升级R一直是一件比较痛苦的事情，你需要先安装新的R，然后在逐一安装以前装过的包。最快的办法也是把以前的包文件夹拷到新的R中，然后在新的版本中运行包更新。由于官方的源一般都提供最新R版本的二进制文件，所以为了更好的稳定性一般也要跟着升级。所以这是一件相对痛苦又不得不做的事情。现在installr程序包提供了自动化升级的途径，你只需要回答几个问题就可以将R升级至最新版本，同时相应的程序包也会及时的得到更新。你需要做的只是： install.packages("installr") library(installr) updateR() 然后就会提示最新的R版本，和是否需要拷贝老版本的R程序包目录，是否需要移除老的程序包目录以及是否更新新的版本中的程序包。一切搞定之后会提醒你是否需要打开新的RGui，程序会默认将系统的默认R设置为最新版，因此RStudio也会自动切换到最新的R版本。下面是升级之后RStudio的启动提示 R version 3.1.2 (2014-10-31) -- "Pumpkin Helmet" Copyright (C) 2014 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. 可以查看一下现在程序包里的库都是对应哪个版本的R编译的(图片见文章开头)： pkgs<-installed.packages() plot(as.factor(pkgs[,'Built']),col=2:4,main='Packages built version',ylab='Count of packages') 可以看到大部分程序包都更新到了最新的R，但是还有不少还停留在大版本号3.1.0上，也有小部分还是3.1.11。总的来看，R的升级还是很成功的，使用起来也很方面。
升级R一直是一件比较痛苦的事情，你需要先安装新的R，然后在逐一安装以前装过的包。最快的办法也是把以前的包文件夹拷到新的R中，然后在新的版本中运行包更新。由于官方的源一般都提供最新R版本的二进制文件，所以为了更好的稳定性一般也要跟着升级。所以这是一件相对痛苦又不得不做的事情。现在installr程序包提供了自动化升级的途径，你只需要回答几个问题就可以将R升级至最新版本，同时相应的程序包也会及时的得到更新。你需要做的只是： install.packages("installr") library(install
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
既然是基础入门系列，让大家下手写代码或命令简直是不可容忍的，虽然等过了入门阶段你会义无反顾地抛弃图形界面。R的图形化操作界面有多个，既包含基本统计分析的功能，又覆盖了高阶的数据挖掘功能。我们今天先来安装其中之一——R Commander，一个基本的统计分析图形界面，并同时顺带介绍一下程序包的安装过程。 要想安装R的数以千计的社区程序包，首先要选择好距离最近的镜像站点，以提高安装的速度。打开RStudio，点击主菜单上的“Tools”—“Global Options”，然后在弹出的界面中左边选择“Packge
然后重新安装了最新版R，并且重新一次性安装了一千多个包，这次居然有意外收获，莫名其妙的我可以在线直接安装GitHub包啦：
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meta4diag程序包是R软件中专用于实现诊断准确性试验（diagnostic test accuracy，DTA） Meta分析的程序包，该程序包基于贝叶斯理论采用INLA（integrated nested Laplace approximation）法来对 单个研究效应值进行合并，同时，该程序包还提供了SROC（Summary Receiving Operation Characteristic） 曲线图的分析与绘制，然而其缺陷在于无法给出异质性检验及风险偏倚评估。本文以实例形式就 meta4diag程序包实现诊断准确性试验DTA Meta分析的数据准备与分析、结果汇总及图形绘制等功能作相 关简述。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
大多数的网络程序设计都是编写一些调用系统提供的函数来完成特定的网络操作的应用程序。例如，一个函数完成 T C P的主动打开，另一个完成 T C P的被动打开，一个函数在一个T C P连接上发送数据，另一个设置特定的协议选项（如激活 T C P的k e e p a l i v e定时器）。在1 . 1 5节我们提到过两个常用的用于网络编程的函数集（ A P I）：插口( s o c k e t )和T L I。正像客户端和服务器端运行的操作系统可能会不相同一样，双方使用的 A P I也可能会不相同。由通信协议和应用协议决定一对客户和服务器是否可以彼此通信。如果两台主机连接在一个网络上，并且都有一个T C P / I P的实现，那么一台主机上的一个使用 C语言编写的、使用插口和 T C P的U n i x客户程序可以和另一台主机上的一个使用 C O B O L语言编写的、使用其他 A P I和T C P的大型机服务器进行通信。
编译|丁雪 校对丁一 对于那些对R语言还不熟悉的朋友，我先来做一个简单的介绍。首先，R是非常吸引人的一门语言。如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能，部分原因是R语言的使用人数大大提升。如今它正
最近一段时间的R语言学习笔记，以便于自己学习之用，特记录在博客中，感兴趣的人还可以看看。记录的东西也不一定正确，请大家指教，里面可能会引用到一些别人的资料等，作为学习之用 读书笔记 相关的函数记录与整理 1、source("文件名.r")：调取主程序的文件，在程序结构复杂的时候很有用，可以将一部分复杂的运算主程序放入其中。 2、install.packages("fields")：安装程序包 3、library(fields)：导入程序包 4、t(x)转置函数，对于csv中横排的转置很有用 5、dev.o
在这一部分，我们会尝试吧第二章中卡发的留言板应用放到P有PI上面进行公开，在这个过程中学习一下setup.py 的写法以及如何向PyPI上面上传程序包。
Python和R都是免费的开源软件，这类软件有一个对小白新手非常友好的特点，那就是……哪里不会查哪里，随用随学……所以，别的理论不说现在要开始进行数据分析啦~
2.涉及到输路径的时候记得注意一下是左斜扛还是右斜杠（R里是 / )，以及路径两端要加引号（吃过亏的客户端）
发现这款软件在小样本，常见的临床问题中可以快速的解决我们大部分问题，其简单操作界面以及菜单式操作方式成为很多人选择它的理由。但是，当我们遇到某些大数据，或者复杂统计运算时，如果还拿SPSS作为自己的救命稻草，那可能就是一出损招了，甚至会一度click到想要剁手。
使用到哪个包就去安装和加载，知道要用的函数以及简单使用规律，查看帮助文档入门，统计学学到一定的程度，不要默认值，去指定值，这个过程可以调试。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | PakinJa 编译 | 笪洁琼，张天健，Aileen R语言是很多数据科学家和科研人员会用到的语言，根据自己的需要开发独立的R程序包可以使自己的工作更快捷方便，也便于与他人分享。本文摘自由三位MIT 麻省理工学院教授联合编写的教程“"Instructions for Creating Your Own R Package"”。 我们将按步骤指导并创建属于你的R安装包。 大数据文摘后台回复“R”下载英文完整PDF版教程。 教程全文包含三组不同的说明。本文涉及使用
对于那些对R语言还不熟悉的朋友，我先来做一个简单的介绍。首先，R是非常吸引人的一门语言。如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能，部分原因是R语言的使用人数大大提升。如今它正被各种各样的专家们使用，包括软件开发、商业分析、统计报告和科学研究。你很有可能在工作中接触到R语言，你还可能会考虑学习和使用这门语言。 如果你需要证明，没有比一些反映R的增长的独立排名更好的了。R语言闯入近几年流行编程语言Tiobe指数的前20名；2015年， IEEE将R列在2015年十大编程语言的第6位。另外，随着数据密集型
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室（AT&T BellLaboratories）的RickBecker，JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现。当然,S语言也是S-Plus的基础。所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。
Metafor 程序包由Viechtbauer 开发，除可完成 二分类及连续性变量的Meta 分析外，还可行Meta 回归分析、累积Meta 分析及对发表偏倚的Begg’s 检验和Egger’s 检验，同时可以绘制森林图（forest plot）、漏斗图（funnel plot）、星状图（radial plot）、 拉贝图（L’Abbé plot）以及 Q-Q 正态分位图（Q-Q normal plot）。此外，Metafor 程序包是R 软件Meta 分析程序包中唯一可以进行混合效应模型（包括单 个、多个分类或连续性变量）拟合运算的程序包， 还可以检验模型系数并获得可信区间，以及对参数 进行精确检验如置换检验（permutation tests）。
使用IDEA写Java工程时，使用Maven导入依赖包，程序写好后，代码没有报错，但是执行时就会报图中的错误。
R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？
之前的博客有介绍过R和Geoda计算莫兰指数的方法，考虑到有时候我们需要自定义空间权重矩阵来计算莫兰指数，那以上两种方法显得有点复杂。所以，今天来分享Stata计算莫兰指数的方法~
听说最近大家都在看《欢乐颂》，这部热剧里，女性可谓是绝对的主角，22楼5个女房客的互动好像把男性角色们的风头都抢光了；但是热门剧中又总是不能缺了言情戏的点缀。所以，《欢乐颂》到底谁和谁堪称好闺蜜、谁和谁又最为般配呢？还是让文本挖掘为你揭晓吧…… 方法 要判断两个人的关系的密切程度，可以从他们接触的频率、交流的次数入手；反映到小说上，就是两个人出现在同一场景或同一事件里的次数很多。因此在实际分析时，我们假设一个段落是一个场景，出现在这个段落里的人物，彼此之间都是有关系的。基于这个假设，我们先对原著小说进行文
安装前须知： 内存(RAM)的最小要求是 1GB，建议 2GB 及以上。 虚拟内存 swap 建议：内存为 1GB~2GB 时建议swap大小为内存大小的 1.5 倍；内存为 2GB~16GB 时建议swap大小为内存的大小；内存超过 16GB 时swap保持16GB。 要求临时文件目录，如 /tmp 的磁盘空间至少 1GB。 磁盘空间要求：企业版为4.35GB的安装空间和1.7GB以上的数据文件空间；标准版为4.22GB的安装空间和1.5GB以上的数据文件空间。 需要 X window 图形界面。 需要
原作者：Data Scientist PakinJa 编译：笪洁琼，张天健，云州 R语言对于数据科学家的重要性不言而喻，但配置R程序包的过程往往让一些菜鸟学习者望而却步，这篇文章将带着你跟着MIT的指导一步步的创建自己的R程序包。 *详细代码请参考文末原文地址喔！ 1、首先打开一个新的R文件，确保你的默认目录是清楚的通过rm进行输入的（list=ls())。查看Is()，确保它是空的（你应该能够清楚的看见（0））。 2、在R文件中可以为你的程序编写代码。你可以创建一个包含所有函数的文件，或者是为每个函
大约一年前，Python软件基金会（Python Software Foundation）发了一个需求咨询帖子（RFI，https://discuss.python.org/t/what-methods-should-we-implement-to-detect-malicious-content/2240），主要问题是来讨论我们如何检测上传到PyPI的恶意第三方软件包。无论是被接管了废弃的软件包，对流行的库进行Typosquatting攻击钓鱼劫持，还是对第三方库进行撞库攻击，很明显，这都是一个值得思考的问题，几乎影响到每个开发者。使用pip install安装软件包时，大多数人不清楚自己所需的python模块在哪个软件包中，有时候甚至是模糊搜索安装，这就给恶意利用的人提供了机会。
Yum(全称为 Yellow dogUpdater, Modified)是一个在Fedora和RedHat以及CentOS中的Shell前端软件包管理器。基于RPM包管理，能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装，可以自动处理依赖性关系，并且一次安装所有依赖的软件包，无须繁琐地一次次下载、安装。yum提供了查找、安装、删除某一个、一组甚至全部软件包的命令，而且命令简洁而又好记。
近年来基于严格设计的随机对照试验（RCT）已经被公认为评价干预措施疗效的最佳手段，这种比较所采用的针对两组研究结果比较的定量综合方法，被称为传统的 Meta 分析方法。传统 Meta 分析通过合并多个直接比较的研究而得到一个综合的评估结果，从而克服了单个研究样本量不足的缺陷，提高了研究的检验效能，特别是研究结果出现不一致时，运用 Meta 分析对判断某种干预措施的有效性与否发挥了重要作用。当欲开展两种干预措施利弊比较(A vs B)的 Meta 分析，但不能找到 A vs B 直接比较的 RCT，却可找到 A vs C与 B vs C 进行比较的 RCT，我们可以将 C 作为共同对照，通过 A vs C 与 B vs C的比较结果来间接得到 A vs B 的疗效比较，这种方法叫做间接比较(indirect comparison)。在实际的临床工作中，临床医生常常需要同时比较多种干预措施，权衡利弊以进行临床决策，这时证据网络中既存在直接证据，又存在间接证据，这种综合直接及间接证据的分析方法即为网状 Meta 分析（Network Meta-analysis, NMA）。 网状 Meta 分析可以同时比较三个或三个以上干预措施的疗效，因而被认为是传统 Meta 分析的扩展及延伸，即 NMA 可基于严格设计 RCT 同时比较多个干预措施，对直接及间接比较进行综合性分析。当无直接比较的研究存在时，间接比较成为提供有价值的卫生决策信息的有效途径；当有直接比较的研究存在时，综合直接比较与间接比较的研究结果能够提高结果的精度。不仅如此，NMA 还能够就不同干预措施的疗效进行排序，提供每一个干预措施是最佳干预措施的概率。关于 Meta 分析方法的研究迄今已经有 30 多年的时间，NMA作为一门新崛起的、一种循证医学统计学方法，越来越受到流行病学家、统计学家、临床研究者及药学家的关注及青睐。
Shiny 是一个为 R 模型提供 Web 交互界面的应用框架，非常容易编写应用，不要求有 Web 开发技能。Shiny 由 RStudio 公司开发，通过 CRAN 下载安装，利用R语言轻松开发交互式Web应用。简单讲：快速搭建交互应用界面（可以发布形成固定网页）。
如何在 Raspberry Pi 的 Raspbian 上构建使用 GPIO 引脚的 IoT 程序？你可能会回答使用 C++ 或 Python 去访问 Raspberry Pi 的引脚。现在，C# 程序员可以使用 .NET Core 在 Raspbian(Linux) 上构建 IoT 应用程序。只需要引入 System.Device.GPIO NuGet 包即可。
相信很多人都知道3Blue1Brown，这是一个由斯坦福大学的数学系学生Grant Sanderson 创建的YouTube 频道。该频道从独特的视觉角度解说高等数学，内容包括线性代数、微积分、神经网络、黎曼猜想、傅里叶变换以及四元数等等。
这里显示的就是这个工程的代码结构，即从git拉取代码后在jenkins工作空间的展示情况
https://pakillo.github.io/BayesianNetworks/
下载地址为：https://cran.r-project.org 进入链接，如下图所示，在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接。
因为一些网络素材引用不规范，我们的这个笔记被网络吞掉了一次。很多朋友在公众号后台催更，还好鲍志炜抽空抢救回来了，不负大家的等待。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153542.html原文链接：https://javaforall.cn
R本身提供了超过50个数据集，同时在功能包(包括标准功能包)中附带了更多的数据集。R自身提供的数据集存放在自带的datasets程序包中。
包管理系统除了安装软件外，它还提供了工具来更新已经安装的包。包存储库有助于确保你的系统中使用的代码是经过审查的，并且软件的安装版本已经得到了开发人员和包维护人员的认可。
上星期发布了NuGet的使用和服务搭建后，同时NuGet在部门里也使用了起来。经过这些天的使用，总结了些小技巧和注意点，希望和大家分享下。
Kettle简介：Kettle 是 PDI 以前的名称，PDI 的全称是Pentaho Data Integeration，Kettle 本意是水壶的意思，表达了数据流的含义。Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。作为Pentaho的一个重要组成部分，现在在国内项目应用上逐渐增多。
GitHub 地址：https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
VHDL 的 英 文 全 名 是 Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware DescriptionLanguage，诞生于 1982 年。
人工智能（AI）是近几年来最热的话题之一，不管是医疗界、互联网界、服务界，还是制造业、工业等等，不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼（比如咱们运维界也有AIOps）。
世界上有超过200,000个Python程序包（这只是基于官方的Python程序包索引PyPI托管的程序包）。
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