可以证明，在模型2有解的情况下，可以将其化为只含有目标约束的目标规划问题，方法是给所有的绝对约束赋予足够高级别的优先因子，从这个角度来看，线性规划为目标规划的特殊情况，而目标规划则为线性规划的自然推广。...用goalprog包求解目标规划 R中，goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题，核心函数为llgp()，用法如下： llgp(coefficients...) 中的矩阵 A。...例 某工厂生产两种产品，受到原材料供应和设备工时的限制，在单位利润等有关数据已知的条件下，要求制定一个获利最大的生产计划，具体数据见表在决策时，按重要程度的先后顺序，要考虑如下意见： 1.原材料严重短缺...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。
source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。...观察以上代码和输出结果，发现R仅仅用短短十行代码，就解决了最大流问题、最短路问题、最小生成树问题，并绘制出两个相关的图形，其效率之高，令人叹为观止。...而LINGO 则需要针对每个问题输入不同模型、约束条件等，远远不如R效率高，至于绘图功能，LINGO 还需要很大的改进。 求红包
要想在jupyter notebook中运行R语言其实非常简单，按顺序安装下面扩展包即可： install.package('repr','IRdisplay','evaluate','crayon',...devtools','uuid','digest') library(devtools) install_github("IRkernel/IRkernel") IRkernel::installspec() 在R...中执行上述四行代码，重新打开你的jupyternotebook即可看到对于R的支持标志： ?
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）。...= 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...这是一种好的策略，哪怕几乎所有的元素都要替换，如果不这样做会让我们通过添加元素优化主题变得困难。ggthemes[4]包中有很多好的主题作为参考。
R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...R代码及运行结果如下: 1 > library(lpSolve) 2 >x=matrix(c(4,7,6,6,6,8,9,9,7,9,7,17,12,14,12, 3 + 15,14,8,6,10,12,10,7,10,6...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
简介 R文档沟通前两期内容： R沟通｜舍弃Latex，拥抱Rbeamer吧！ R沟通｜制作个性化ppt！...这期主要介绍下如何在Rstudio中运行和使用.tex文件，并给大家安利一个非常nice的模板和根据该模板制作的案例。...使用教程 在ElegantPaper[1]网站中下载整个仓库，可以直接下载到本地github或者下载压缩包。 ?...>> 当然该模板也有很多别人使用，制作后的文章和文件都在github中： Risk Awareness（风险意识）文档说明[3] Bank Custody （银行存管）说明[4
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...三 安装radian visual studio code这两个extension由于不存在R console的配置优化，在这里需要借助python中的R interactive窗口——radian，用...▶ 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...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
image.png 自从前段时间谷歌广告联盟通过以后，也算是比较关注的了 今天来说一下优化吧，在说优化之前，先说一下WordPress常用的页面判断 很多时候我们需要将某些内容在指定的页面中显示，比如将谷歌自动广告设置为不在首页显示...> 结果还真的正常不报错了，哈哈 我将谷歌广告和熊掌号的信息都移到了页面底部，所以你也可以将这些更改加载footer.php文件中的合适位置，当然你加在header.php中也没有问题 沈唁志...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可，转载请注明：转载自：在WordPress中优化谷歌（AdSense）广告联盟
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...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...】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 ☞玩转TCGA临床信息...☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
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.
的hashCode()返回值,再通过hash()方法计算hashcode值，在通过putval方法中(n-1)&hash决定该Node的存储位置....元素添加的逻辑 在获取Node位置后，如果存在不在哈希表中,就新增一个Node,并添加哈希表中,整个流程如下 ?...HashMap扩容 在1.7jdk中，HashMap整个扩容过程就是分别取出数组元素，一般该元素是最后一个放入链表的元素，然后遍历以该元素为头的链表元素，一次遍历元素的hash值，计算在新数组中的下标，...而在 JDK 1.8 中，HashMap 对扩容操作做了优化。 HashMap初始化长度是16,扩容之后就是32，而length-1对应就是15和31,而计算存储位置的公式如下....可以看到，扩容之后元素的位置是否改变，完全取决于紫色框中的运算结果是0还是1,如果是0则新位置和原位置相同，如果是1,新位置=原位置+原数组长度,说明在jdk1.8中扩容并不用重新计算hash值。
在做网站SEO优化的时候，有些SEO人员怎么优化网站都排不到搜索引擎的首页，文章每天都有发，而且都被收录了，外链也正常发，就是排名没有变化，这是为什么呢？其实，就是SEO人员都忽略了反链的作用。...将页面中的链接对象与网站以外的资源所进行的链接就叫做外链，这是SEO人员都知道的事情。...例如，就是在博客、论坛、分类信息网站发布内容后所留下的链接，也是自身网站外部的投票，也可以通过domian命令可以查询外链的数量。 反链是什么呢？...，因为网站中的反链数量无法支持网站排在搜索引擎的首页。...总之，SEO人员一定要重视反链的作用，只有这样，才能让网站在搜索引擎中获得一个良好的排名，从而获得大量的流量以及转化。
有一些组合优化问题不是那么的“难”，比如最短路问题，可以在多项式的时间内进行求解。然而，对于一些NP-hard问题，就无法在多项式时间内求解了。...1 动机 在组合优化算法中使用机器学习的方法，主要有两方面： （1）优化算法中某些模块计算非常消耗时间和资源，可以利用机器学习得出一个近似的值，从而加快算法的速度。...（当前行为“好”以后就多往这个方向发展，如果“坏”就尽量避免这样的行为，即不是直接得到了标签，而是自己在实际中总结得到的） 3 近来的研究 第1节的时候，我们提到了在组合优化中使用机器学习的两种动机，那么现在很多研究也是围绕着这两方面进行展开的...在贪心算法中，每次选择一个距离上次插入节点最近的节点，当然我们最直接的做法也是这样的。但是这样的效果，并没有那么的好，特别是在大规模的问题中。...Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, & R.
在 Visual Studio中建立Github项目 在VS中使用Github可以说是一件轻松加愉快的事情，几乎不需要任何多余的设置。...在Damao这个项目中，大猫新建了两个脚本和dt、dt2两个数据集，并且用内置的浏览器同时打开这两个数据集。如下： ? 建立完项目后，接下来的任务就是要把我们的R代码上传到云端了！...在“change”列表中，我们可以看到我们新建了一个叫做01-test.R的脚本和一个叫做02-empirical.R的脚本，并且删除了一个叫做Script.R的脚本。...例如，白天在实验室的电脑上写程序，下班时上传至Github，回寝室以后直接点击刷新（Github在VS上不需要重复登陆）就可以在自己的笔记本上继续工作。...下图就是一个大猫实际编程中遇到的例子。左边是云端版本，右边是本地已经修改但是还没上传云端更新的版本。可以看到VS用绿色标记出了新增加的行，用红色标记出了删除的行，用斜线标记出了空白部分。
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。...，讨论了 R 需要更好的优化计算实践。...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。...这是一个我自认知之甚少的主题，如果 R 社区中的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它，我希望他们会在评论或电子邮件中告诉我。...回到 GARCH 模型参数估计的话题，我猜测β的不稳定性可能来自以下原因： GARCH 序列的统计性质对 α 和 β敏感，特别是 β； ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性的等式约束，但是在优化计算中没有体现出这种等式约束
", })[breed]||'Im the default'; dogSwitch("border xxx") 5.作为数据的函数 我们知道在JS中函数是第一个类，所以使用它我们可以把代码分割成一个函数对象...OOP中多态性最常见的用法是使用父类引用来引用子类对象。
作者： 本华 菜鸟网络-人工智能部 本文，介绍优化算法在菜鸟网络中的应用...，帮助大家了解算法在物流中的应用，详细介绍如下： ?...算法优化应用案例 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
本文是基于Vite+AntDesignVue打造业务组件库[2]专栏第 10 篇文章【在 monorepo 中怎么组织和优化研发流程？】...我们期望在提交代码前进行代码质量校验，这需要用到 git hooks 中的 pre-commit[15] 钩子，在 pre-commit 钩子中可以执行 eslint 等 lint 命令。...在 github actions 中执行打包和发布流程。...经过这波优化，根目录和子包中的 CHANGELOG.md 都能正确地生成，也算是成功地把 lerna 和 release-it 结合起来了！...细节 在 debug 的过程中还学到了一些细节。
R8是Android中替换Proguard新一代的混淆工具，同时它整合了class转Dex功能，将混淆和Dex功能集中到了一个工具中，对混淆耗时以及包大小有明显优化。...但我们经过对比测试，打开R8后构建耗时有6分钟左右的优化，因此开启了R8在手Q应用的故事。...字节码到dalvik字节码的一种中间形式，类似编译原理的静态分析，会对字节码进行优化，D8也有这个过程，但优化没有R8全面；6、Obfuscate，混淆过程，将原来的类名、方法、成员变成不容易识别的名字...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...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。
但是，电脑终端和R 却无法像电脑端一样，可以直接使用小猫clash 来管理： 比如R，每次都需要复制终端代理命令： export https_proxy=http://127.0.0.1:7890;export...http_proxy=http://127.0.0.1:7890;export all_proxy=socks5://127.0.0.1:7891 因此就引出今天的R包：r.proxy 使用 使用非常简单...： install.packages("r.proxy") # install.packages("devtools") devtools::install_github("xiayh17/r.proxy...> "latitude": 49.7498, #> "continent_code": "EU", #> "country_code": "LU" #> } 有点好奇这个字典中的数据是哪里来的...参考资料 [1]xiayh17/r.proxy: Set Proxy in R Console (github.com): https://github.com/xiayh17/r.proxy
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