据被转换为了AsIs对象，最终导致报错。...() 在Rstudio界面中一直next，直到下面这一条命令时停止，因为这条命令之后就会出现AsIs对象。...也不是不可以，但是首先是工作量太大，手动去创建一个cnetplot.enrichResult并把其中的I函数位置给修改掉，然后再根据clusterProfiler::cnetplot的调用栈进行函数修改...上一次的debug推文中提到，AsIs对象可以通过unclass来还原，但是这并不完全恰当，在某些比较特殊的情况下，比如一个data.frame经过I函数封装后，它unclass就会丢失掉它的data.frame
scater) library(scran) #load data load("Brain_ST_scRNA.sBio.Rdata") head(Brain_scRNA) head(Brain_ST) 准备工作详见前面...to lowest weight x <- x[order(x$mean.AUC, decreasing = TRUE), ] # Add gene and cluster id to the dataframe...x$gene <- rownames(x) x$cluster <- i data.frame(x) }) mgs_df <- do.call(rbind, mgs_fil) 使用lapply...2，SPOTlight分析 使用SPOTlight主函数进行分析，注新版本的是SPOTlight函数，而不是spotlight_deconvolution函数了。...左图），也可以同样的形状绘制在白板上（右图）。
%% b)) + } R软件也允许使用匿名函数，匿名函数是没有函数名称但在单行的语句中很实用的函数。...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(...更多详情可以使用help(Control)命令查看。 全局变量 在函数中，你可以通过<<-操作符来改变全局变量的值，但此种方法不推荐使用。...%% b)) + } R软件也允许使用匿名函数，匿名函数是没有函数名称但在单行的语句中很实用的函数。...更多详情可以使用help(Control)命令查看。 全局变量 在函数中，你可以通过<<-操作符来改变全局变量的值，但此种方法不推荐使用。
简单的讲就是从一个或若干个初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的某些停止条件。...本文利用爬虫收集各大平台开服数据列表上的相关数据，减去了在收集开服数据的繁琐，以下就是一个简单爬虫及正则的例子，从某知名页游平台上抓取开服数据。...该模式描述在查找文字主体时待匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个模板，将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。...从词云分析的结果中可以看出，“好玩”这一词汇在玩家评论中曝光程度最高，达到152次，在出现频数最高的词汇中，褒义词居多。...“2275866599”这一词汇的出现，也反映了在实际评论信息中存在这水军，噪声信息这一因素，可以在处理数据时做剔除处理 。
函数名 功能 特点 apply 按行、列运算均值、求和、众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能，可以分组汇总 table结合，可以分组汇总 lapply...mapply 函数mapply是函数sapply的变形版，mapply 将函数 FUN 依次应用每一个参数的第一个元素、第二个元素、第三个元素上。...X 一个列表 classes 关于类名的字符向量，或者为any时则匹配任何类 deflt 默认结果，如果使用了how=”replace”，则不能使用 how 字符串匹配三种可能结果 参考文献：...lapply中所要使用的函数，一定需要是输入为单一变量，输出为单一变量可以存至list中。...同时，lapply（x,fun），这个x的格式很重要，如果灌入的是list，在使用的时候，其实是先把x[[1]]，之后然后放入fun之中。也就是说，先拨开的list，然后再灌入。
foreach包中，迭代器完成分割工作，”%dopar%“函数实现对小块的并行计算，”.combine”函数完成合并工作。...（8）.errorhandling：如果循环中出现错误，对错误的处理方法 （9）.packages：指定在%dopar%运算过程中依赖的package（%do%会忽略这个选项），用于并行一些机器学习算法...顺序这东西，写过稍微复杂的函数都知道，特别在数据匹配时尤为重要，因为你需要定义一些rownames的名称，这时候输出的顺序万一不匹配，可能后面还要花时间匹配过来。...其中，negative binomial分布：其概率积累函数(probability mass function)为掷骰子，每次骰子为3点的概率为p，在第r+k次恰好出现r次的概率。...核CPU电脑上，我们可以将其分割为六块执行randomForest函数六次，同时将ntree参赛设为200,最后再将结果合并。
，进行对应的解决： 应用一：使用parallel包时，能不能clusterExport整个函数呢？...lapply在使用的时候也会出现这样的问题，如果出现问题，那么就白跑了，而且也不可能给你停顿下来。那么如何让lapply运行中跳过报错的办法呢？...注意，在32位的R中，封顶上限为4G，无法在一个程序上使用超过4G （数位上限）。这种时候，可以考虑使用64位的版本。...R语言在使用Parallel时候，会出现这样的疑问，一些东西都需要广播给不同的核心，那么在clusterExport步骤怎么办呢？能不能clusterExport一整个函数？...parallel包时，报错：Error in unserialize(node$con) : error reading from connection 在R语言中使用并行算法的时候，会出现报错
介绍 在操作dataframe时，初学者有时甚至是更高级的数据科学家会对如何在pandas中使用inplace参数感到困惑。 更有趣的是，我看到的解释这个概念的文章或教程并不多。...我没有记住所有这些函数，但是作为参数的几乎所有pandas DataFrame函数都将以类似的方式运行。这意味着在处理它们时，您将能够应用本文将介绍的相同逻辑。...现在我们将演示dropna()函数如何使用inplace参数工作。因为我们想要检查两个不同的变体，所以我们将创建原始数据框架的两个副本。...那么，为什么会有在使用inplace=True产生错误呢?我不太确定，可能是因为有些人还不知道如何正确使用这个参数。让我们看看一些常见的错误。...这个警告之所以出现是因为Pandas设计师很好，他们实际上是在警告你不要做你可能不想做的事情。该代码正在更改只有两列的dataframe，而不是原始数据框架。
极端情况下，如果代码里面有创建、 转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过； 都有partition的概念； 三者有许多共同的函数，如filter，排序等； DataFrame...如果使用DataFrame，你在也就是说，当你在 DataFrame 中调用了 API 之外的函数时，编译器就可以发现这个错。...但如果此时，使用了一个不存在字段的名字，则只能到运行时才能发现错误； 如果用的是DataSet[Person]，所有不匹配的类型参数都可以在编译时发现； 3.2.4 什么时候使用DataFrame或DataSet...，如 filter、map、aggregation、 average、sum、SQL 查询、列式访问或使用 lambda 函数，那就使用 DataFrame 或 Dataset； 如果你想在编译时就有高度的类型安全...DataFrame 或 Dataset； 如果你是R或者Python使用者，就用DataFrame； 除此之外，在需要更细致的控制时就退回去使用RDD； 3.2.5 RDD、DataFrame、DataSet
出现bug的代码是在使用clusterProfiler的cnetplot函数绘制一个富集分析图，正常情况下，它应该是出图如下： bug重现 出现问题的R对象是一个clusterProfiler的富集分析对象...UseMethod("print"))(x) 可以看到，ggplot2对象p在绘制图形时发生了错误：第一个调用方法是print泛型方法，然后方法分发到print.ggplot方法上(#2)，再然后是调用...如果是一步一步逐一检视data对象的话，可以知道它大概是在data <- lapply(data, scales_transform_df, scales = scales)这条命令处出现了AsIs的问题...如何使用RStudio进行debug代码以及如何自由的查看R中的函数源码，在以前的R tips推文中都曾经说过。...由于这个函数的源码在ggplot2包中，现在是没办法直接修改这个函数的源码的，但是我们可以再创建一个ggplot_build.ggplot函数去覆盖原来的函数，只需要保证新建的ggplot_build.ggplot
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