推荐一个反应式编程的MVVM跨平台框架。 反应式编程 反应式编程是一种相对于命令式的编程范式，由函数式的组合声明来构建异步数据流。要理解这个概念，可以简单的借助Excel中的单元格函数。...图片 上图中，A1=B1+C1，无论B1和C1中的数据怎么变化，A1中的值都会自动变化，这其中就蕴含了反应式/响应式编程的思想。...反应式编程对于数据的处理不关心具体的数据值是多少，只要构建出数据的函数式处理，就能并行的异步处理数据流。...Reactive UI Reactive UI 是一种反应式编程的跨平台MVVM框架，支持Xamarin Forms、Xamarin.iOS、Xamarin.Android、Xamarin.Mac、Tizen
R2DBC致力于为反应式编程 API操作关系型数据库带来规范支持，R2DBC不同于我们熟知的JDBC规范，它是异步的、响应式的，更多的介绍请参考我以前对R2DBC的介绍。...R2DBC规范的维护迭代上。...1.0 版本定义了可预见的未来的稳定状态，预计数据库驱动程序供应商将在今年全部升级到 R2DBC 1.0。这对喜欢反应式编程的同学是一个重大的利好消息，Spring Webflux狂喜。...r2dbc官网：r2dbc.io r2dbc介绍：Java 响应式关系数据库连接了解一下 r2dbc入门：只会JDBC连接MySQL?...来试试R2DBC吧 r2dbc框架实操：Spring Data R2DBC响应式操作MySQL
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。...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。 首先包的安装需要:install.packages(“PKNCA”)。...size=4) + scale_x_continuous(breaks=my_conc$time) + theme(legend.position=c(0.8, 0.8)) 2. pk.nca 主要的非房室模型算法函数
该文提出了一种新的矩阵分解思想――非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法，即NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 ?...今天我们给大家讲下在R语言中是如何实现的。先来看下NMF包的安装。这个有点麻烦，我们首先必须要把我们的R版本升级到3.6及以上，因为有个rngtools的依赖包所需要的环境是3.6及以上。 ?...<- nmf(esGolub, 2:6, nrun=10,seed=123456) plot(estim.r) ?...<- nmf(V.random, 2:6,nrun=10, seed=123456) # plot measures on same graph plot(estim.r, estim.r.random...热图的绘制： consensusmap(estim.r, annCol=esGolub,labCol=NA, labRow=NA) ?
Centos 下非 Root 安装 Microsoft R Open 作者: Hyacz hyacinth.hao@foxmail.com 2017年8月30日 本教程发布时仅针对 Microsoft...Microsoft R Open 是一个加强的 R 发行版，完全适配与原有的 Base R——这意味着它可以使用所有的 R 包。 特色是： * 非常快 * 稳定，可以回滚包的版本 ?...02A34C3D-D5D1-462B-9009-9C37DA1E48E9 MRO 是一个基于 Base R 的加强的完全开源、免费的 R 发行版，与原有的 Base R 完全适配，可以使用所有的 R 包和脚本...which is under lib64/R/bin/R....重要（随便翻译一下↑） Microsoft R Open 将会被默认安装在 lib64/R/bin/R。（会覆盖之前安装的 Base R 的软链接。）
导语 GUIDE ╲ 非root用户 如何在conda环境下，实现安装自由？...-------以R语言和R包为例。 背景介绍 之前我们介绍过：非root用户，如何在集群上安装Anaconda的方法，后台的很多小伙伴已经反馈顺利安装。...那么今天，小编继续为大家带来进阶版：非root用户，如何借助Anaconda，来安装R语言和R包。...-c r-ggplot2 #R包通常需要以r-开头，以ggplot2为例。...BiocManager") BiocManager::install("ggplot2") #用install.packages命令： install.packages(ggplot2) 小编总结 非Root
as.data.frame(as.factor(X)) distgr <- daisy(gr, "gower") distgr} kt <- data.frame(k = 1:nrow(spe), r...grpdist(gr) mt <- cor(spe.ch, distgr, method = "pearson") kt[i, 2] <- mt} k.best <- which.max(kt$r)...plot(kt$k, kt$r, type = "h", main = "Mantel-optimal number of clusters", xlab = "k (number of..."optimum", k.best, sep = "\n"), col = "red", font = 2, col.axis = "red") points(k.best, max(kt$r)...paste("Cluster", 1:k), pch = 22, col = 2:(k + 1), bty = "n") } hcoplot(spe.ch.ward, spe.ch, k = 4) 非层次聚类
R做生存分析 R中做生存分析需要用到包survival和survminer。输入数据至少两列，存活时间和生存状态，也就是测试数据中的Days.survial和vital_status列。...参考资料 http://rpubs.com/xuefliang/153247 http://www.sthda.com/english/wiki/survminer-r-package-survival-data-analysis-and-visualization
前言 在往期内容中，我已经和大家讲解了t检验和方差分析（ANOVA）在R语言中如何实现，这里需要注意：使用t检验和方差分析时，需要样本服从正态分布，并且方差齐性，或者经过变量变换后服从正态分布和方差齐性...但是如果我们的数据无论经过怎样的变量变换都达不到正态分布或方差齐性的要求，那么我们就需要使用基于秩次的非参数假设检验，非参数检验主要针对非正态样本，其统计效力会比带参数的假设检验要弱一些。...R语言里提供了许多可以进行非参数假设检验的函数，这里我们主要介绍三个常用的函数，一个是基于秩次的Wilcox秩和检验, Kruskal Wallis秩和检验和Friedman秩和检验。...从上面的讲解中，我想大家也应该能明白，当你使用非参数假设检验时一定要看看数据是否服从正态分布！ 3....这一期关于非参数假设检验的内容就分享到这里，咱们下期再见！
导语 GUIDE ╲ 你是否有过这样的困扰：想使用一个R包，但由于没有root权限而感到束手束脚？ 别慌……你只需要用自己的账户重新安装一款R软件，进入到自己目录下的R就可以自由安装R包啦！...背景介绍 非Root权限的账户在linux上安装R时，会遇到各种各样的问题，小编作为资深“踩坑”专家，今天就好好为大家“排排坑”！...下载到目录/your/path下，执行： cd /your/path/ wget https://cran.r-project.org/src/base/R-3/R-3.6.2.tar.gz tar -...xzvf R-3.6.2.tar.gz cd /your/path/R-3.6.2 ....，就可以进入到自己路径下的R，去尽情安装你喜欢的R包啦。
本文将从非结构化数据的转化、处理以及可视化三个方面讨论如何在R中操作非结构化数据。...JSON、List、DataFrame的三国杀 DataFrame 是R中的结构化数据结构，List 是R中的非结构化数据。...示例二： 批量读取非空 csv 文件并且合并成一个 data frame: rlist扩展包充分利用了R语言中list对象的特性，定义了一整套函数来帮助用户灵活快速地按要求处理各种非结构化数据，同时结合...更多操作 下面是rlist中提供的操作： 非结构化数据可视化 为了方便在R中可视化JSON数据，jsonview将js中的jsonviewer库引入到R中。...我们可以传入list或者json字符串做非结构化数据的可视化。
shinyGEO比较有趣的是，它本身被打包成为了一个R包，同时提供一个网页工具。...部署shinyGEO需要安装一些R包 基本上是需要设置R包安装镜像的，参考：http://www.bio-info-trainee.com/3727.html 其中 install_github 函数需要从..."shinyBS", "GGally", "ggplot2", "shinyAce..."RCurl", "shinyjs", "survMisc", "shinyAce...我以前在生信技能树的芯片万能解决方案里面就有这个解决方案： 第三个万能芯片探针ID注释平台R包 第二个万能芯片探针ID注释平台R包 第一个万能芯片探针ID注释平台R包 GEO数据库中国区镜像横空出世 欢迎大家提交
简介 三月份已经介绍过R2DBC,它是一种异步的、非阻塞的关系式数据库连接规范。...作为拥有庞大用户群的关系式数据库MySQL也有了反应式驱动，不过并不是官方的。但是Spring官方将其纳入了依赖池，说明该类库的质量并不低。所以今天就尝尝鲜，试一下使用R2DBC连接MySQL。...环境依赖 基于Spring Boot 2.3.1和Spring Data R2DBC，还有反应式 Web 框架Webflux，同时也要依赖r2dbc-mysql库，所有的Maven依赖为：..."root") .password("123456") .database("database_name") // 额外的其它非必选参数省略...就本文的MySQL而言，R2DBC驱动还是社区维护（不得不说PgSQL就做的很好）。 然而需要你看清的是反应式才是未来。如果你要抓住未来就需要现在就了解一些相关的知识。
单选按钮有两个很好的特点： 展示了所有可能选项，非常适用于短列表 可以展示非文字的内容，如表情 ui = fluidPage( radioButtons("rb", "Choose one:",...如果你想要一个应对 Yes/No 问题的复选框，使用 checkboxInput()。 ui = fluidPage( checkboxInput("cleanup", "Clean up?"..., value = TRUE), checkboxInput("shutdown", "Shutdown?") ) shinyApp(ui, server) ?...如果你里面想要用到它，不妨参考 https://github.com/rstudio/shiny-examples/blob/master/009-upload/app.R 提供的示例 Shiny App
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近年来，非关系型数据逐渐获得了更广泛的关注和使用。下面分别列举了一个典型的关系型数据表和一个典型的非关系型数据集。...3, Java:2, C++:5 Penny 24 movies, reading R:1, C++:4, Python:2 可以发现，第一个表中的关系型数据可以简单地放入矩形的数据表，而第二个表中的非关系型数据中...而list对象可以很好地表征结构灵活的非关系型数据，但是却缺乏可以灵活地处理list对象中存储非关系型数据的扩展包。...这就是 rlist 扩展包诞生的原因：让人们可以使用全部R的函数和功能，方便地访问list对象中存储的非关系型数据，从而轻松地、直观地进行非关系型数据映射 （mapping）、筛选（filtering）...: num 1 .. ..$ cpp : num 4 .. ..$ python: num 2 上面的代码是直接在R中建立一个名为devs的list对象，里面包含的正是前面提到的非关系型数据
按照指导，需要通过 R2DBC 进行 https://r2dbc.io/ ，然后选择 Drivers 找到 https://github.com/mirromutth/r2dbc-mysql...有很多好用的客户端可以代替r2dbc-mysql。 找哪里呢？...找到Clients https://r2dbc.io/clients/ 我们选择spring-data-r2dbc 即可 ---- 附： 反应式宣言 https://www.reactivemanifesto.org...我们称这样的系统为反应式系统（Reactive System）。 反应式系统更加灵活、松耦合和 可伸缩。 这使得它们的开发和调整更加容易。...非阻塞的通信使得接收者可以只在活动时才消耗资源， 从而减少系统开销。 大型系统由多个较小型的系统所构成， 因此整体效用取决于它们的构成部分的反应式属性。
现在让我们用R来检验样本均值分布（在重复样本中）收敛到正态分布的速度。我们将模拟来自对数正态分布的数据 - 即log（X）遵循正态分布。我们可以通过从正态分布中取幂随机抽取来从此分布中生成随机样本。
，此处安装的目录为/installed_path/R-4.0.2 wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/src/base/R-4/R-4.0.2....tar.gz; tar -zxvf R-4.0.2.tar.gz; mv R-4.0.2/ R-4.0.2-src; mkdir R-4.0.2; ..../configure --prefix=/installed_path/R-4.0.2 --with-libpng --with-jpeglib --with-libtiff --with-blas -...-with-x --with-lapack --enable-R-shlib --enable-R-static-lib --enable-BLAS-shlib; make -j 12 && make...install ; 安装必要的R语言包，如果下载速度比较慢，可选国内清华的R语言镜像，速度extremely fast Rscript -e "install.packages(c('PSCBS','
反应式编程 函数式编程 反应式编程一般是基于函数式编程实现的，函数式编程有如下特点： 惰性计算 函数是第一公民 只使用表达式而不是用语句 反应式编程是一种基于数据流，传递变化，声明式的编程范式。...事件驱动 思想是组件之间交互通过松耦合的生产者和消费者来实现的，并且事件以异步，非阻塞方式进行发送和接收。...Spring Reactor Spring Reactor是Pivotal基于反应式编程实现的一种方案。是一种非阻塞，事件驱动的编程方案，使用函数式编程实现。...serviceB.findRecent(time))) .timeout(Duration.ofSeconds(3), errorHandler::fallback) .doOnSuccess(r...由于其为异步非阻塞Web框架，所以适用于IO密集型服务，比如我们交易网关这种。
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