但是，电脑终端和R 却无法像电脑端一样，可以直接使用小猫clash 来管理： 比如R，每次都需要复制终端代理命令： export https_proxy=http://127.0.0.1:7890;export...http_proxy=http://127.0.0.1:7890;export all_proxy=socks5://127.0.0.1:7891 因此就引出今天的R包：r.proxy 使用 使用非常简单...： install.packages("r.proxy") # install.packages("devtools") devtools::install_github("xiayh17/r.proxy..."latitude": 49.7498, #> "continent_code": "EU", #> "country_code": "LU" #> } 有点好奇这个字典中的数据是哪里来的...参考资料 [1]xiayh17/r.proxy: Set Proxy in R Console (github.com): https://github.com/xiayh17/r.proxy
EntityFrameworkCore将数据库Timestamp类型在程序中转为long类型 EntityFrameworkCore Entity public class Entity { public
先看一个数据， data为data.frame格式 ? 进行转置 t(data) ? 数值型数据全部变成了字符型，怎么回事？其实是因为cluster那一列数据并不是数值型，而是字符型。...转置会先将data.frame用as.matrix()转成矩阵格式，然后再转置，最终得到一个矩阵。...因为data.frame可以存放多个类型的数据，但matrix只能存放同一种数据类型，对于输入的data.frame而言,如果有字符型数据，那么整个data.frame的数值型数据都会被转成字符型·。...想将字符型数据再变成数值型向量可参考：https://blog.csdn.net/Candle_light/article/details/84374814
https://github.com/YaoZhou89/TGG/tree/main/5.Genetic_analysis/scripts 这个链接中的 test.vcf.gz 文件 这个应该是番茄的数据...，只有1号染色体，总共是 79982 个位点 516个样本 首先是应用plink对数据进行过滤 plink --vcf test.vcf.gz --set-missing-var-ids @:# --...snpoutfilename: tomato_het_maf.snp indoutfilename: tomato_het_maf.ind 前三行是输入文件，后三行是输出文件 convertf 这个命令在eigensoft...conda安装 conda install eigensoft 输出的ind文件最后一列是问号，需要替换成分组信息，就是那个个体是来源于哪个群体，我这里没有找到这个信息，就随便构造了 接下来的内容就是在R...语言里操作了 admixtools这个R包的文档 https://uqrmaie1.github.io/admixtools/articles/admixtools.html#introduction
这一章我们不聊模型来聊聊数据，解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争，于是无标注，弱标注，少标注，半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放。...在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本，或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果。...原始图像的mixup在实验中发现对原始图片输入进行mixup效果最好，在文本领域，对原始输入的词向量，或者Encoder输出的文本向量进行融合，都有类似的尝试。...，mixup通过插值，在训练样本没有覆盖的空间上让模型学到一个简单线性插值的函数 当然对比上面的数据增强方式，都在单一label内部进行增强，mixup是唯一一个对多label进行融合数据增强方案方案三...，因为输入是词粒度所以也不会对token进行换位，最终也选取了在句子级别进行随机shuffle在增强过程中，可以调节的参数，包括每一步增强的概率（为了实现简单这里用了每个slot的独立概率，也可以尝试用联合概率
在Oracle里面对于数据清理，如果是非分区表，目前我经常的处理思路是下面三个。 第一种是中规中矩，做好备份，然后开始清理，当然这种情况只是说明数据清理的部分，不考虑高水位线的影响。...这种思路在MySQL里面也是类似，不过值得一提的是MySQL的rename着实比较牛，因为MySQL中的database和Oracle中的 user的含义有些类似，MySQL里面很轻松的使用rename...mysqldump --default-character-set=UTF8 --single-transaction -q -R --triggers --tables test_ad xxxx_regok...当然刚刚的删除还做了一些保留，为了对比，再次尝试，删除的工作就很快了。...from recharge where datediff(now(),occur_time)>218; Query OK, 14400 rows affected (1.05 sec) 所以通过这个小的尝试也可以看出来其实有些处理思路还是相通的
在数据库中对于数据文件都是提前规划，不够就加的情况，很少会留意到其实有些数据文件那么大，其实条件允许也是可以收缩收缩的。...这种情况在本地测试环境中尤为突出，本来就用虚拟机跑个数据库，硬盘空间就够紧张，几十M几百M都是空间，都得“兆兆”计较。...今天在做dataguard的练习的时候，发现主库中的数据文件有些大，差不多4G左右，其实这个库里也没有装什么特别的东西，都是些测试表，完全可以清楚，使用dba_segments查看了下，有一个测试表在2G...我使用下面的语句简单验证了一下,表空间USER占用的情况在300M左右。...ls -lrt user*.dbf -rw-r----- 1 ora11g dba 7348224 May 12 15:07 users01.dbf 生成的resize语句如下： alter database
不知道大家在数据库运维中是否会有这样的困扰，一个数据文件里没有多少数据，但是数据文件的大小却调不下来，尝试使用resize来调整屡屡失败。...我们换一个问法，在一个事务中是否会改变ROWID？...如果我要做这样一个操作，表test的数据量不大在5万条，分布在6,7,8三个数据文件上，如果我们新建一个数据文件9，希望把这些数据都迁移到9号数据文件，而且希望保证高可用的情况下，是否可以实现？...我们创建一个临时中转的表，比如表名为test,则中转的临时表为tmp_test 把表test在8号数据文件里的数据筛查出来插入临时的中转表tmp_test insert into test.tmp_test...相关链接： 数据库收缩数据文件的尝试（二）(r11笔记第10天) 关于收缩数据文件的尝试(r5笔记第34天)
在之前自己的一个测试环境中，因为本身磁盘空间不足，导致一个测试库数据目录溢出，最后花了点功夫，将一个2G左右的文件经过收缩的操作后，竟然收缩为7M。...详情可以参考 关于收缩数据文件的尝试(r5笔记第34天) 而隔了很长一段时间后，我在线上一个环境碰到了类似的问题。...这个数据库是一个OLAP的业务库，之前的数据量还不小，大概有1.7T,但是经过业务梳理之后，有一部分业务不需要的数据就删除了，后续迁移了另外一个环境的数据过来。...因为尝试resize操作，只能收缩很小的空间。 这里就涉及一个数据文件的“高水位线”问题，大体来说，就是数据文件很大，但是里面的数据分布情况是不均匀的。...大体来说数据文件的高水线县问题有三类。 在数据文件的起始位置附近。 ? 或者是中间的位置 在数据文件的中间出现较大的断层。 ? 或者是末尾附近的位置。 ?
javascript中有5种数据类型，分别为：Undefined、Boolean、Object、Number、String，这几类型的数据，当他们处在表达式里面的时候，js解析器会自动将其转换成布尔值来决定当前的条件究竟符合哪个逻辑分支...数据类型 转换成true的取值 转换成false的取值 Undefined 无 undefined Boolean true false Object 非null时都为true null Number...非0和NaN时都为true 0和NaN String 非空字符串 ""(空字符串) 上述就是js中的转换规则，在开发的时候，一定要认真分析变量的可能取值及转换值，如果预料中得到true的却得到false
总之，我们正在源源不断地生产数据（当你阅读本文时，你也将成为一个数据样本），我们能以极低的成本存储这些数据，并且对它们做计算和仿真处理。 为什么在云端进行数据科学？...下面就列出几条： 需要运行可扩展的数据科学：让我们回到几年前。在2010年，我进入一家跨国保险公司组建数据科学部门。其中的一项工作就是采购了一台16GB RAM的服务器。...协作：当想和多位数据科学家同时工作时该如何是好？想必你不愿意他们每个人都在本地机器上复制一份数据和代码吧。 共享：当想和组员共享Python/R代码时会怎么办？...现在你明白了数据科学的云计算的需求了吧。我们接着看看在云端执行R和Python的不同选择。 在云端做数据科学的选择： Amazon Web Services （AWS） Amazon是云计算界的老大。...目前，若想在云端运行R或者Python，不妨也试一试DataJoy。 ?
总之，我们正在源源不断地生产数据（当你阅读本文时，你也将成为一个数据样本），我们能以极低的成本存储这些数据，并且对它们做计算和仿真处理。 为什么在云端进行数据科学？...下面就列出几条： 需要运行可扩展的数据科学：让我们回到几年前。在2010年，我进入一家跨国保险公司组建数据科学部门。其中的一项工作就是采购了一台16GB RAM的服务器。...协作： 当想和多位数据科学家同时工作时该如何是好？想必你不愿意他们每个人都在本地机器上复制一份数据和代码吧。 共享：当想和组员共享Python/R代码时会怎么办？...在 这里有更多关于云计算部件的内容。 现在你明白了数据科学的云计算的需求了吧。我们接着看看在云端执行R和Python的不同选择。...目前，若想在云端运行R或者Python，不妨也试一试DataJoy。 ?
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。...如果要使用R直接读取.xlsx文件，是需要额外安装一些R包的。 小编的做法一般是将Excel文件另存为csv文件或者是制表符分隔的文件再用R的read.table来做处理。...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。...数据如下： ?
前面介绍过，通过readr、readxl两个包可以将文件中的数据读入为数据框。...其实，我们还可以在 R 里直接模拟出符合特定分布的数据，R 提取了一些以“r”开头的函数来实现，常见的有下面这 4 个： rnorm，生成服从正态分布的随机数 runif，生成均匀分布的随机数 rbinom...，生成服从二项分布的随机数 rpois，生成服从泊松分布的随机数 例如： r1 = rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 1) r2 = runif(n = 1000, min...= 0, max = 100) r3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.1) r4 = rpois(n = 1000, lambda = 1) 正态分布...hist(r1) 均匀分布 hist(r2) 二项分布 hist(r3) 泊松分布 hist(r4) 写在最后 模拟数据有些时候是非常很有用的，特别是在学习统计作图时。
在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。...在正式建模之前，我们也可以通过一个图型来初步判定一下数据的分布情况，为此在R中使用如下代码来绘制（仅选择Petal.Length和Petal.Width这两个特征时）数据的划分情况。...一个经验性的结论是，在利用svm()函数建立支持向量机模型时，使用标准化后的数据建立的模型效果更好。 根据函数的第二种使用格式，在针对上述数据建立模型时，首先应该将结果变量和特征变量分别提取出来。...在使用该函数时，应该首先确认将要用于预测的样本数据，并将样本数据的特征变量整合后放入同一个矩阵。来看下面这段示例代码。 ?...若将其置为TRUE，那么函数的返回向量中将包含有一个名为“decision.values”的属性，该属性是一个n*c的矩阵。这里，n是被预测的数据量, c是二分类器的决策值。
学习如何在R中使用SQLite，这是一种非常轻量级的关系数据库管理系统(RDBMS)。 创建数据库和表 第一步是创建数据库。使用dbConnect()函数为mtcars数据集创建一个适当的数据库。...，可以通过在dbWriteTable()中设置可选参数append = TRUE，在已有的表中添加更多的数据。...也就是说，能够使用R工作空间中可用的变量查询SQLite数据库。...) # Visualize the new table after deletion dbGetQuery(conn, "SELECT * FROM cars_data LIMIT 10") 关闭 在R...这确保释放了数据库连接一直在使用的资源。 # Close the database connection to CarsDB dbDisconnect(conn)
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。 数据准备与探索 Prophet最拟合每日数据以及至少一年的历史数据。...查询结果集通过管道传递R数据框对象中。...然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df <- datasets[["Daily Orders"]] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句：...，在将数据输入到Prophet中之前，将其作图并检查数据。...---- 最受欢迎的见解 1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑
微软的MSSQL都已经推出到2017了，由于项目的需要不得不在WIN2012R2 的服务器上继续沿用其原来购买的MSSQL2005。那问题就来了，因为在WIN2012R2。...上对MSSQL2005并不友好,在安装过程中会报错,在几经努力下，终于找到一个好的解决方法。方法如下: 1.按正常流程安装任一版本的SQL Server 2005。...2.在安装到SqlServer服务的时候会弹出启动服务失败的提示,这个时候什么都不要按.先备份2个重要的文件: sqlservr.exe和sqlos.dll,目录在"Program Files\Microsoft...这样MSSQL2005 就可以在WIN2012 R2 上运行了。
首先，导入鸢尾花数据集（两种方式，一种是下载鸢尾花数据集，然后从文件读取，我们采用第二种，直接从datasets中读取，返回的是字典格式的数据），并将鸢尾花数据集分为训练集和测试集。...# 数据可视化 plt.scatter(X_train[y_train == 0][:, 0], X_train[y_train == 0][:, 1], color='r') plt.scatter(...predictions == y_test) == True) print("Accuracy is: %.3f" % (correct/len(X_test))) 这里是自己实现的分类代码，在...kNN_classifier实例 kNN_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # kNN_classifier做一遍fit(拟合)的过程，没有返回值，模型就存储在kNN_classifier...，需要注意几个问题： 不同特征有不同的量纲，必要时需进行特征归一化处理 kNN 的时间复杂度为O(D*N*N)，D 是维度数，N 是样本数，这样，在特征空间很大和训练数据很大时，kNN 的训练时间会非常慢
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...红色部分即代表数据缺失值所在位置，通过这个方法，可以在最开始对数据整体的缺失情况有一个初步认识，如通过上图可以一眼看出变量Ozone缺失情况较为严重； 2、marginplot与marginmatrix...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...，其中缺失值应表示为NA m: 生成插补矩阵的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这
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