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R语言数据输入

键盘输入 调用edit函数,比如我们要让用户输入一个长度为5的向量并赋值给变量a,那么可以: a<-vector("integer",5) a<-edit(a) 另外也可以用函数fix来直接编辑变量,而不需要再赋值变量...读取数据库 如果需要在R连接数据库,主要是使用ODBC来连接,需要安装包RODBC。如果是Linux或者Mac平台,对于MySQL数据库,可以安装RMySQL包。...因为我现在是Mac,就以MySQL为例,我MySQL的test数据建立了一个表Employee,现在需要读取该表。...dbConnect(MySQL(),dbname="test",host="127.0.0.1") 接下来我们要查看有哪些表,可以: dbListTables(conn) 如果我要查询Employee表的所有数据...MySQL,那么就需要安装对应的数据库连接的包。

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各种场景下Oracle数据出现问题,这十个脚本帮你快速定位原因

根据等待事件查会话 ---- 得到异常等待事件之后,我们就根据等待事件去查会话详情,也就是查看哪些会话执行哪些SQL等待,另外还查出来用户名和机器名称,以及是否被阻塞。...如果v$sqlarea查不到,可以尝试DBA_HIST_SQLTEXT视图中查询。...sid;--查询TM、TX锁select /*+rule*/* from v$lock where ctime >100 and type in ('TX','TM') order by 3,9;--查询数据的锁...3oradebug tracefile_name 杀会话 ---- 通常情况下,初步定为问题后为了快速恢复业务,需要去杀掉某些会话,特别是批量杀会话,有时还会直接kill所有LOCAL=NO的进程,再杀会话一定要检查确认...,(不要觉得重启很LOW,很多情况下为了快速恢复业务经常使用这个从网吧里传出来的绝招),记住千万不要在这个时候死磕问题原因、当作课题研究,我们的首要任务是恢复业务。

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Excel小技巧54: 同时多个工作表输入数据

excelperfect 很多情形下,我们都需要在多个工作表中有同样的数据。此时,可以使用Excel的“组”功能,当在一个工作表输入数据,这些数据也被同时输入到其它成组的工作表。...如下图1所示,将工作表成组后,一个工作表输入数据将同时输入到其它工作表。 ?...图1 要成组工作表,先按住Ctrl键,然后工作簿左下角单击要加入组的工作表名称,此时工作簿标题中会出现“名称+组”,如下图2所示。 ?...图2 注意,如果一直保持工作表“组合”状态,可能会不小心工作表输入其它工作表不想要的内容。因此,要及时解除组合状态。...单击除用于输入内容的工作表外的任意工作表名称,则可解除工作表组合;或者工作表名称标签单击右键,快捷菜单中选取“取消组合工作表”命令。

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tcpip模型是第几层的数据单元?

当高层(如传输层和应用层)的数据通过TCP/IP模型向下传输,每到达一个新的层级,都会有新的头部信息被添加到数据上。当数据达到网络接口层,它被封装成,准备通过物理网络进行传输。...在网络接口层,的处理涉及到各种协议和标准。例如,以太网协议定义了局域网的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作,数据可以各种网络环境顺利传输。...虽然高级网络编程很少需要直接处理,但对这一基本概念的理解有助于更好地理解网络数据的流动和处理。例如,使用Python进行网络编程,开发者可能会使用如socket编程库来处理网络通信。...但是,对TCP/IP模型的作用有基本的理解,可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络传输的,以及可能出现的各种网络问题。...使用Python进行网络编程,虽然不直接操作,但可以通过创建和使用socket来发送和接收数据

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【硬货】Oracle数据出现问题,这十个脚本帮你快速定位原因

根据等待事件查会话 ---- 得到异常等待事件之后,我们就根据等待事件去查会话详情,也就是查看哪些会话执行哪些SQL等待,另外还查出来用户名和机器名称,以及是否被阻塞。...如果v$sqlarea查不到,可以尝试DBA_HIST_SQLTEXT视图中查询。...sid;--查询TM、TX锁select /*+rule*/* from v$lock where ctime >100 and type in ('TX','TM') order by 3,9;--查询数据的锁...3oradebug tracefile_name 杀会话 ---- 通常情况下,初步定为问题后为了快速恢复业务,需要去杀掉某些会话,特别是批量杀会话,有时还会直接kill所有LOCAL=NO的进程,再杀会话一定要检查确认...,(不要觉得重启很LOW,很多情况下为了快速恢复业务经常使用这个从网吧里传出来的绝招),记住千万不要在这个时候死磕问题原因、当作课题研究,我们的首要任务是恢复业务。

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RR检验的“数据是恆量”问题

这是一般做基因差异表达分析使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...之前我学习和自己分析就遇到过,尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题(这类数据明显不服从正态分布),可以使用正态性检验,或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的,如果一样就不要这个了。...假设有两万个基因的表达,我手头没数据,所以写个伪代码: 下面用geneExpr1与geneExpr2表示两组数据: for循环1(geneExpr1, geneExpr2): 组合某基因表达 - c...else: 统计检验 使用t检验前尽量使用方差分析检验方差同质性。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r

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【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频简介 | AudioStreamCallback 数据说明 )

文章目录 一、音频概念 二、AudioStreamCallback 的音频数据说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频概念 ---- 代表一个 声音单元 , 该单元的 采样个数...字节 ; 二、AudioStreamCallback 的音频数据说明 ---- Oboe 播放器回调类 oboe::AudioStreamCallback , 实现的 onAudioReady...字节 ; 因此该方法的后续采样 , 每都要采集 2 个样本 , 每个样本 4 字节 , 每采集 8 字节的样本 , 总共 numFrames 需要采集 numFrames 乘以...8 字节的音频采样 ; onAudioReady 方法 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void *audioData 指针指向的内存

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R语言︱list用法、批量读取、写出数据的用法

、写出xlsx数据的用法 方法弊端:弊端就是循环语句的弊端,导入的原始数据每个sheet都需要相同的数据结构。...list批量读取数据时候的用法,一开始笔者困惑: 1、如何循环读取xlsx的sheet数据,然后批量放入list之中?...list是大规模数据操作非常优秀的方式,能够存放非结构化的文本数据。但是如果,文本分好词之后的数据(如下图),如何将存放在list数据进行导出呢?...——不等长合并 两种方法:c(),可以将list[1] 和list[2]进行直接合并,可以兼容不等长,当然合并之后,还有list文件; rbind.fill函数,不等长合并函数,plyr包。...#如何解决合并时数据不等长问题——两种方法:do.call函数以及rbind.fill函数(plyr包) #rbind.fill函数只能合并数据框格式 #do.call函数在数据执行函数(函数,数据

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数据科学学习手札58)R处理有缺失值数据的高级方法

一、简介   实际工作,遇到数据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...,以展现处理缺失值的主要路径; 二、相关函数介绍 2.1  缺失值预览部分   进行缺失值处理之前,首先应该对手头数据进行一个基础的预览:   1、matrixplot   效果类似matplotlib...的matshow,VIM包的matrixplot将数据框或矩阵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自带的airquality数据集进行可视化的效果: rm...: 整数,用于控制每个数据框迭代插补的迭代次数,默认为5 seed: 随机数种子,控制随机数水平     在对缺失值插补过程,非常重要的是为不同的变量选择对应的方法,即method对应的输入,下表是每种算法对应的参数代号...: 当只希望从合成出的m个数据取得某个单独的数据,可以设置action参数,如action=3便代表取得m个数据的第3个 mild: 逻辑型变量,当为TRUE,会输出包含全部m个合成数据框的列表

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数据是如何输入到神经网络

比如我们做的CV项目,那么我们采集的图像数据集是如何输入到神经网络中去的呢?图像的特征又是如何提取的呢?...首先我们要知道图像是怎么计算机中表示的: 我们知道图像是由多个像素点组合在一起构成的。 而像素点是由RGB三个通道组成的。因为这三种颜色不同比例混合可以构成任何自然界的颜色。...深度学习,每一个输入神经网络数据都被叫做一个特征,那么上面这个图像就有12288个特征。这个12288维的向量也被叫做特征向量。...神经网络接收到这个特征向量X作为输入,并进行预测,然后给出相应的结果。...那么对于别的数据,例如语音,传感器数据等,但是它们计算机中都有对应的数字表示形式,通常我们会把它们转化成一个特征向量,然后将其输入到神经网络

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当我们分析异常数据,我们分析什么

数据异常判定的理论基础如下:假设指标服从均值为μ和标准差δ的正态分布,处于(负无穷大, μ-3σ] 和[μ+3σ, 正无穷)范围,样本的概率为0.26%,这是一个小概率事件,我们称其为3倍标准差下的异常点...计算移动极差均值(k 个样本数据产生k-1 个移动极差),公式如下:MR =ΣMRi/k-1; 计算CL,公式如下:CL = x; 计算UCL 和LCL(3 倍标准差情况下)。...细分维度拆解示意图 2.3 明确波动的原因 在数据现象明确之后,需要对数据进行一定的推理,得出明确的结论。逻辑推理过程,需做到推断合理,避免常见的错误。...错误1 :相关性的误解 案例:发现人智力水平和胳膊长度 的统计数据,发现人智力水平和胳膊长度是正相关的,胳膊长的人,智力也一般比较高! 启示:相关性并不能表明因果系。...上述数据的统计范围是从不足1岁的孩子,到完全长成岁的孩子到完全长成成年人。成长过程,体型会逐渐变大智力也会逐步发展。

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