参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
具体细节可参考:https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
据报道,Jupyter notebook 是数据科学家首选的实战工具。本文展示了从 EDA(探索性数据分析)到API 的快节奏,并没有Jupyter。 Jupyter的主要特点是:
今年接了 5 本与贝叶斯近似计算包INLA相关的翻译书,将由高等教育出版社出版。在准备翻译的时候,我静下来思考了一下二个问题。一是互联网时代在兼顾图书质量的同时怎么充分考虑读者阅读体验?二是什么是当下最为成熟的图书写作工具?特别是与数据科学密切相关的统计类图书的写作与出版。书稿模板的选择成为首先要考虑的事。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
本教程来自华东师范大学汤银才教授,本人已授权。为了获得更好的阅读体验,可在文末直达原文网站。前两期内容见:R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(中);R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(上)
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
条件语句和循环结构是编程中非常重要的概念,它们使我们能够根据不同的条件执行不同的代码块,以及重复执行特定的代码块。Python提供了强大而灵活的条件语句和循环结构,本文将从入门到精通地介绍它们的使用方法,并通过相关代码进行讲解。
最近在看一些关于贝叶斯深度学习在可靠性方向应用的文章,看到下面这篇文章,发表在可靠性方向顶刊的 ITR 中。
关于RMarkdown使用时,小编日常会使用的一些有用技巧,当然我也是通过学习谢大大的Rmarkdown-cookbook[1]以及日常使用需求上网搜的解决方案,在此分享给大家。如果大家还有其他什么需求,可以在留言板留言。或者有其他实用技巧也欢迎分享!
目前对于两者的介绍网上一大堆,而且本身语法简单,上手很快,这里不会过多介绍。**本文的核心在于让读者了解这些工具以及根据需要去学习和利用它们。**这里主要为初学者提供比较有参考价值的资料:
【新智元导读】 谷歌官方博客今天发布了一篇文章,介绍如何使用神经网络压缩图片。在论文中,谷歌证明了神经网络可以获得比现在普遍使用的压缩方法质量更好、大小更小的图片,理论上会小25%。谷歌这次要解决图片占用内存过多的问题。用户可以去 TensorFlow使用该模型压缩自己的图片。 作者: Nick Johnston and David Minnen, Software Engineers 数据压缩几乎发生在互联网的任何角落,你观看的视频、分享的突破、听的音乐,甚至你现在在看的文章,都是经过压缩的。压缩技术使得
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。
虽然「调整尺寸」、「裁剪」和「变形」可用来创建有趣的图像效果,但画布还有另一个更强大的特性:「像素处理」。通过访问 2D 渲染上下文的各个像素,我们就能够得到每一个像素的颜色和阿尔法值等信息。我们还能够修改每一个像素的颜色,使之显示出截然不同的效果,后续将介绍这个功能。
寒假期间花了大量时间(100h+)学习和制作了Rmarkdown入门教程,昨晚终于录制和剪辑完毕。
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
RMardkown的代码在渲染时可以得到更加精细的控制,诸如代码是否运行、是否显示、如何显示、文本是否输出、如何输出、图片是否显示、如何显示等等。
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
在Linux系统的Shell中,if 是用于条件判断的关键字,用于根据给定条件执行不同的代码块。以下是if语句的一般用法:
循环允许我们通过循环数组或对象中的项并做一些事情,比如说打印它们,修改它们,或执行其他类型的任务或动作。JavaScript有各种各样的循环,for循环允许我们对一个集合(如数组)进行迭代。
R语言是主要在学术界用的编程语言,写作是其内涵之义,于是有了 RMarkdown。基于RMarkdown语法yihui进一步扩张了RMarkdown的应用,于是有了bookdown及其plus,以及blogdown。字面意思,前者是用来写书的后者是用来写博客的。每一个喜欢R语言不巧又同时喜欢写作的人,遇到这两个包都会有抑制不住的好奇心。余,概莫能外。
今天小编在做线性回归的时候,突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢?这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ,现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。
写论文很多小伙伴会使用 latex 作为排版工具,但是实验数据结果却存储在 excel 中。怎么高效的将 excel 中大篇幅的数据一键导入到 latex 中呢?这个问题肯定困扰很多科研人员,今天小编给你推荐一个常用的表格转换网站。
在本指南中,我们想向您展示如何使用现在提供的一些奇妙,免费的工具和软件包编写美观,可重复的报告。这些工具将帮助您交流科学知识,并希望您再也不会复制和粘贴R输出。
今天我们一起学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外,你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。
在本教程中,你将学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外,你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。
很多小伙伴都不会在家里或者办公室安装网络摄像头或监视摄像头。但是有时,大家又希望能够随时随地观看视频直播。
觉得基础作图的 R 代码太啰嗦,不成体系(R基础作图合集)?觉得 ggplot2 还是太复杂了不适合自己(ggplot2合集)?那有没有更简单点的?比如说,最好是躺着就能出图的那种。
在 Python 的生态环境中, NumPy 包是数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它大大简化了向量和矩阵的操作及处理过程。一些领先的Python 包都依靠 NumPy 作为其基础架构中最基本的部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)。除了对数值数据进行分片和分块处理,在库中处理和调试高级用例时,掌握 NumPy 操作也能展现其优势。
前面我们已经对xaringan进行详细的入门介绍:R沟通|用xaringan包制作幻灯片,并且做了一个小小的拓展:R沟通|设置xaringan主题。今天介绍下另一个与xaringan幻灯片息息有关的包:xaringanExtra[1]。
在[[70-R茶话会15-你的编程菜鸟路上缺失的一课]] 和[[04-可重复工作执行简明指南(中)]] 我们都提过,Rmd 的参数化功能非常的实用。
科学研究的过程可重复性可以说是一件不言而喻的事情:如果你提出一观点或发现一个现象,在别人那里完全重复不出来,谁知道是不是臆想呢?但是有时候重复人家的研究结论又会显得不可理喻:分析的环境,软件的版本,试剂的保质期,甚至是历史条件都会成为不可重复的原因。然而,我们仍然做着这样的努力,至少我们看到数据科学家在做着这样的努力。
在机器视觉系统中,通过适当的光源照明可以将被测物体的目标信息与背景信息区分,以获得高品质,高对比度的图像,从而可以降低图像处理算法的难度,同时提高系统的精度和可靠性。
尽管useEffect Hook在React生态系统中很常见,但它需要时间来掌握。因此,许多新手开发人员在配置他们的useEffect函数时,会导致无限循环问题。在本文中,您将了解不同场景下带来的无限循环问题以及如何解决它们。
R的bookdown扩展包是继knitr和rmarkdown扩展包之后, markdown格式的另一种扩展, 使得Rmd格式可以支持公式、定理、图表自动编号和引用、链接, 文献引用和链接等适用于编写书籍的功能。
在本系列的前几篇文章(请参阅第1部分,第2部分,第3部分和第4部分)中,您学习了如何使用Pygame和Python在尚未出现的空白游戏世界中构建可玩角色。但是,没有恶人可打的英雄岂不是很难受?
本文介绍了如何在Apache Zeppelin中集成R语言解释器,并使用R语言进行数据分析。首先介绍了如何在Zeppelin中添加R解释器,然后讲解了R语言的基础知识和基本函数,最后介绍了如何在Zeppelin中使用R语言进行数据分析。
近年来,Transformer已成为许多最先进的人工智能系统的核心架构,并在各种AI应用中展现出了令人印象深刻的性能,例如:ChatGPT、GPT-4、ChatGLM、PanGu等。然而,Transformer的内存需求限制了其处理长序列的能力,当面对长序列依赖任务时具有一定的挑战性。
LAPACK 是用 Fortran 90 编写的,提供用于求解联立线性方程组、线性方程组的最小二乘解、特征值问题和奇异值问题的例程。还提供了相关的矩阵分解(LU、Cholesky、QR、SVD、Schur、广义 Schur),以及相关计算,例如 Schur 分解的重新排序和估计条件数。处理密集矩阵和带状矩阵,但不处理一般稀疏矩阵。在所有领域,都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。
你是不是特别想创建一个自己的私人博客?以及为什么要使用 blogdown 搭建博客?难度是不是很大,和其他搭建博客而言有什么优点?
46、Java 中 interrupted 和 isInterrupted 方法有什么区别?
机器之心 & ArXiv Weekly 参与:杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括2D 图像脑补 3D 人体;亚马逊发布超越 GPT 3.5 的小模型等研究。 目录 Structure and Content-Guided Video Synthesis with Diffusion Models EVA3D: Compositional 3D Human Generation from 2D Image Collections Multimodal Chain-of-Thought Reasoning i
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