♣ 答案部分 RDA（Remote Diagnostic Agent）是用Perl语言编写的命令行诊断工具，RDA提供统一的诊断工具支持包和预防的解决方法，提供给Oracle支持收集的客户环境全面的数据信息能够帮助问题的诊断...Oracle支持鼓励使用RDA，因为它能对于更多信息最小化请求数量而大大减少服务请求解决的时间。RDA不会对系统做任何的修改，它只为Oracle支持收集有用的数据，如果需要可以提供经安全过滤的数据。...RDA安装包大约15M左右，相比其它工具而言，稍大一些。...MOS文档“Remote Diagnostic Agent (RDA) - RDA文档索引 (文档 ID 1540377.1)”和“Remote Diagnostic Agent (RDA) - Getting...Started (文档 ID 314422.1)”对Oracle RDA有详细的说明。
参考： (13条消息) 如何在linux中后台运行R_zsbo2015的博客-CSDN博客_后台运行r脚本[1] 前言 不得不说，用久了Rstudio 自己果然变笨了。.../Output/seurat_", "", args[1]) names Rda", "", names) print(sce) save(citefuse_time, sce, file.../Output/","citefuse_",names,".Rda")) 命令: Rscript test.R ..../Output/seurat_P1.Rda > [1] 不难注意到，我直接在脚本中library 或save data 了，其实你也可以借助以下参数： --save --default-packages...参考资料 [1] (13条消息) 如何在linux中后台运行R_zsbo2015的博客-CSDN博客_后台运行r脚本: https://blog.csdn.net/zsbo2015/article/details
最近赖江山老师发布了一个R包: 原创R包：rdaenvpart（层次分割获取RDA和CCA单解释变量的贡献） http://wap.sciencenet.cn/home.php?...mod=space&uid=267448&do=blog&id=1199315 将Hierarchical Partitioning与rda(cca)相结合，可得到单个环境因子的解释度。...之后就知道allR2是得到环境因子的各种组合与OTU做cca或rda后得到的R2，并作为最后的gfs(拟合的优异度)输出。...14行是另一个函数： partition.rda,用到了hier.part进行Hierarchical Partitioning。...的文章： 关于RDA中每个环境因子解释率的说明 http://wap.sciencenet.cn/home.php?
linux 请看 https://github.com/mithrand0/reactive-drop-docker 修改配置文件 前言：asrd服务器配置文件可以大概分为AutoGavy的配置，自爆砖家的配置...无需修改 适合测试及高配置服务器 使用RDA - 异形丛生RD高级插件(一般用于服务器) 插件安装 官网https://sites.google.com/view/rdadv 将下载好的server.dll...如果为服务端，只需要安装server.dll rda作用 server.dll功能简介 使用 server.dll 后的服务器\房间 主要针对rda客户端。无论是否装了rda都可进入服务器。
article/details/83721843 一、算法原理 image.png 二、算法逻辑 image.png 三、个人理解 从loss function的形式来看：FTRL就是将RDA-L1...这样达到的效果是： 累积加和限定了新的迭代结果W**不要离“已迭代过的解”太远**； 因为调整后的解不会离迭代过的解太远，所以保证了每次找到让之前所有损失函数之和最小的参数； 保留的RDA-L1...由于使用了累积梯度，即使某一次迭代使某个重要特征约束为0，但如果后面这个特征慢慢变得稠密，它的参数又会变为非0； 保留的RDA-L1中关于累积梯度的项，与v相加，总会比原来的v大，加起来的绝对值更容易大于...稀疏靠RDA-L1，保留有效特征靠FOBOS-L1和RDA-L1的累积梯度思想。...小结： FOBOS-L1：使用MSE+L1对w_{t+1/2}进行建模，目标是使调整后的梯度在离SGD结果附近的基础上，产出稀疏解； RDA-L1：使用累积平均梯度 + L1 + L2进行建模
数据介绍 数据下载自NCAR：https://rda.ucar.edu/ 需要自行注册账户，最好是edu结尾的邮箱。...NCEP的FNL资料：http://rda.ucar.edu/data/ds083.2 空间分辨率：1°×1° 时间分辨率：逐6小时 批量下载数据 import requests import datetime...builtSession(): email = "xxxxxxxx" #此处改为注册邮箱 passwd = "xxxxxxxx" #此处为登陆密码 loginurl = "https://rda.ucar.edu...suffix = "grib1" else: raise StandardError("DateTime excess limit") url = "http://rda.ucar.edu
为了解决这个问题，在线最优化算法如 TG [1]、FOBOS [2]、RDA [3]、FTRL [4,5,6] 应运而生，下面将介绍、对比这些算法。...RDA RDA 是 Simple Dual Averaging Scheme 的一个扩展，由 Lin Xiao 在 2009 发表 [3]。...RDA 更新策略，最小化：第一项，之前所有梯度的平均值（dual average）；第二项，正则项；第三项，额外正则项。...FTRL-Proximal FTRL_Proximal 是 McMahan 在 2010 提出 [4]，在 [5] 与 FOBOS RDA 对比，在 [6] 介绍了 Google FTRL 工程实践。...与 FOBOS 不同，FTRL 与 RDA 在估计梯度时使用了历史累计梯度信息，而不仅仅是上一轮梯度。 在 [5] 提出把全局学习率改成每个坐标自适应学习率，AUC 提升1%。 横向对比 ?
The TRUST Principles由RDA（Research Data Alliance）提出，旨在为维护数字存储库（尤其是科研数据存储库）可信度提供指导。...RDA & The TRUST Principles + 研究数据联盟（Research Data Alliance，RDA）由美国、欧盟和澳大利亚于2012年联合发起，目前已经与国际科技数据委员会（...RDA自成立以来一直致力于科学数据基础设施建设，关注数据共享应用中的数据注册、管理及标准化等全球数据热点问题，目前通过其工作组和兴趣组在各学科领域间开展国际合作与研究工作。...The TRUST Principles的概念正是在RDA成员之间的讨论中提出的，并在RDA第13次全体会议期间正式启动。
= train(diabetes ~ ., data=train, method = "rda",...# compare all all=resamples(list(GBM = model_gbm,SVM=model_svm,RDA...= model_rda)) summary(all) Call: summary.resamples(object = all) Models: GBM, SVM, RDA Number of resamples...prob")[, "pos"]) } # Examine results for test set model_list = list(GBM = model_gbm,SVM=model_svm,RDA...= model_rda) model_list_roc = model_list %>% map(test_roc, data = test) model_list_roc %>% map
p=25564 最近我们被客户要求撰写关于冗余分析（RDA）的研究报告，包括一些图形和统计输出。...冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。...从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析 本报告对植物生态多样性数据做了分析。 冗余分析 首先，加载数据。 要加载数据，所有文件都必须在工作目录中。...head(suda) # 获得R^2和调整后的R^2 (sR2 <- RseAdj (spdj <- RseAdj$adj.r.sed) 以2型标尺 对物种数据制作 RDA三序图...scores arrows text # 绘制地貌单元中心点和它们的标签的绘图点 unimes spusc <- scores points text ---- 本文摘选 《 R语言数量生态学冗余分析RDA
接下来我们通过save()保存一下这三个数值向量到一个本地文件中 save(count, age, circumference, file = "mydata.rda") 这个时候你会在你的当前工作路径中发现多了一个新的文件...，叫mydata.rda。...最后我们再通过load()函数来加载我们保存的文件来恢复这三个变量 load(file = "mydata.rda") 你会发现这三个变量又重新出现在了变量区 ?...你还可以轻松的将这个mydata.rda文件分享给你的同事或者朋友，这样他们也能通过load来加载这个文件，从而获取这三个变量的值，继续做后续的分析。
冗余分析 现有三组处理的小鼠分别为正常食物饮食（NCD）、高脂肪酸饮食（HFD）、牛磺熊去氧胆酸（TUDCA），我们以这个因子变量对其肠道微生物群落进行约束排序也即RDA分析，筛选受不同处理影响较大的物种...分析筛选受不同处理影响大的关键物种（keyotu），具体方法如下： #RDA分析 library("maptools") rda=rda(speci~Diet_, data=tret, scale=FALSE...接下来提取RDA分析结果，并筛选主坐标RDA1和RDA2解释量最大的100个otu，也即根据主坐标得分以及其解释量筛选物种： #提取RDA分析结果并筛选主坐标得分高的OTU rda_sum=summary...(rda, scaling=2) #scaling=2表示保留两个主约束坐标 sp=as.matrix(rda_sum$species[,1:2]) si=as.matrix(rda_sum$sites...[,1:2]) cn=as.matrix(rda_sum$centroids[,1:2]) rdap=as.vector(rda_sum$cont$importance[2,1:2], mode="any
最近自己在看一些群体遗传相关的内容，发现RDA也可以用在群体遗传方面 ，比如这个参考链接 https://popgen.nescent.org/2018-03-27_RDA_GEA.html 就介绍了这个分析...分析了 library(vegan) RDA rda(geno ~ env$envir1 + env$envir2 + env$envir3 + env$envir4 + env$envir5 +...$CCA$v[,1], y=RDA$CCA$v[,2]), col = "gray86") + geom_point(aes(x=RDA$CCA$v[which(res_rdadapt[,2] RDA$CCA$v[which(res_rdadapt[,2] < 0.1),2]), col = "orange") + geom_segment(aes(xend=RDA$...=arrow(length = unit(0.02, "npc"))) + geom_text(aes(x=1.2*RDA$CCA$biplot[,1]/10, y=1.2*RDA$CCA$biplot
Rda是vegan包的一个函数，我自己一直用的是rda这个函数来做PCA。虽然简单，但是功能强大。只输入OTU表时做PCA，如果再加上环境因子就做RDA。函数的说明文档中没有专门提做PCA时的方法。...但是做RDA采用的是奇异值分解。 ? 对一批数据进行了测试，发现三种方法解释度基本一样，princomp和prcomp的标准偏差也很相似。...13.79054 12.46892 Proportion of Variance 0.00626 0.00512 Cumulative Proportion 0.96378 0.96890 #rda...>x.pca = rda(x)>summary(x.pca) #注意，这里如果先将OTU表转置一下再做princomp就会报错： > x.princomp=princomp(t(x),cor = TRUE
规范的判别分析 由于RDA是一种正则化技术，因此当存在许多潜在相关的特征时。现在让我们评估音素数据集上的RDA。...R中的RDA rda.preds rda.model, t(train.set), train.responses, t(test.set)) #确定每个Alpha的性能...rda.perf rda.preds)[1]) for(i in seq(dim(rda.preds)[1])) { <span style="color:#888888...))) / length(test.responses)) rda.perf[[i]] <- res } rda.perf rda.perf) rownames(rda.perf...RDA是一种正则化判别分析技术，对大量特征特别有用。
library(SummarizedExperiment) expdat rda...################################# rm(list=ls()) setwd('D:\\SCIwork\\F20ELFN1\\COAD') load('exp.rda...######################## setwd("D:\\Originaldata\\GRCH\\Homo_sapiens.GRCh38.90") load("gtf_df.Rda...:unite(gene_id,gene_name,gene_id,gene_biotype,sep = " | ") save(mRNA_exprSet,file = "mRNA_exprSet.Rda...############################################################## rm(list=ls()) load( "mRNA_exprSet.Rda
这可能表明共同协方差的假设适合于该数据集 规范的判别分析 由于RDA是一种正则化技术，因此当存在许多潜在相关的特征时。现在让我们评估音素数据集上的RDA。...R中的RDA rda.preds rda.model, t(train.set), train.responses, t(test.set)) # determine performance...for each alpha rda.perf rda.preds)[1]) for(i in seq(dim(rda.preds)[1])) { <span...} rda.perf rda.perf) rownames(rda.perf) <- alphas 结论 判别分析对于多类问题特别有用。...RDA是一种正则化判别分析技术，对大量特征特别有用。
上一次给大家介绍了如何用R语言进行主成分分析，今天介绍的主角也是PCA的好朋友噢，掌声欢迎我们的第二位小伙伴——冗余分析（RDA）。...1 冗余分析 简介 冗余分析（Redundancy Analysis,RDA），是一种回归分析结合主成分分析的排序方法。...RDA建模[1]的大致思想是先将响应变量矩阵与解释变量之间进行多元线性回归，再对得到的拟合值进行主成分分析。...在R语言的帮助页面里，使用的是fish数据集对RDA() 进行说明。...RDA(CLR(fishm), cov=vars) # 绘制冗余分析排序图 PLOT.RDA(fish.RDA, map="contribution", rescale=0.05, indcat
物种与环境相关性的方法 问： 关于微生物物种与环境变量的相关性，用RDA分析和做Mantel Test有什么区别，除了能否表示出显著性外，用哪个更好些 答： mantel原理，之前文章中一张图有介绍：...RDA原理： RDA, tb-RDA, CCA & db-RDA (constrained ordination) https://www.davidzeleny.net/anadat-r/doku.php.../en:rda_cca 群落分析的冗余分析（RDA）概述 https://mp.weixin.qq.com/s?
支持 支持 支持 支持 支持 支持 不支持 支持 不支持 支持 支持 支持 720KB 1.3MB 1.36MB Luat_RDA8910_FLOAT 支持 支持 支持 支持 支持 支持 不支持...支持 不支持 支持 支持 支持 720KB 1.3MB 1.36MB Luat_RDA8910_TTS 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 支持 支持 不支持 不支持 支持 支持 426KB...1.3MB 1.36MB Luat_RDA8910_TTS_FLOAT 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 支持 支持 不支持 不支持 支持 支持 426KB 1.3MB 1.36MB Luat_RDA8910...不支持 不支持 不支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 支持 426KB 1.3MB 1.36MB Luat_RDA8910_BT_FLOAT 支持 支持 支持 支持 支持 支持 不支持 支持...底层固件更新说明 1.增加蓝牙功能 2.增加超低功耗功能 3.SIM卡自动切换 4.LUA: 增加部分固件的大ram 和大文件系统 1.2底层core固件更新说明 0030底层固件更新说明 1:linux
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