lpSolve 包和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。...造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...lpSolve 包和指派问题 指派问题(assignment problem) 属于0 - 1 整数规划，是一种特殊的整数规划问题。...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。
ChAMP 包提供了完整的分析illumina甲基化芯片的pipeline, 和普通的Bioconductor 包的安装一样，代码只有简单的两行 source("http://bioconductor.org.../biocLite.R") biocLite("ChAMP") 我用的电脑是windows 操作系统，64位的R-3.4.3，安装过程中除了网速较慢，花费一点时间安装之外，并没有出现任何的问题。...dll 文件就是windows操作系统下的动态链接库，在加载R包的过程中，如果这个R包有对应的动态链接库，那么就会加载进来。...解决方案就是设置环境变量R_MAX_NUM_DLLS, 不管是什么操作系统，R语言对应的环境变量都可以在.Renviron文件中进行设置。...ChAMP的功能确实是更加的强大和完整，同时也意味它的依赖包会特别的多，从而出现dll文件达到上限的错误。本文记录的解决方案，适合于任何操作系统，希望可以帮助到大家。
一年前我写了一篇文章，关于在 R 中估计 GARCH(1, 1) 模型参数时遇到的问题。我记录了参数估计的行为（重点是 β ），以及使用 fGarch 计算这些估计值时发现的病态行为。...RMetrics 套件包（包括 fGarch）由 ETH Zürich 的 Diethelm Würtz 教授维护。他在 2016 年的车祸中丧生。 Dr....with R Examples中），所以我非常感谢这个建议。...我将探讨包支持的不同优化程序。我不会像我在第一篇文章中那样画图，这些图只是为了表明存在的问题及其严重性。相反，我将考察由不同优化程序生成的估计器的特性。...注意估计的参数和标准差？即使对于 1000 的样本大小，估计也与“正确”数字相去甚远，并且基于估计标准差的合理置信区间不包含正确的值。看起来我在上一篇文章中记录的问题并没有消失。
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。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
标规划问题及其数学模型 目标规划(goal programming) 是运筹学中的一个重要分支，它是为解决多目标决策问题而发展起来的一种数学方法。...用goalprog包求解目标规划 R中，goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题，核心函数为llgp()，用法如下： llgp(coefficients...) 中的矩阵 A。...以上四条意见中，显然第一条为绝对约束，第二至四条为目标约束。请根据这些要求决定两种产品生产量。 ? 解: 这是典型的多目标规划问题，建立目标规划模型如下： ?...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...这是一种好的策略，哪怕几乎所有的元素都要替换，如果不这样做会让我们通过添加元素优化主题变得困难。ggthemes[4]包中有很多好的主题作为参考。...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
依次执行如下命令 删除依赖包： sudo rm -rf /var/lib/mysql/ -R 删除配置文件： sudo rm -rf /etc/mysql/ -R 卸载相关软件： sudo apt autoremove
下面的例子摘自慕课网：闭包-慕课网 闭包 在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问： def g(): print 'g()...'...return g 像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。...闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。...): def f(i): def g(): return i * i return g r...= f(i) fs.append(r) return fs f1, f2, f3 = count() print f1(), f2(), f3()
p=18993 在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得 ?...可视化考虑一个简单的抛物线函数（在维度1中）f（x）= x ^ 2 / 2，然后f ⋆（2）是线x↦2x与函数f（x）之间的最大距离。...实际上，对于ℓp的共轭，我们可以使用以下代码对其进行可视化 f = function(x) abs(x)^p/pfstar = function(y) max(y*x-vf)vi(1.5) ?
这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...，我们需要解决的就是这个问题。...为什么出现这问题？如果解决？以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果出问题，返回相应的NA，这样我们可以算完后再检查数据。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
这是《Bioconductor 中的 R 包安装教程》的第二篇，完整的文章可以点击阅读原文查阅。...安装新版本的 Bioconductor R 包 Bioconductor 是与特定版本的 R 绑定的，正常来说当 Bioconductor 的包都来自同一版本时，它们的效果最佳。...以 DiffBind 包为例，DiffBind==3.4.0 是基于 Bioconductor==3.14（对应 R-4.1）开发的；我们在 Bioconductor==3.13（对应 R-4.0）中执行...源码方式安装 如果想要在 Bioconductor==3.13（对应 R-4.0）中安装 DiffBind==3.4.0，可以直接通过源码包的方式安装： > packageurl 的是清华大学的，第二行，设定 install.packages 从 CRAN 和 Bioconductor 中搜索包，其实你还可以让它支持比如 R-Forge 以及各种第三方的仓库。
1.文档编写目的 ---- 继上一章如何在Redhat中配置R环境后，我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的，在离线环境下如何安装R的包，能否搭建R的私有源对R的包进行管理。...本文档主要讲述如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。...搭建需要注意，PACKAGES文件中记录了所有包的描述信息，且每个包只有一个版本。...（如果是自己制作的R包，同理在PACKAGES末尾添加包的描述信息也是可行的，未做验证有兴趣的朋友可以验证下告诉Fayson）。...4.配置R使用私有源 ---- 1.在$R_HOME/ lib64/R/etc目录下增加配置文件Rprofile.site 在Rprofile.site文件中增加如下内容： [root@ip-172-31
一、通过install.packages安装 步骤： 1、在R中先装rJava包 install.packages(“rJava”) 2、没有装JDK的要到这里去下载： http://www.Oracle.com...如果您的电脑或者目前正在使用的R版本实在无法通过install.packages的在线方式安装Rwordseg包。...当然不用苦恼，有更便捷的方式，就是直接下载Rwordseg的zip包，在R中加载zip包进行离线安装，只需几秒钟即可。...方法：在程序包中选择(install packages from local files)，离线安装zip包即可。 ? 我将Rwordseg的压缩包上传至了资源中，大家可以下载进行离线安装。...毕竟我也是因为这个问题苦恼纠结了蛮久过来的，把经验分享给大家，祝大家都愉快安装成功！
在现实生活中，R 树可以用来存储地图上的空间信息，例如餐馆地址，或者地图上用来构造街道，建筑，湖泊边缘和海岸线的多边形。...然后可以用它来回答“查找距离我 2 千米以内的博物馆”，“检索距离我 2 千米以内的所有路段”（然后显示在导航系统中）或者“查找（直线距离）最近的加油站”这类问题。...它基于优化的 R 树数据结构，支持批量插入。...结束语 前面说过后面会详细介绍一些性能优化的具体例子，本文 R 树的使用便也是其中一个。...当然，使用更优的数据结构和算法可以有不少的性能优化，而更多时候我们代码本身编写的问题也经常是导致性能问题的原因，定位并解决这些问题也是零碎但必须解决的事情。
DEBUG和RELEASE 版本差异及调试相关问题： 一、内存分配问题 1．变量未初始化。下面的程序在debug中运行的很好。...在debug版中buffer的NULL覆盖了counter的高位，但是除非counter>16M,什么问题也没有。...出错 四、内存分配 保证数据创建和清除的统一性：如果一个DLL提供一个能够创建数据的函数，那么这个DLL同时应该提供一个函数销毁这些数据。...七、将Project Settings" 中 "C++/C " 项目下优化选项改为Disbale（Debug）。...另： MS BUG：MS的一份技术文档中表明，在VC5中对于DLL的"Maximize Speed"优化选项并未被完全支持，因此这将会引起内存错误并导致程序崩溃。
MySQL中深度分页问题的优化 在MySQL中，使用LIMIT子句进行分页查询时，可能会遇到一个常见的性能问题：当LIMIT子句中的偏移量X很大时，查询速度会显著下降。...这个问题被称为深度分页问题。下面我们来深入探讨为什么会出现这个问题，以及如何优化。 为什么LIMIT越往后查询越慢？...对于MySQL深度分页问题，有多种优化手段： 起始ID定位法 起始ID定位法是一种常用的优化手段，它通过指定起始ID来减少扫描的数据量。这种方法适用于按主键ID排序的场景。...总结 深度分页问题是MySQL中一个常见的性能问题，通过起始ID定位法和索引覆盖+子查询的方法可以有效优化查询速度。选择哪种优化手段取决于具体的业务场景和查询需求。...在实际应用中，可能需要根据具体的情况综合使用多种优化手段。例如，在处理非常大的数据量时，可以同时使用更快的存储引擎、增加服务器资源、优化索引、限制分页窗口和采用缓存策略等方法，以达到最佳的性能效果。
本文主要讨论的就是这类特定的优化问题：寻找神经网络上一组参数 ? ，它能显著地降低代价函数 ? ，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估和额外的正则化项。...---- 3、神经网络优化中的挑战 优化是一个很困难的任务，在传统机器学习中一般会很小心的设计目标函数和约束，以使得优化问题是凸的；然而在训练神经网络时，我们遇到的问题大多是非凸，这就给优化带来更大的挑战...3.1 局部极小值 凸优化问题通常可以简化为寻找一个局部极小值点的问题，在凸函数中，任何一个局部极小点都是全局最小点；有些凸函数的底部是一个平坦区域，在这个平坦区域的任一点都是一个可以接受的解。...另外如果在高原处，梯度是平坦的，那么优化算法很难知道从高原的哪个方向去优化来减小梯度，因为平坦的高原处每个方向的梯度都是0。高维空间的这种情形为优化问题带来很大的挑战。...3.4 长期依赖 当计算图变得极深时，神经网络优化算法会面临的另外一个难题就是长期依赖问题——由于变深的结构使模型丧失了学习到先前信息的能力，让优化变得极其困难。
由于约束条件的放宽，非线性规划问题可以更接近于现实生活中的种种问题，同时，求解难度也提高了很多。...用 Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划 对于无约束或者约束条件相对简单的非线性优化问题，stats 包中的 optim()、optimize()、constrOptim()、nlm()、nlminb...鉴于该包为默认安装包，大多数人比较熟悉，下面着重探讨专门解决非线性优化的 Rdonlp2 包的用法。 R中，Rdonlp2包是一个非常强大的包，可以方便快速地解决光滑的非线性规划问题。...fn连续型函数，函数自变量限制为 1 个 (自变量一般为向量，这样可以包含多个参数)，函数的 返回值为优化目标。...name字符变量，如果不是默认值，则会在程序运行时在工作目录生成两个以 name 为主文件名，后缀分别为 pro、mes 的文件，其中 name.pro 文件为优化问题运行结果，name.mes文件为警告及其它信息
本次展示shiny的功能有： 1、读取本地数据； 2、交互展示数据（view） 3、动态交互作图（自动读取上传数据的列名） 体验网址：https://yanshenli.shinyapps.io...x = input$variableNames_x, title = "ggplot") } }) } shinyApp(ui, server) 一个完整的shiny...， 在ui中通过*input调整数值参数、上传数据等，并将数据传递给server进行相应计算； 然后，Server对数据进行计算、绘图，并将计算结果（图片、表格等）返回给ui 最后，通过ui中的*output...来展示server计算返回的结果（图片、表格等）
GAN的训练是一个很难解决的问题，上期其实只介绍了一些基本的动力学概念以及与GAN的结合，并没有进行过多的深入。...作者&编辑 | 小米粥 本期我们将首先介绍一个有关于动力学的收敛性命题，然后将GAN运用到上面，接着进行深入分析达到收敛的条件并最终引出了一个比较好的优化算法：一致优化。...4 一致优化 一致优化(Conseensus Optimization)是一种理论上比较好的方法，它做了一点“手脚”使得特征值的实部尽量为负数。先考虑一般的形式： ?...添加的正则项虽然没有解决要求足够小的学习速率的问题，但是“保证”了特征值尽可能落入单位圆中。...最后说明一下，一般GAN中，生成器和判别器的目标函数符号是相反的，但是我们同时对它们增加相同符号的正则项，在正则项部分上，它们的优化目标是一致的，故称之为一致优化。
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