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。
当A、B、C、...它们类型相同且外形相似区别不大，那么就以它们中出现率最高的做成基类，其他做成基类的扩展。
熟悉R的朋友都会知道， dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题，今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
W3C自1996年12月发布第一个CSS正式推荐版CSS 1.0以来，一直在对CSS标准进行修订、升级。1999年1月，CSS 2.0 正式推荐版发布，增加了对其它媒体（打印机、视觉设备）、可下载字体、元素定位和表格的支持。最新版本的CSS标准CSS 3.0已经发部，就是HTML5里面的主要东西。
本文介绍了QMUI Web从设计到开源的经历，从项目启动到逐步完善，通过设计、编码规范、基础配置、组件化、组件库、性能优化、移动端自适应、主题、扩展组件、GUI、开源和自动化等一系列步骤，最终实现了一个高效、易用、可扩展的跨端UI框架。
我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池，这是我的第3篇文章，点击查看活动详情
具体细节可参考：https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
如何使用tailwindcss自定义hugo主题?对于某些主题，可能作者开发时候，它不具备自定义指定css的功能，但这并不妨碍我们自己添加这个功能。这篇文章记录一下我对自己使用主题eureka的一些修改吧。因为想定义一下自己的profile界面，发现没有地方可以把自己的css，这可真是让我挠头了，于是就仔细思考、各种检索找到了解决方案。本文主要分享一下，对于不支持自定义css的主题，你如何扩展，让它可以支持自定义css。
但实际情况却是，很多面向B端的开发团队，不仅没有UI设计师，更多时候连产品经理，都是你的直属上级。指望领导给你画原型？做梦吧！
优化了加载速度的网站不仅可以提高其搜索引擎的排名，同时也可以降低网站的跳出率，提高其转换率，还能提供更好的终端用户体验，这是当今基于Web环境取得成功的关键。
此动态加载css方法 loadCss，剥离自Sea.js，并做了进一步的优化（优化代码后续会进行分析）。
组件是指 Web 页面上抽出来一个个包含模板(HTML)、样式(CSS)、功能(JS)的单元
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说，这显然不够优雅，因为我们有更好的办法。
📷 我们总说软件开发流程，是从需求分析开始，到界面设计，再到代码实现。 但实际情况却是，很多面向B端的开发团队，不仅没有UI设计师，更多时候连产品经理，都是你的直属上级。指望领导给你画原型？做梦吧！🙄 基于此，那些你以为只有外包设计师才能遇见的“左移一点”、“搜索框大一点”、“颜色醒目一点”的问题，在前端工程师面前，同样屡见不鲜。 📷 而区别于C端产品，可以通过数据事实作为设计指导，B端产品的视觉传达，其实更难通过某种固定的方法论来得到预期的结果。（还时常是领导的“一言堂”） 最后结果就是，你乐此不疲写的C
目前，兼容性最好的Doctype是XHTML 1.0 Strict，事实上Gmail和Hotmail会删掉你的Doctype，换上这个Doctype。
webpack是如何打包资源优化，你有了解吗？或者一个经常被问的面试题，首屏加载如何优化，其实无非就是从http请求、文件资源、图片加载、路由懒加载、预请求，缓存这些方向来优化，通常在使用脚手架中，成熟的脚手架已经给你做了最大的优化，比如压缩资源，代码的tree shaking等。
组件是Vue中的一个重要概念，是一个可以重复使用的Vue实例，它拥有独一无二的组件名称，它可以扩展HTML元素，以组件名称的方式作为自定义的HTML标签。因为组件是可复用的Vue实例，所以它们与new Vue（）接收相同的选项，例如data，computed、watch、methods以及生命周期钩子等。仅有的例外是像el这样根实例特有的选项。
药代动力学分析过程中房室模型和非房室模型成为两大主要分支。房室模型分析法的基础是把机体以类群形式分为几个不同的隔室或房室，然后根据药物在各房室间的转运或消除速率常数建立能够反应药物在机体内的变化规律的数学模型。其参数的估测都是依据房室模型而进行的。非房室方法不需要对药物或代谢物设定专门的房室。事实上，只要药物符合线性药物动力学，那不管它属于什么样的隔室模型，都能采用此法。同时非房室方法是处理药物在体内分布和消除不规则的药物动力学分析的主要手段。尽管非房室模型可以覆盖所有的房室模型，同时在用于药物浓度非特异性测定方面优于房室模型，但是目前房室模型已成为药代动的金标准。总之，两者各有所长。今天我们主要给大家介绍在R语言中如何实现非房室模型分析。我们需要用到R包PKNCA。
这是「进击的Coder」的第 712 篇技术分享 作者：小 G 来源：GitHubDaily “ 阅读本文大概需要 6 分钟。 ” 我们总说软件开发流程，是从需求分析开始，到界面设计，再到代码实现。 但实际情况却是，很多面向 B 端的开发团队，不仅没有 UI 设计师，更多时候连产品经理，都是你的直属上级。指望领导给你画原型？做梦吧！🙄 基于此，那些你以为只有外包设计师才能遇见的 “左移一点”、“搜索框大一点”、“颜色醒目一点” 的问题，在前端工程师面前，同样屡见不鲜。 而区别于 C 端产品，可以通过
为另一个项目提供可嵌入的功能单页，大部分页面使用时都是独立功能页，个别页面带有左侧边栏（相当于3-4个页面的整合形态），由于资源定位地址的限定，每个页面打包为单页后，入口html文件需要定制命名，且脚本和样式文件需要放在指定的路径下，公共资源地址也必须替换成特殊字符以适配母系统的调用逻辑（比如下面结构中应用jquery.min.js的路径可能是{{publicRoot}}/{{publicLib}}/jquery.minjs）。假设原工程中拥有AB这2个旧页面，现在需要开发CDE这3个页面，目录结构要求如下：
继前面几篇文章后再来说说老生常谈的话题，怎么样提升前端性能。文中很多取材自网络及《High Performance Web Sites》，并根据自己工作中所接触到的知识整理而成。
顶栏算是目前首页唯二还能看出来是Butterfly的版块了，另一个是侧栏按钮。因为之前的SAO-controller没有达到预期。
这位设计小兄弟，说好只加 3 个页面，最后硬是加了 6 个页面，打工人何必为难打工人。
bookdown是著名R包作者谢益辉开发的，支持采用Rmarkdown (R代码可以运行)或普通markdown编写文档，然后编译成HTML, WORD, PDF, Epub等格式。样式清新，使用简单，值得拥有。(点击阅读原文，跳转博客，所有外链可点) 在Bookdown的官网，有很多免费的用bookdown写的R书籍，如Hadley Wickham等撰写的《R for Data Science》，Roger D. Peng撰写的《R Programming for Data Science》, 陈总的《液
开关按钮似乎是开发人员和设计师最喜欢的展示他们的动画、设计和双关语技能的方式。甚至还有一个专门用于开关按钮的Codepen集合。
组件是指Web页面上抽出来的一个个包含模块（HTML）、样式（CSS）和功能（JS）的单元。好的组件具备封装性、正确性、扩展性、复用性。实现组件的步骤：结构设计、展现效果、行为设计，三次重构：插件化重构、模板化重构、抽象化重构。
写这篇文章的起因是作者不久前经历了一次项目整体ui组件库的替换, 本以为更换ui组件库只是改改样式并且改几处写法就行了, 但真正经历了才知道这里面遇到的问题还真是丰富多彩, 全程做下来我一共总结了21种问题类型, 希望哪一天你也有类似'需求'的时候可以找出来这篇文章看一看。
18个网站优化技巧 快速的页面加载对提升搜索引擎排名、网站转化率和整体的用户体验是非常重要的。网站页面的加载速度也是衡量网站性能的一个重要因素。 如果网站不是以最好的性能在运行，迟缓的加载会让
生信技能树新晋学徒一枚，按照规矩要先经过魔鬼班的推文教程考核，大家近期会看到她在我的指导下分享的学习心得笔记。
鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴。 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄，还取决于食物的供应情况。而且，鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群，其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环，然后是鲍鱼的年龄。
养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄，还取决于食物的供应情况。而且，鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群，其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环，然后是鲍鱼的年龄。
为什么要配置HTTP响应头? 不知道各位有没有被各类XSS攻击、点击劫持 (ClickJacking、 frame 恶意引用等等方式骚扰过，百度联盟被封就有这些攻击的功劳在里面。为此一直都在搜寻相关
最近在研究页面渲染及web动画的性能问题，以及拜读《CSS SECRET》（CSS揭秘）这本大作。
Cox 模型是我们做生存分析最常用的模型，在实际的分析工作中，我们常常想逐一查看多个变量对生存时间的影响。注意，这与多变量分析不同，后者是通常将多个变量纳入模型查看它们的影响。
在移动端如果使用局部滚动，意思就是我们的滚动在一个固定宽高的div内触发，将该div设置成overflow:scroll/auto;来形成div内部的滚动，这时我们监听div的onscroll发现触发的时机区分android和ios两种情况，具体可以看下面表格:
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。
Web Component 已经被浏览器广泛支持，不再是新鲜玩意了，它有很多使用场景，比如编写跨框架的组件库、微前端，完全用它开发复杂的应用也没问题。
dynamic-css 使得你可以借助 MVVM 模式动态生成和更新 css，从而将本插件到来之前，打散、嵌套在 js 中的修改样式的代码剥离出来。比如你要做元素跟随鼠标移动，或者根据滚动条位置的变化而触发一些效果，原本你要写 js 去绑定滚动事件，然后计算偏移量，然后更新元素 css，使用 dynamic-css，你只要根据语法去写好 css 表达式就可以了。对于一些原本需要复杂的 js 判断的动态 css，用 dynamic css 表达式几行代码搞定。
bookdown是一款及其方便的编写技术文档或教材的工具，语法简洁，数据处理灵活。支持Rmarkdown或普通markdown通过pandoc软件转换为HTML或PDF。 Here lists the usage of bookdown for writing documents. Get required information Install required software Rstudio或Pandoc二选一, bookdown必须安装。 Install Rstudio (version>1.0.0
上次介绍的几款图形界面库http://blog.okbase.net/vchelp/archive/23.html都是国外的开源项目，今天介绍的几款都是国人的开源项目，大部分是采用DirectUI设计思想。
- 对于浏览器而言，html文件是用户访问的入口点，也是所有资源的挂载点，所有资源都是通过html中的标记来进行引用的。
邮件与云安全公司 Mimecast 的安全研究人员 Francisco Ribeiro 最近发现一种名为 ROPEMAKER 的攻击手法。ROPEMAKER 全称叫 Remotely Originated Post-delivery Email Manipulation Attacks Keeping Email Risky。攻击者利用这个攻击方法，可以让一封合法邮件瞬间变身恶意邮件，一般的安全工具还检测不出来。攻击者给受害人发送一封 HTML 格式的邮件，在这封原本合法的邮件发出之后，攻击者还能篡改邮件内
职责任务 确定一个页面工程师负责人，他将负责对整个页面开发工作做统筹规划、分配协调等管理工作和主开发职责。 确认交互原型或视觉效果已经定稿，再开始开发工作。 如果采取并行模式（视觉设计和页面开发同时进行），则以交互原型定稿为准（当视觉效果定稿后，页面工程师再补充细节），开始分配。 按页面类型分配，同一类型页面分配给同一个人。 每个人都要了解页面公共元素（多个页面中相同或相似部分），一个公共元素只分配到一个人，每人完成自身页面的同时完成“提取剥离”，你可能需要了解“分类方法规范”。 由于图片无法使用SVN
科学研究中，可重复性相当重要，即结果能够被复现。 knitr之前，学者们通常通过简单的图片和文字组合交流信息，这种方式效率极低，一方面不利于相互的理解交流，另一方便不利于修改。
本文讨论的npm插件化，针对的是那种可以放在单独的页面魔改，或者代码可以剥离出来，通过某个特定的页面容器进行挂载的植入式魔改方案。
数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算。
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