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通过剪贴板在R和Excel之间移动数据

相信大家都用Excel处理过数据，对于使用R的人来说，更是经常需要从Excel中把数据读入到R中做进一步处理。虽然Excel统计和绘图也很强大，但是还是是有一些局限性的。...那么今天小编就给大家介绍两个简单R读取Excel中数据的偷懒方法。...Excel高手，熟悉数据透视表，另当别论），而如果读到R中，直接一个简单的table命令就可以得到结果。...2.读取clipboard中的内容 第二种方法是直接读取剪切板（clipboard）中内容，这个方法也利用read.table，只是不从外部文件中读取数据，而是直接读取剪切板中的内容。...还是这套数据，我们来看看男性和女性病人的年龄有没有显著差异 ?

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开源在大数据和分析中的角色

开源在大数据和分析中的角色 摘要 本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性，分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。...本文将深入探讨开源在大数据和分析中的作用和优势。 开源技术在大数据处理中的应用 大数据存储 开源技术提供了多种存储解决方案，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Apache Cassandra。...这有助于加速数据处理过程，提高效率。 开源技术在数据分析中的应用 数据清洗和准备 开源工具如Pandas和OpenRefine可以用于数据清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。...数据分析和建模 开源编程语言如Python和R提供了丰富的数据分析库，帮助开发者进行统计分析、机器学习等工作。...实际案例：使用Python进行大数据分析 让我们以一个使用Python进行大数据分析的案例来演示开源技术在实际应用中的角色。

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（数据科学学习手札58）在R中处理有缺失值数据的高级方法

一、简介 　　在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...: 当只希望从合成出的m个数据框中取得某个单独的数据框时，可以设置action参数，如action=3便代表取得m个数据框中的第3个 mild: 逻辑型变量，当为TRUE时，会输出包含全部m个合成数据框的列表

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数据科学中的 R、Python 和 Julia —— 机器学习的学习随想 02

但 Python 其实并不是数据科学的“原生语言”，R 才是。R 语言和它的前身 S 语言，本来就是统计学家发明和使用的语言。...当然，老先生现在也已经转到了 R 语言的阵营当中。这里的关键在于，R 是数据科学的母语，R 中包含了最丰富、最深刻、最专业的数据科学思想，是整个数据科学一个重要的原创思想宝库。...其实就在短短的三年前，Python 相对于 R、Matlab 甚至 Scala ，都看不出有什么明显优势。...吴恩达在他 2011 年录制的经典的机器学习视频课程中说，一般来说人们会用 Matlab 、Python 等高层次语言来找到最佳的模型，然后用 C++ 和 Java 等语言把模型产品化，以追求更高的执行效率...所以在未来，我们很可能需要一种既像 R、Python 那么高层次，又像 C++、Java 一样快的数据科学语言。这种语言现在已经出现了，就是 Julia。

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数据结构：哈希表在 Facebook 和 Pinterest 中的应用

虽然哈希表无法对存储在自身的数据进行排序，但是它的插入和删除操作的均摊时间复杂度都属于均摊  O(1) (Amortized O(1))。...那么下面我们就来一起看看它们是如何被应用在 Facebook 和 Pinterest 中的，进而了解哈希表这种数据结构的实战应用。...哈希表在 Facebook 中的应用 Facebook 会把每个用户发布过的文字和视频、去过的地方、点过的赞、喜欢的东西等内容都保存下来，想要在一台机器上存储如此海量数据是完全不可能的，所以 Facebook...但是很多数据不从数据库读取的话是拿不到最新数据的，怎么办呢？解决的方案是在第一次读取数据之后，将这些通过数据库算出的结果存放在 Memcache 中并设定一个过期时间。...2016 年 Facebook 技术讲座的整体架构如下图所示： 从上图中可以看到，直播视频其实在经过处理之后首先会被存入数据库，然后在往上一层再做了一个 Memcache 内容缓存。

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在Win10中使用Linux版本的R和Python

” 写 在前面 相信在Windows中使用 Python 和 R 小伙伴为数不少，虽然 Python 和 R 并不挑平台，但是总还有一些情况 Linux 版本更有优势，这些情况包括： R 在 Linux...此外，R 中最好的数据处理包 data.table，也只有在 Linux 中才有对应的 Python 版本。 有些软件没有 Windows 版本。...原来就捉襟见肘的内存和硬盘，开了虚拟机后可能就没多少留给 R 了（别忘了 R 和 Python 需要把所有数据都加载到内存中！）...举个例子，假如我们在虚拟机中创建了很多数据集，但是突然有一天我们想要用 Office 打开，这时我们只能把这些数据从虚拟机中复制到宿主机中。明明只是想查看一个文件，结果却不得不在两个系统中复制一遍。...安装 Jupyter 和 Python 如果你的任务是科研或者数据科学，那么大猫强烈推荐 Jupyter + R/Python 的组合。

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位图数据结构及其在-Java和-Redis中的应用

在关系型数据库中存储的话,这将是一个比较麻烦的操作,要么要写一些表意不明的SQL语句,要么进行两次查询,然后在内存中双重循环去判断.... -> 因此在大数据量的时候更加显著. 与或运算效率高. ->可以快速求交集和并集....在EWAHCompressedBitmap中,数据也是使用long数组来保存的,不过对每一个long有类别的定义,Literal Word和Running Length Word....EWAHCompressedBitmap基本解决了稀疏数据的问题,而当数据很稠密的时候,他的压缩率没有那么好,但是通常也不会差于不压缩的存储方式,因此在日常的使用中,还是建议大家使用这个类,除非你很清楚且能确保自己的数据不会过于稀疏...Bloom-Filter)的原理及在推荐去重中的应用/">布隆过滤器(bloom filter)的原理及在推荐去重中的应用 总结 总之,bitmap可以高效且节省空间的存储与用户ID相关联的布尔数据

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使用PostgreSQL和Gemini在Go中为表格数据构建RAG

使用 Vertex AI 在 Google Cloud 上进行自定义模型训练和部署（使用 Go） Vertex AI 中用于表格数据的 AutoML 管道（使用 Go） 在 Go 应用程序中使用 Gemini...RAG 和嵌入 在进入 PostgreSQL、Go 和 Gemini（通过 Vertex AI）的实现之前，我们需要了解 RAG 系统的工作原理。将其比作侦探在大量文档档案中搜索线索非常恰当。...该模板将由 Gemini 在聊天会话中用作提示的一部分。在此聊天会话中，我们将要求模型从 JSON 数据中提取我们希望在报告中显示的信息。...该函数现在可供最终用户（用于嵌入他们的问题）和报告生成方法使用，后者将创建类型 Report（该类型 Report 将被插入到数据库中）。...下图显示了这种交互如何使用户能够从其数据中获取见解 结论和 FitSleepInsights 通过 Vertex AI 与 Gemini 和其他模型进行交互非常简单，一旦理解了要遵循的模式以及如何从

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位图数据结构及其在 Java和 Redis中的应用

在关系型数据库中存储的话,这将是一个比较麻烦的操作,要么要写一些表意不明的SQL语句,要么进行两次查询,然后在内存中双重循环去判断....总结 那么我们来做一下总结: 位图是用二进制位来存储整形数据的一种数据结构,在很多方面都有应用,尤其是在大数据量的场景下,节省内存及提高运算效率十分实用..... -> 因此在大数据量的时候更加显著. 与或运算效率高. ->可以快速求交集和并集....在EWAHCompressedBitmap中,数据也是使用long数组来保存的,不过对每一个long有类别的定义,Literal Word和Running Length Word....EWAHCompressedBitmap基本解决了稀疏数据的问题,而当数据很稠密的时候,他的压缩率没有那么好,但是通常也不会差于不压缩的存储方式,因此在日常的使用中,还是建议大家使用这个类,除非你很清楚且能确保自己的数据不会过于稀疏

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R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素

p=9227 数据集：行为危险因素监视系统数据 摘要：该数据集是来自全美约40万份与健康相关主题的问卷调查。BRFSS始于1980年代，并已通过问卷调查在美国用于监测普遍的疾病。...导入和过滤数据以仅包括与糖尿病，性别，体重和年龄有关的重要特征。...由于数据的对数规范版本几乎是正常的单峰数据，因此可以将权重用于推断统计中的后续分析。 女性参加者比男性参加者更多，其幅度大大超过美国的总人口。这可能表明抽样方法在性别抽样方面并非完全随机。...但是，数据样本足够大，可以继续评估健康风险因素。 年龄范围似乎在两端都偏向极端。 在比较年龄和体重时，性别的体重分布似乎确实存在明显差异。男性似乎比女性重。...（变量：性别，X_ageg5yr，weight2，diabete3） 当观察样本中的女性和男性参与者时，报告的糖尿病比率非常相似。

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跨月数据怎么拆？这个精巧算法值得收藏！

实际上，我们很多实际的业务发生是跨月、甚至是跨年的，这种情况下，可能要对这些业务按月进行拆分，比如2023年10月25日 至2024年2月24日，需要拆分出来以下4个月份阶段： 2023年10月25日...- 2023年10月31日； 2023年11月1日 - 2023年11月30日； 2023年12月1日-2023年12月31日； 2024年1月1日 - 2024年2月24日 再如以下数据： 如果要实现按月份的拆分...Date.Month([结束日期]) in {sy*12+sm-1..ey*12+em-1} //做了减1处理，方便后面转为月份数 构建出来后，我们即可以基于该序列转换为年月，同时将对应年月的开始日期和结束日期构建出来...1 //当月1日 ) }) 如下图所示，显然，在开始日期所在当月，开始日期比当月1日大，通过List.Max即可取到开始日期，而对于后面的月份，相应月份的1日比开始日期大，也同样可以取到正确的月份开始日期...关于结束日期和开始日期的处理方法类似，建议多动手画一下相应的图表示意图，很多问题的解决，往往就是在多动手尝试的过程中，不断理清思路，找到解决方案或者技巧的。

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在Excel中处理和使用地理空间数据（如POI数据）

-1st- 前言 因为不是所有规划相关人员，都熟悉GIS软件，或者有必要熟悉GIS软件，所以可能我们得寻求另一种方法，去简单地、快速地处理和使用地理空间数据——所幸，我们可以通过Excel...本文做最简单的引入——处理和使用POI数据，也是结合之前的推文：POI数据获取脚本分享，希望这里分享的脚本有更大的受众。...https://support.office.com/zh-cn/article/三维地图入门-6b56a50d-3c3e-4a9e-a527-eea62a387030） ---- 接下来来将一些[调试]中的关键点...I 坐标问题 理论上地图在无法使用通用的WGS84坐标系（规定吧），同一份数据对比ArcGIS中的WGS84（4326）和Excel中的WGS84、CJ-02（火星坐标系）的显示效果，可能WGS84（...操作：在主工作界面右键——更改地图类型——新建自定义底图——浏览背景图片——调整底图——完成 i 底图校准 加载底图图片后，Excel会使用最佳的数据-底图配准方案——就是让所有数据都落位在底图上。

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如何使用NoseyParker在文字数据和Git历史中寻找敏感数据

关于NoseyParker NoseyParker是一款功能强大的命令行工具，该工具可以帮助广大研究人员在文本数据中寻找敏感信息，可以用于网络安全攻防两端的安全测试过程中。...关键功能 1、支持扫描Git代码库中的文件、目录和整个历史记录； 2、使用了正则表达式与一组包含了99种预定义模式的记录相匹配，这些模式是根据网络安全攻防两端行动的经验和反馈而生成的，具有高信噪比特征...； 3、支持将共享相同敏感数据的匹配组合在一起； 4、运行速度非常快，可以在单核CPU上以每秒数百兆字节的速度扫描，并且能够在不到2分钟的时间内在旧版MacBook Pro上扫描100GB的Linux内核源历史记录...Docker镜像 该项目提供了针对多平台预构建的Docker镜像，支持x86_64和ARM64架构： docker pull ghcr.io/praetorian-inc/noseyparker:latest...比如说，你将CPython项目克隆到了本地，我们就可以使用scan命令来扫描整个历史记录，并创建一个新的数据存储（--datasotre）来存储扫描结果（np.cpython）： $ noseyparker

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2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述

时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步 2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展，本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文...Fedformer：该模型侧重于在时间序列数据中捕捉全球趋势。作者提出了一个季节性趋势分解模块，旨在捕捉时间序列的全局特征。...这些机制可以插入到任何现有的Transformer模型中，作者测试将它们插入 Informer、Autoformer 和传统的Transformer 中，都可以提高性能（在附录中，还表明它可以提高 Fedformer...id=PilZY3omXV2 这是2022年早些时候在ICLR上发表的一篇论文，在学习季节和趋势表示方面与LaST非常相似。由于LaST在很大程度上已经取代了它的性能，这里就不做过多的描述了。...在合成环境中，测试了冷启动学习和少样本学习，发现他们的模型优于普通 Transformer 和 DeepAR。对于真实数据集采用了 Kaggle 零售数据集，该模型在这些实验中大大优于基线。

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数据迁移中的数据库检查和建议(r2笔记71天)

关于数据迁移，在之前也讨论过一些需要注意的地方，可能林林总总列了不少，都是在数据迁移迁移前和迁移时需要注意的。...数据库级的检查和建议 1)参数检查 有些参数是需要在数据迁移前临时做变更的，有些是性能相关的，需要考虑。...,在数据迁移的工程中，几乎跑到了极致，一个小时切换300多次。...，释放session，停掉listener 一般在数据迁移之前，最好能够停掉相关的服务，比较直接的方式就是重启数据库，可以很快的清除系统中的一些Inactive session和客户端链接的session...10）foreign key 外键的影响需要重视，如果外键存在对于数据的插入顺序无形中对会有一定的约束，所以在大批量的数据并发插入条件下，disable foreign key，可以更加高效，当然在

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在Navicat中如何新建数据库和表并做查询

上一篇文章，小编给大家分享了在Navicat中如何远程连接数据库，没有来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：在Ubuntu14.04中配置mysql远程连接教程。...今天小编给大家分享一下如何在Navicat中新建数据库和表。 用过远程连接数据库工具的小伙伴都知道，在Navicat中新建数据库和表并不太难，具体的教程如下所示。...2、在IP地址为192.168.255.131数据库上右键，然后点击“新建数据库”，如下图所示。 ? 3、之后弹出“新建数据库”对话框，在“常规”选项卡中需要设置数据库名、字符集和排序规则。 ?...6、在左侧选项卡点击“表”，然后右键点击选择“创建新表”，之后将弹出下图的新建表界面 ? 7、在“名”这一栏添加字段，之后选择类型和长度，设置小数点和是否允许空值，如下图所示。...关于Navicat中的建库、建表和简单查询的教程已经完成，希望对大家的学习有帮助。 --- End ---

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