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。
原文：Some R Packages to Keep In Mind（原文见文末链接）
本教程是针对The more mindfulness practice, the more post‐trauma stress symptoms? Trait mindfulness and PTSS during the COVID‐19 pandemic文献的结果复现。
原文：https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格？是的，我们正在尝试将数据表格（如tibbles、data.frame）和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子：
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。
Lyric Analysis with NLP & Machine Learning with R
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
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。
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
算术平均适用于大多数普通的平均值计算场景，如测量数据、考试成绩等。它能很好地反映数据的中心趋势，特别是在数据分布较为均匀的情况下。
尤为重要的是随着单细胞转录组的流行，它附带的大量数据的探索和展示也开始需要独立的网页工具，也就是说一篇单细胞文章就得开发一个网页工具。而网页工具的开发其实是一门比较专业的技术，底层三剑客包括：html, js, css， 超出了咱们生信工程师的技能范畴。但是R语言的shiny框架能让你在起步的时候突破网页工具的开发技术限制，简单的几句R代码，一个活灵活现的网页工具就出现在你眼前。
在这篇 NeurIPS 2022 论文中，来自新加坡国立、字节跳动和华为的学者表明：这个问题的本质在于实际应用中的测试集并不是单一的均匀分布的。因此，他们设计了 SADE 算法，即使是在一个固定的长尾分布数据集上训练的模型，也能够自适应地处理多个不同类别分布的测试场景。
巴伐利亚算法可以帮助软件高效地处理大量的事件流数据，提高管理效率和准确性，同时可以降低对系统资源的消耗，提高系统的性能和可靠性。
图神经网络（GNN）是一种深度学习的方法，特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略，GNN能把图数据变成神经网络能训练的标准格式。在节点分类、边信息传播和图聚类这些任务中，GNN表现得都特别好。
转载自https://tieba.baidu.com/p/1929685584?red_tag=3141090095 Banding 看上去像是颜色分层、条状带。 产生的原因是因为颜色数据的
机器翻译（Machine Translation，MT）是一种自然语言处理技术，旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。机器翻译是自然语言处理领域的重要应用之一，它可以帮助人们在跨语言交流、文档翻译和信息检索等方面更加便捷和高效。本文将详细介绍自然语言处理的机器翻译。
JavaScript作为前端最为重要而又使用最为广泛的语言；在日常的开发中，我们往往需要处理大量的数据和复杂的逻辑，这个时候就可以使用一些工具函数来解决这些问题，来减少我们的开发量
CMU Neural Nets for NLP 2019 (4): Convolutional Neural Networks for Language
Clickhouse是俄罗斯yandex公司于2016年开源的一个列式存储数据库管理系统，是流行的OLAP数据库之一，使用MPP架构，以其超高的查询性能受到业界的青睐。
Python作为一门优雅的编程语言，提供了许多简洁、高效的方法来处理各种问题。然而，在Python 3.10之前，Python中并没有内置的switch语句，这可能会让一些程序员感到困惑。在这篇博文中，我们将介绍如何在不使用大量if语句的情况下优雅地处理条件分支，包括字典映射、函数组合和Python 3.10中引入的match-case语句。
这是 Reddit 上的一个讨论帖，主要讨论集中在 C++ 中存在的一些问题是否仍然存在于 Rust 中，以及这些问题如何影响开发者使用 Rust。具体问题包括：
记录一波监督学习算法的应用场景和优缺点。 高斯朴素贝叶斯 场景：该模型常用于性别分类（https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier#Sex_classification），即通过一些测量的特征，包括身高、体重、脚的尺寸，判定一个人是男性还是女性。 优点：这个模型的优势是处理连续数据，特别当数据是高斯分布时，有一个很好的表现。处理连续数据数值问题的另一种常用技术是通过离散化连续数值的方法。通常，当训练样本数量较少或者是精确的分布已知时，通过概率分布的
背景 事务很重要，任何数据库都要通过事务来保障数据的强一致性，不同数据库会使用不同的方法 关系型数据库中实体数据会跨多行、多表，所以事务也需要跨表、行。 文档型数据库中，文档内可以有子文档、数组，在一个文档中就可以搞定关联数据，单文档的更新是原子操作，可以实现类似关系数据库中的多表事务。 根据 MongoDB 的调查，80% - 90% 的应用是根本不需要多文档事务的，但关系型数据库的思维在开发人员和DBA的脑子里很深刻，大家习惯这种用法，再加上还是存在一部分场景是真实需要多文档事务的，所以，MongoDB
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型
---- 新智元编译 来源：NVIDIA 编译：肖琴 【新智元导读】英伟达的研究人员发布了一种可以编辑图像或重建已损坏图像的深度学习方法，实现了一键P图，而且“毫无ps痕迹”。通过使用“部分卷积”层，该方法优于其他方法。 在计算机视觉研究领域，NVIDIA常常让人眼前一亮。 比如“用Progressive Growing的方式训练 GAN，生成超逼真高清图像”，“用条件 GAN 进行 2048x1024 分辨率的图像合成和处理”的pix2pixHD项目，或者脑洞大开的让晴天下大雨、小猫变狮子、黑夜转
理解应用程序的输入/输出（I/O）模型，意味着其在计划处理负载与残酷的实际使用场景之间的差异。若应用程序比较小，也没有服务于很高的负载，也许它影响甚微。但随着应用程序的负载逐渐上涨，采用错误的I/O模型有可能会让你到处踩坑，伤痕累累。
士人有百折不回之真心，才有万变不穷之妙用。立业建功，事事要从实地着脚，若少慕声闻，便成伪果；讲道修德，念念要从虚处立基，若稍计功效，便落尘情。 ——菜根谭
9月4日，Mono 3.8.0发布了。该版本的运行时带来了一些性能和可伸缩性方面的改进，同时完成了向Windows平台的移植。 Mono遵循Gnome和Linux内核的版本编号策略，这意味着3.8是3.6（已于上个月发布）之后的一个主要的稳定版本。该版本在性能方面有所改进： JIT可以更好地处理除数为2的幂的long型的取余操作，生成的代码效果好很多。之前long型的取余操作不会像int类型那样特殊处理。（作为一种编译优化，通常2的幂的乘除运算会替换为移位操作。） 对于只调用一次的委托，可以生成更快的代码。
面试拒绝是职场中不可避免的一部分，但它并不意味着是终点。本文将探讨如何正确地处理面试拒绝，以及如何从失败中汲取教训，为未来的成功做好准备。
在Kubernetes集群的生命周期中，总会有某个时候，你需要对集群的宿主机节点进行维护。这可能包括程序包更新，内核升级或部署新的VM映像。在Kubernetes中，这些操作被视为“自愿中断”。
叶子节点：存放决策结果 非叶子节点：特征属性，及其对应输出，按照输出选择分支 决策过程：从根节点出发，根据数据的各个属性，计算结果，选择对应的输出分支，直到到达叶子节点，得到结果
简而言之，隧道代理的设置就是以IPV4为载体，将IPV6信息封装成IPV4报文。由于IPV6数据可以在系统6中安全地处理，因此IPV6数据可以在系统级传输。这种方法看起来很好，但实际上有很多限制，需要两台机器来支持和使用IPV6。如果不能使用一些边界路由，可以考虑以下ICMP隧道。
机器学习算法数不胜数，要想找到一个合适的算法并不是一件简单的事情。通常在对精度要求较高的情况下，最好的方法便是通过交叉验证来对各个算法一一尝试，进行比较后再调整参数以确保每个算法都能达到最优解，并从优
考虑到有大量研究生即将开学，可能要面对老板的批量文献查阅任务，在此适时为大家安利PubMed文件检索利器（提高效率，增加摸鱼时间）。
假如你正在运行的微服务少于100，那么你或许可以规避这些问题，但如果将服务扩展到任意更大的量级，这将带来其自有的问题，为了使系统高效运行，你需要解决它们。
假如你正在运行的微服务少于100，那么你或许可以规避这些问题，但如果将服务扩展到任意更大的量级，这将带来其自有的问题，为了使系统高效运行，你需要解决它们。 1：组织性孤立和蔓延 Conway法则的反模式表明，公司的组织结构能够映射其软件架构。Fowler-Rigetti称，一家向微服务迁移的公司经常以产生几个孤立的微服务团队告终。另外，由于没有人知道其他团队正在做什么，以及最佳实践无法分享，最终导致技术无方向蔓延。 “微服务开发者和开发者团队就如同微服务一样”，Fowler-Rigetti说，“他们在专注且
Transformer 模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大的成功，并成为了基础模型。然而，最近一些研究开始质疑基于Transformer的时间序列预测模型的有效性。这些模型通常将同一时间戳的多个变量嵌入到不可区分的通道中，并在这些时间标记上应用注意力机制来捕捉时间依赖关系。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 作为软件开发的一个永恒话题，“架构”一直在被讨论、被总结和提炼。经验越久的开发者，对“架构”越会形成下面这样一些认知： 架构不曾有一个“标准答案”，架构决策受技术框架、业务场景、团队能力、公司规模、组织架构等多种因素影响； 架构理论随着某些技术的成熟而完善，又随着某些新技术的发展，旧的成熟理论被重建； 互联网产品所引发的海量大规模分布式系统，使得架构的领域也越来越细分：基础架构、中间件、业务架构、领域建模、大数据、云原生、AI…… 因为架构需要如此多的
arrray_unique函数用于数组去除重复项，如果两个以上的数组值相同，则只保留第一个值。
本文利用Iris数据集训练了多组机器学习模型，并通过预测大量的拟合数据绘制出了每个模型的决策边界。
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