尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。...整体看起来效果还是非常不错的，开发者在整体上还是保留了Rstudio和visual studio中对于View()这个函数的配置，还在此基础上添加了search功能，此外对Rshiny可视化的支持也非常棒...▶ pip install radian 四 在R中安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别，R session...的配置 Path中添加R的执行文件的路径，当然也可以选择radian.exe的路径（该路径存在于python的scripts文件夹中）。...中运行的话，则会出现R session watcher不启用的状况，data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口，以在windows中选择radian.exe路径为例
概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等. rpois(n, lambda) dpois(x,lambda) 连续型...mean+3sd)几乎是在肯定的。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage) #通过设置levels和labels...B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage) #通过设置levels和labels...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表
软件测试人员 在软件测试中，developer（开发人员）和independent tester（独立测试人员）之间存在一些区别： 1.角色： Developer:是编写软件代码的人员，他们负责实现软件功能并进行单元测试...Independent tester:更关注于从用户角度评估软件的质量和功能，他们可能会尝试通过不同的方式来测试软件，以发现可能被开发人员忽视的问题。...Independent tester:负责通过各种测试技术和方法来验证软件的功能、性能和可靠性，并向开发人员提供反馈，以帮助改进软件质量。...(增量模型：在每个增量/迭代的末尾进行测试，并在最后对整个应用程序进行最终测试。) 在这个生命周期模型中，系统根据功能区域进行划分。每个主要功能区域都是独立开发并交付给客户的。...例如，在自行车租赁系统中，可能会开发和交付与发放自行车相关的任务，然后归还自行车，然后维护客户记录。
在使用macs进行peak calling时，除了输入样本对应的BAM/SAM文件之外，还可以输入BED文件。...BAM文件我们都非常 熟悉，将序列比对到基因组之后就可以产生这样的文件，各个比对软件也支持输出BAM/SAM格式。...在BAM文件中，最核心的信息是序列和基因组区域的对应关系，即那些序列比对上了基因组上的哪些区域，这个信息通过BED格式也是可以来记录的。...在bedtools中也提供了bamtobed的功能，基本用法如下 bedtools bamtobed -i input.bam > out.bed 输出内容示意如下 ?...bedpe格式在一行中显示了R1和R2两个reads的比对情况，列数为10列。 对于单端序列。直接用bed格式就可以；对于双端学历，推荐用bedpe格式。
请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，如因此产生的一切不良后果与文章作者和本公众号无关。 之前我也分享过一篇"ToDesk软件在权限提升中的应用"，记录的是在权限提升场景下的利用方式。...更多这类第三方远控软件的利用方式可参考之前发的系列文章，有向日葵、AnyDesk、TeamViewer等。...向日葵软件在渗透测试中的应用 AnyDesk和TeamViewer在渗透测试中的应用 0x01 ToDesk简介 ToDesk是一款类似向日葵的远程控制软件，但比向日葵、TV和AD更为流畅和稳定，它同样具备着内网穿透...安全密码以及登录用户和密码等重要敏感信息，但密码都经过ToDesk特有加密算法加密，所以不能通过解密得到明文密码。...实战测试中只需要找到目标主机ToDesk中的tempAuthPassEx临时密码或authPassEx安全密码，将它们覆盖到我们本地ToDesk中的tempAuthPassEx，重启ToDesk即可得到明文密码
1.文档编写目的 ---- 继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后，Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业，Spark自带了R语言的支持，在此就不做介绍，本文章主要讲述如何使用...Rstudio提供的sparklyr包，向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。...前置条件 1.Spark部署为On Yarn模式 2.CDH集群正常 3.CDSW服务正常 2.命令行提交作业 ---- 1.在R的环境安装sparklyr依赖包 [ec2-user@ip-172-31...Rstudio提供的sparklyr包，你可以连接到Spark本地实例以及远程Spark集群，本文档主要讲述了R通过调用sparklyr提供的SparkAPI接口与Spark集群建立连接，而未实现在Spark...中调用R的函数库或自定义方法。
在原假设下，滚珠轴承的平均直径不会改变，而在备择假设中，在制造过程中的某些未知点处，机器变得未校准并且滚珠轴承的平均直径发生变化。然后，检验在这两个假设之间做出决定。...让我们深入探讨这一点。我在犹他大学数学系的超级计算机上进行了一些数值实验（译注：实际上，普通家用电脑也能应付）。...下面是一个辅助函数，用于通过 garchFit()（在计算过程中屏蔽所有 garchFit() 的输出）来提取特定拟合的系数和标准差。...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...我之前从未怀疑或质疑过统计软件的计算结果，甚至没有考虑过这个问题。今后在处理其他统计模型的参数估计问题时，务必首先用模拟数据检验一下相关软件的结果稳健性。
R8的整体流程如下图所示：图片1、R8的输入包括Proguard配置、mainDex配置和 App中所有class文件，通过JarClassFileReader$CreateDexClassVisitor...类实现，它通过ASM将Jar文件读取到内存，转换成DexClass集合存储在AppView中；2、Liveness Analyze：主要分析哪些类、方法成员需要保留，通过Enqueuer类去处理这部分逻辑...三、R8在手Q应用中遇到的问题3.1 Liveness Analyze过程—根可达性算法在介绍补丁问题前，先简单介绍Liveness Analyze过程，后面的几个问题都和Liveness Analyze...理解根可达性算法前需要先理解四个概念：1、Root: 在proguard 配置文件中明确要keep的对象，算法的输入。...在使用R8过程中，我们发现同样的代码，构建多次，高概率出现不正常的dexDiff，具体表现如下：IDragview 的clinit方法有时候存在，有时不存在，导致生成的补丁不稳定。
在软件开发中，逆向工程常常被用于从已有的代码生成模型，以便理解、复现或优化该代码。 一、逆向工程的主要概念 在软件开发中，逆向工程可以看作是一种从代码到模型的过程，即根据已有的源代码生成对应的模型。...逆向工程也常常用于软件测试和验证，寻找代码中的错误和安全漏洞。 二、逆向工程的实践步骤 静态分析： 这是逆向工程的首要步骤，它包括研究代码来理解其结构、函数和行为。...特别是在处理大型的、复杂的代码库时，理解所有的代码和生成模型可能需要大量的时间和资源。 其次，逆向工程可能会引发法律和道德问题。...比如，无授权地进行逆向工程可能会侵犯版权，因此在进行逆向工程时，需要注意法律和道德问题。 总结 逆向工程是软件开发中的一个重要技术，可以帮助我们理解、复现和优化代码。...通过使用适当的工具和方法，我们可以从代码生成模型，进一步理解和优化代码的行为和性能。但同时，我们也需要注意逆向工程的挑战和法律问题。
需求分析是软件工程的起点，它是确保软件系统能够真正满足用户期望的基石。通过深入理解用户需求、业务环境和项目目标，我们能够在项目的早期阶段就明确系统的方向，减少后期修改的成本。...需求分析在软件工程中扮演着至关重要的角色，其重要性体现在以下几个方面： 满足用户需求： 需求分析的首要目标是深入了解最终用户的需求和期望。...通过准确捕捉用户需求，确保软件系统真正满足用户的实际需求，提高用户满意度。 降低开发成本： 在项目的早期阶段发现和修正问题相比于在后期进行修改成本更低。...通过良好的需求分析，可以在项目开始时就识别并解决潜在的问题，从而降低整个软件开发生命周期的成本。 提高开发效率： 确切的需求分析有助于精确定义软件系统的功能和性能。...需求分析是软件工程中确保项目成功的关键步骤之一。正确理解和记录需求可以避免后期的问题，并确保软件系统能够满足用户的期望。
为实现更加高阶的视觉效果，Canvas API向开发人员提供了一种通过元素在DOM中绘制图形的方法。此方法的一项常见用例就是处理图像，这也使其成为处理连续图像也就是视频的一大利器。...我们希望通过以下几个典型案例为大家分享视频+画布并实现更生动精彩的网页交互效果，探索该项技术的无限可能。...接下来，通过设置一个监听器来启动我们所构造的函数集合，以便于在视频元素开始播放时应用这些优化。 当play事件被触发时，updateCanvas方法开始被调用。...当Phil在不同的浏览器或设备中打开该网页时，他意识到了我们正在处理的色彩空间问题——在解码视频时，不同的浏览器或硬件处理颜色空间的方式不同，因此就像我们试图做的那样，这里基本上没有办法可靠地匹配不同解码器的十六进制值...我们将进一步讨论最后一个例子并将其中的一些概念结合在一起：我们使用 Tensorflow的对象检测模型 在每个帧中查找对象并对它们进行分类，然后我们将在画布中用框绘制框架和与之相关的标签。
这是一个经典的java问题。在stackoverflow上，许多类似的问题已经被问过了，但是许多回答是错误的或不完整的。 如果你不想深入思考的话，这个问题很简单。...x 存储了堆中"ab"字符串的引用。...因此，当x作为参数传递到change()方法的时候，它仍然堆中的"ab",如下所示： ? 因为java是按值传递的，x的值是"ab"的引用。...当x被传递给change()方法时，实际上是x的值（一个引用）的一个副本。方法change被调用后，会创建另一个对象"cd"，它有着一个不同的引用。方法内的局部变量x的值变成了"cd"的引用。...这里改变的是方法内的局部变量的引用值，而不是改不了原先引用的字符串"ab"。 看图： ? 4.错误的解释： 从第一个代码片段引发的问题与字符串不可变性没有任何关系。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH.... ~ parameter) print(ggp10k + ggtitle("solnp Optimization")) 相较于 β，ω 和 α 的估计值更加稳定，这一节论和之前文章中的结论大体一致，...结论 在一般大小样本量的情况下，rugarch 和 fGarch 的表现都不好，即使改变函数的最优化算法（相关代码未贴出）也于事无补。...不过当样本量极端大时，rugarch 的稳定性大幅改善，这似乎印证了机器学习中的一个常见观点，即大样本 + 简单算法胜过小样本 + 复杂算法。
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...(tidyverse) library(tidyquant) library(knitr) 在 R 中实现透视表 很多 Excel 的用户青睐它的数据透视表功能，现在 R 也可以通过 pivot_table...R 中实现 VLOOKUP Excel 中另一个强大的函数是 VLOOKUP，VLOOKUP 的主要功能如下： ?...company) [1] "Amazon" 不过我们在 Excel 中使用 VLOOKUP 是想在一个表中添加列，这列的值要去另一个表中查找， 在 R 中怎么做呢？...在 R 中实现各种「IFS」函数 很多同学喜欢 Excel 是因为它的条件筛选功能，比如SUMIFS(), COUNTIFS(), AVERAGEIFS()等； ? 在 R 中如何实现呢？
在面试中，候选人经常会被问到，你在项目里用到过哪些设计模式？对此，你可以按本文给出的步骤，系统地通过工厂模式展示自己在设计思想方面的能力。...在上述代码里，我们提供了“创建”的方法，下面我们给出了“调用”的代码，从第2和第4行的代码中我们能看到，这里外部对象可以通过两种不同的createBook方法分别得到Java和数据库书。...在上述的案例中，如果遇到新需求，需要再创建C语言的书，首先可以在Book父类下再创建一个CBook子类，随后可以在BookFactory接口下再创建一个新的工厂来创建，代码如下。...看到这里，似乎和工厂模式差不多，由于建造者模式会偏重于组件的创建过程，所以会通过如下的总控类来组装对象，而工厂模式偏重于“创建产品“的这个结果，而不关注产品中组装各组件的过程，所以一般不会有总控类。...我们经常通过建造者模式来创建项目里的业务对象，所以候选人在他们的项目里一般都会用到这种模式，在面试中也经常听到候选人用这种模式来举例，这里列一种比较好的回答。
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：
，但无法新建 / 重命名文件），测试的时候不小心修改了 Program Files\WindowsApps 文件夹的权限面板 前置条件 2：通过 Win+X 菜单和 Win+R 运行 wt.exe...都无法运行（打开后进程自动退出，且无 UI 提示），但是可以通过开始菜单和其他 terminal 中输入 wt.exe 运行 可以通过 terminal 中输入 wt.exe 运行就说明并非是应用损坏...wt.exe 效果同 Win+R 打开（无反应），而打开软链接的 wt.exe 就可以正常运行 那么现在有两个问题： 同一个 wt.exe 命令，为什么 Win+R（Win+X 菜单实际上执行的也是...Win+R）和 terminal 找到并调用的文件位置不同？...（这也就对应了解决方法 2） # 解决方案 由上面的分析，想到下面的解决方法： 修改 Win+R 调用逻辑 重置 WindowsApps 权限 这两个方案在国内论坛上都基本找不到相关资料，好在 Github
模拟退火算法是一种通用优化算法，可以用于解决许多问题，包括在监控软件中的应用。在监控软件中，我们通常需要最大化监视覆盖率，并且需要在不增加过多监视点的情况下实现这一目标。...使用模拟退火算法，我们可以模拟退火过程，即将问题作为一个能量函数，并将其随机演化为更优解的过程。在监控软件中，我们可以将监视点作为解，并使用能量函数来衡量监视点的覆盖率。...通过迭代和随机性，算法将寻找更好的监视点配置，以最大化覆盖率。这样，我们就可以在不增加过多监视点的情况下，实现更好的监视覆盖率。在监控软件中，一个具体的例子是如何使用模拟退火算法来优化监控点的布置。...假设我们有一个监控软件，需要在一个建筑物中布置一些监视点以实现全面监控。我们希望在不增加过多监视点的情况下，实现最大的监视覆盖率。...然后，我们可以使用模拟退火算法来找到最优的监视点布置方案。算法从一个随机解开始，然后在不断迭代的过程中随机变化解，以尝试找到更优的解。在每个迭代步骤中，我们通过计算当前解的能量值来衡量解的优劣。
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