1 .checkArgument(boolean) : 功能描述:检查boolean是否为真。 用作方法中检查参数 失败时抛出的异常类型: IllegalArgumentException
本期大猫课堂将继续上期的R Tricks系列。在这一期中,大猫将向大家介绍“Gaps & Islands Problem”。这是在处理时间序列或者基因组数据中常见的一项任务。虽然常见,但要高效解决可不容易哦!
每一个单独的对象都可以被称为对应类的一个实例(instance)。操作指定类的函数称为方法(method)。
参考:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-type-date.html
对于时间序列分析,有两种数据格式: ts (时间序列)和 xts (可扩展时间序列)。前者不需要时间戳,可以直接从向量转换。后者非常重视日期和时间,因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型,即 ARIMA、GARCH 和 VAR。
R语言有两种不同的OOP机制,分别是从其前身S语言继承而来的S3 Object和S4 Object,其中S4 Object更加的正式、也是现在用于开发的主力军,所以本文就从S4 Object谈起,并在最后讨论一下古老的S3 Object。 那我们就开始吧!首先我们来设计一个时间序列类,在它的内部,需要包含主数据、起始时间与截止时间、取样间隔这些数据。在R中我们可以定义如下: setClass("TimeSeries", representation( dat
> x2 <- Sys.Date() > class(x2) [1] "Date"
硬着头皮看完了S3。以我浅薄的认知来说,S3 挺没必要学的,大概了解下,会用就行了QAQ。
问题 你想知道包里有什么。 方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。 search() #> [1] ".GlobalEnv" "package:ellipse" #> [3] "package:Cairo" "package:grid" #> [5] "package:dplyr" "package:scales" #> [7] "package:Rmisc" "package:plyr" #>
当导入数据时日期值通常以字符串的形式输入到R中,这时需要转化为以数值形式存储的日期变量。用as.Date()把文本转换为Date类型:其语法为as.Date(x,"input_format"),其中x是字符型数据,#input_format则给出了用于读入日期的适当格式
1、 VPC概述 a) Amazon Virtual Private(Amazon VPC)允许您配置AWS云的逻辑隔离部分,您可以在其中启动您定义的虚拟网络中的AWS资源。您可以完全控制虚拟网络环境,包括选择自己的IP地址范围,创建子网以及配置路由表和网络网关。您可以在VPC中同时使用IPv4和IPv6,以便安全、轻松的访问资源和应用程序。 b) AWS云中的安全、私有的虚拟网络 c) 逻辑上的资源隔离 d) 一个VPC仅可部署到唯一区域,但可跨多个可用区部署(推荐) e) 每个区域每个账户仅可拥有上限5个VPC f) 每个VPC拥有一个指定的私有IP地址 g) CIRD:无类别域间路由 2、 子网 a) 用来划分VPC,是VPC地址范围子集
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
Suzy Moat and Tobias Preis Data Science Lab, Behavioural Science, Warwick Business School, The University of Warwick http://www.wbs.ac.uk/about/person/suzy-moat/ http://www.wbs.ac.uk/about/person/tobias-p
日期与时间格式数据处理通常在数据过程中要相对复杂一些,因为其不仅涉及到不同国家表示方式的差异,本身结构也较为复杂,在R语言和Python中,存在着不止一套方法来处理日期与时间,因而做一个清洗的梳理与对比将会很有价值。 本文针对R语言与Python中常用日期与时间函数进行简要对比介绍,力求简单明了,覆盖常用的处理方法。 R 在R语言中,涉及到日期与时间处理的函数主要有以下四套: as.Date()函数: POSIXt/POSIXct函数: chron包: lubridate包: 前两个是R语言的base包
本文系谷歌时发现,代码很好,注释全面,故先码过来,有需要的可以先学习。 #http://cran.r-project.org/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_introduction.html library(rmongodb) # Connecting R to MongoDB ------------------------------------------------- m=mongo.create() mongo.is.con
社会影响的预测 社会影响预测侧重于朋友之间行为的影响,尤其是在社交网络中。例如,如果一些社交网络上的朋友买了一件衣服,他/她会不会也买呢?以社交图作为输入,DeepInf为用户学习网络嵌入(一种潜在的
对于任何业务而言,基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少?你希望商店的客流量是多少?多少人会乘坐飞机旅游?类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。
一个高危漏洞正在影响全球约30%使用Qualcomm Mobile Station Modem(移动站调制解调器(MSM))芯片的移动手机。
RFM模型是市场营销和CRM客户管理中经常用到的探索性分析方法,透过模型深入挖掘客户行为背后的价值规律,进而更好地利用数据价值推动业务发展和客户管理。
最近正好在探索[[管中窥rpca(ReciprocalProject)]] 函数以及seurat 家族里其他函数的用法,借此机会来总结一下。
【数据库】MySQL进阶四、select mysql中select * for update 注: FOR UPDATE 仅适用于InnoDB,且必须在事务区块(BEGIN/COMMIT)中才能生效。 作用 锁定该语句所选择到的对象。防止在选择之后别的地方修改这些对象造成数据不一致。要保证在统计(查询)执行过程中,记录不被其他用户更新, 则可以使用For update子句进行加锁。这样在这个锁释放前其他用户不能对这些记录作update、delete和加锁。 Select daptno from
今天介绍的这篇文章是新加坡国立大学在WWW 2023上发表的一篇工作,将NLP中的prompt思路应用到了图学习中,统一上下游任务的一致性,在下游的node classification、graph classification等任务中都取得了不错的效果。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
本文通过文本的挖掘,对人们在冠状病毒锁定期间正在做什么以及他们的感觉进行的探索性和情感分析
漏电功耗随着每一代CMOS工艺技术的发展而增长。这种泄漏功耗不仅是对电池供电或便携式产品的严重挑战,而且日益成为服务器、路由器和机顶盒等有线设备必须解决的问题。
在对PCS7控制系统进行更改之前,最好在虚拟处理器上进行模拟。虽然PLCSIM使模拟DCS变化的过程几乎不费吹灰之力,但在VM上模拟整个DCS的过程有点复杂。
快速计算点密度的度量并将其显示在地图上通常很有用。在本教程中,我们将使用 ggmap R 包中包含的德克萨斯州休斯顿的犯罪数据来演示这一点。
注意:上述使用了 ArrayList 的转换构造函数: public ArrayList(Collection
昨天我在公众号推文中提了一个非常有意思的问题:mean() 和 sum() / length() 哪一个更快?
根据文章内容总结的摘要
概述 和Python计算环境中的tushare包一样,在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源,实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景,介绍如何通过quantmod包构
在过去十年中,人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑,但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同,日内高频数据有某些特殊的特点,使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中,我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00,即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样,当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。
把“以字符格式存储”(chr)的时间日期数据解析成R中的时间日期(Date,POSIXct, POSIXlt...)格式是一项非常常见的工作。虽然有时候我们会发现有些任务不一定需要转换成日期格式就能完成,但是很多时候转化成日期格式是更安全的做法,而且会大大提高工作效率。
最近在复习python的科学计算,突然心血来潮,想看看R的数据处理和python的区别在哪,所以就有了这篇文章。 R语言简介 四十多年前, R 语言的始祖诞生了 , John Chambers 在贝尔实验室中开发出S语言 ,用于快速地进行数据探索, 统计分析和可视化 。十几年后 , 新西兰奥克兰大学的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 在 S 语言的基础上发明了 R 语言 。 R 语言流淌着统计学的血液 , 它内置了海量的统计函数 ,使用者可以利用其对数据进行快速交互分析 。
这是一个mysql的注入绕过类题目,相对来说是很简单的题目了,由于近来在学习基于正则的waf的绕过技巧,此处就拿此题作引子,引出下面的各种姿势吧.
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包(例如gdata,xlsx,xlsReadWrite)相比,readxl没有外部依赖性,因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
前言 了解了RN的组件的生命周期后,我们接着来学习RN的具体的组件。View组件是最基本的组件,也是首先要掌握的组件,这一篇我们来学习View组件。 1.概述 View组件是RN中最基本的组件,绝大部分的组件都继承了View组件的属性,所以学习其他组件前,要首先掌握View组件。 View组件是一个支持Flexbox布局、样式、一些触摸处理的容器,它可以放到其它的组件里,也可以有任意多个任意类型的子组件。View组件对应着多个平台的视图,比如Android的View以及iOS的UIView。 由于View
今天给大家再次分享一篇硬核内容,那就是黑客常用的SQL注入绕过技术,还是那句话:我们学渗透技术不是为了攻击别人的系统,而是了解黑客常用的渗透技能,以此来修复我们自己系统中的漏洞,使我们的系统更加健壮,更加安全。
TLDR: 在生成式自监督学习方法成功的启发下,本文提出了一种自动化的自监督数据增强方法,结合掩码自编码器方法,用于增强基于图神经网络的协同过滤方法。
使用R读取txt文件直接使用read.table()方法进行读取即可,不需要加载额外的包。
格式: array(data=NA,dim=length(data),dimnames=NULL)
SQL注入的原因,表面上说是因为 拼接字符串,构成SQL语句,没有使用 SQL语句预编译,绑定变量。
在上期的《计算机网络中这些高频考题,你还在死记硬背吗?(一)》一文中,重点向大家介绍了IP地址及其分类,子网掩码的概念,网络号、主机号、网络地址、直接广播地址等的概念及其计算方法。本期介绍的内容为:局域网接口配置、路由器的静态路由配置、OSPF动态路由协议配置、DHCP服务器配置。
模板 代码如下 html <template> 07
又是一周过去了,大家这周有木有在算法上有所精进呢?今天我们来看看一些让我们求子集的问题,许多问题涉及到处理给定元素的排列组合,我们需要巧妙地处理它们。这类问题可能在面试中不那么常见,不过本身思想并不难,我们可以一起了解一下。
数据标注在建立基准和确保使用正确的信息来学习NER模型方面起着至关重要的作用。要想获得准确的标签,不仅需要时间还需要专业知识。然而标签错误又几乎是无法避免的,错误的标签会导致标注数据子集(例如,训练集和测试集,或多个训练子集)之间的标签不一致。标签的不一致性是影响NER任务性能提升的因素之一,比如在被引用超过2300次的标准NER基准CoNLL03数据集中,发现测试集中有5.38%的标签错误,当对其中的错误标签进行纠正后,相比于原始测试集得到的结果更加准确和稳定。
加权拟阵问题是一个组合优化问题,其中我们需要在满足某些约束条件的情况下,从给定的集合中选择一个子集,使得该子集的权重达到最大或最小。在这个问题中,我们特别关注最小权重最大独立子集的加权拟阵问题。
注:因为对“子集和问题”的学习不够深入,所以本文在讲解动态规划递推公式中可能存在叙述不清,或者错误的地方,如有发现望能不吝赐教。 子集和问题可描述如下:给定n个正整数W=(w1, w2, …, wn)和正整数M,要求寻找这样一个子集I⊆{1, 2, 3, ..., n},使得∑wi=M,i∈I[1]。举个例子对子集和问题做一个通俗的解释:集合W=(1, 2, 3, 4, 5),给定一个正整数M=5,是否存在W的一个子集I,使得子集I中的元素相加等于M,这个例子显然存在子集I=(2, 3)。 问题定义
1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ,或属性选择( Attribute Selection ) ,是指从全部特征中选取一个特征子集,使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中,特征数量往往较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相互依赖,容易导致如下的后果: 特征个数越多,分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多,容易引
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云