R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能，今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。 R语言： transform mutate aggregate grouy_by+summar
管道处理 管道处理避免了中间变量的生成，从而节省了内存，并且使代码直观易读，很大程度的简化代码。 R语言中，管道运算符为“dplyr”包中的“%>%”，指左边的结果作为参数，传入右边的函数。默认左边的
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用，但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例，对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
接口测试的时候，有些参数并不是固定的，需动态处理下，比如前面讲的注册时候在字符串后面加时间戳，可以通过动态变量来生成。 有些复杂的参数处理，如果系统没提过对于的动态变量，我们可以自己写个请求前参数处理，通过postman的pre-request功能来实现。
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。
1、普通递归实现，根据递归的通用公式fact(n) = n * fact(n-1)很容易写出阶乘的计算代码。
目前开发智能合约的IDE， 首推还是Remix, 而Remix官网, 总是由于各种各样的（网络）原因无法使用，本文就来介绍一下如何在本地搭建智能合约开发环境remix-ide并介绍Remix的使用。
我们可以在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波，对系统下一步的走向做出有根据的预测，即使伴随着各种干扰，卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间（大约 1 年）的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
好吧，这下让我有点兴趣了。我仔细看了下issue（https://github.com/NikNakk/forestmodel/issues/31），发现提问人是想要把多水平变量的p值展示在森林图上。
机械臂的动力学在机械臂的控制中具有十分重要的意义，建立机械臂的动力学模型，是描述控制系统的依据，也是设计控制器的前提。机械臂动力学建模的常用方法是拉格朗日法和牛顿-欧拉法。采用牛顿-欧拉法建立机械臂动力学模型时，要计算每个部分加速度，然后消去内作用力，牛顿-欧拉法是解决动力学问题的力平衡方法。但是，当机械臂变得复杂，此方法的计算也将变得复杂。拉格朗日法依据的是能量平衡原理，不需要对内作用力进行求解。对于多自由度复杂度高的机械臂，拉格朗日法比牛顿-欧拉法的求解更适用。
卡尔曼滤波是无人驾驶中应用最广泛的算法之一，在传感器融合与定位中几乎无处不在，之前一直想写篇卡尔曼滤波器的文章，但理解和应用程度都无法企及BZARG 大神的文章，因此就对该文章分享一波，本文原文来自 BZARG 大神的文章 《How a Kalman filter works, in pictures》，后 engineerlixl 大神进行了翻译。由于写得太好了，经过作者同意后和大家一起分享。另外关于卡尔曼滤波器Matlab官网也推出了介绍视频，感兴趣的可通过如下链接进行查看：
Pascal之父Nicklaus Wirth曾经提出一个公式，展示出了程序的本质：程序=算法+数据结构。后人又给出一个公式与之遥相呼应：软件=程序+文档。这两个公式可以简洁明了的为我们展示程序和软件的组成。
数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。
在我练习select()时，想选择刚新增的列，发现报错。然后发现运行mutate(test, new = Sepal.Length*Sepal.Width)后，查看test后发现test本身没有变。
目前来说 Remix Solidity IDE 的功能也还算全面，传统IDE有的功能这里都有，例如：
背景：2019年的某月末日，三路人开局，兴趣所致组建了“花儿少年”：一个有组织、有纪律的R语言入门交流学习组织。自此，开启了一段小白&大师的成长史。
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集（变量）。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类： 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
HSDB全称是HotSpotDebugger, HotSpot虚拟机的调试工具,在使用的时候,需要程序处在暂停的状态,可以直接使用Idea的debug工具. 使用HSDB可以看到堆栈里面相关的内容,
C# 中的隐式类型的局部变量是为了支持匿名类型而出现的，并且也是为了解决一部分查询操作返回的结果是 IQueryable 类型，而另一部分查询返回的结果是 IEnumerable 类型导致的把 IQueryable 当作 IEnumerable 来使用，进而无法使用 IQueryProvider 提供的增强功能。在这里一定会有读者担心如果没有把变量的类型写明是不是会造成类型安全问题。那么，在这里我要告诉各位读者的是开发人员有没有写明变量类型与变量的类型安全毫无关系，所以大家不必担心。在大部分情况下使用 var 声明隐式类型的变量，编译器会自动选择合适的类型来处理。看到这里，一定会有读者说既然有明确的类型，为什么不指定明确的类型呢，而且使用隐式变量也会容易让其他开发人员搞不清楚变量的类型。那么我现在就给大家解答一下。
卡尔曼滤波器是传感器融合工程师用于自动驾驶汽车的工具。想象一下，你有一个雷达传感器，告诉你另一辆车距离15米，一个激光传感器说车辆距离20米。你如何协调这些传感器测量？这就是卡尔曼滤波器的功能。卡尔曼滤波在自动驾驶汽车上的应用十分广泛，本文讲述卡尔曼滤波算法，希望对你有所帮助。
一、前言 2017年1月27日19:05:28，今天是年三十，首先祝大家新年快乐，之前对自己要求过，每星期一篇面试题的博客，虽然今天心里有一万个不愿意写，也还是得写。这篇博客是 2016 腾讯软件开发面试题中不定项选择题集合中的 1 -12 题，其中后面的 13-25题在下周的博客中写，说明一下，这篇博客跟以往的每周一题有点不同，因为如果选择一两题，博客的边幅有点少，而且选择题相对来说，难度没那么大，更主要的是为了让大家全面的感受一下腾讯的面试题。 二、2016 腾讯软件开发面试题（不定项选择题【1-12】
2016 腾讯软件开发面试题（不定项选择题【1-12】） 1、已知一棵二叉树，如果先序遍历的节点顺序是： ADCEFGHB ，中序遍历是： CDFEGHAB ，则后序遍历结果为：（ ） A. CFHGEBDA B. CDFEGHBA C. FGHCDEBA D. CFHGEDBA 知识点 对于二叉树的遍历方式一般分为三种先序、中序、后序三种方式： 先序遍历（根左右） 若二叉树为空，则不进行任何操作：否则 1、访问根结点。 2、先序方式遍历左子树。 3、先序遍历右子树。 中序遍历 （左根右） 若二叉树为空，则
在深度学习任务中，我们常常会为模型定义一个损失函数，损失函数表征的是预测值和实际值之间的差距，再通过一定的优化算法减小这个差距
我是重庆交通大学研究生邢*。具体问题：进行二次开发时，最开始最有土部分，进行运算，计算结果达到要求，但是我把桩加进去以后，计算能顺利完成，但是在查看结果过时abaqus报错显示“选中的主变量在当前帧中对当前显示组中所有单元均不可用.”，而且我设置的变量都无法显示，我想请问一下阿信老师，这个是怎么回事呢，具体我应该怎么解决这个问题？
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
在一次课题组师兄汇报的时候，我第一听说了Mantel Test，当时第一眼就被这个漂亮的图形所吸引，所以就想着以后也能用到自己的文章里，便自己花时间了解了下。
上一篇《你能和我聊聊Class文件么》中，我们对Class文件的各个部分做了简单的介绍，当时留了一个很重要的部分没讲，不是敖丙不想讲啊，而是这一部分实在太重要了，不独立成篇好好zhejinrong 讲讲都对不起詹姆斯·高斯林
原文PDF：http://www.tensorinfinity.com/paper_170.html
大家好，在本节就主要介绍变量和常量，主要掌握声明变量和变量赋值，变量的作用域和存活期需要理解。
2023-11-10，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
1）静态存储变量通常是在变量定义时就分定存储单元并一直保持不变，直至整个程序结束。静态变量，全局动态变量都是静态存储
我只画出了区间(-2, 2)的函数图像，通过观察图像，我们发现该函数有两个波谷，分别是局部最小值和全局最小值。
每个智能合约都有自己的存储来反映合约的状态，这些存储都与智能合约的地址进行绑定。在不同的函数调用中，这些存储中的值都是保持不变的。
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最近更新的频率越来越少了，因为我个人原因，各种事情在忙，实在对不起大家，今天写一篇补偿一下~ 既然写的少了，那么以后每写一篇，都会让技术含量高一些，这样才能对得起大家的期待~今天这篇分享我国1950~
tibble 是一种简单数据框，相对于传统的data.frame做出了一些修改。tibble 包是tidyverse 的核心 R 包，其所提供的简单数据框更易于 在 tidyverse 中使用。
静态变量属于静态存储方式，其存储空间为内存中的静态数据区（在静态存储区内分配存储单元），该 区域中的数据在整个程序的运行期间一直占用这些存储空间（在程序整个运行期间都不释放），也可以认为是其内存地址不变，直到整个程序运行结束（相反，而 auto自动变量，即动态局部变量，属于动态存储类别，占动态存储空间，函数调用结束后即释放）。静态变量虽在程序的整个执行过程中始终存在，但是在它作 用域之外不能使用。
当然很简单，两个角色，1个人物，1个boss，且人物和boss都有不同的技能，比如人物用觉醒技能秒了boss，掉了xx装备，boss用大招秒了人物，人物死亡，怎么描述这种不同的人物和他们的功能呢
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