NOTE R

最新推荐文章于 2025-09-07 05:01:29 发布
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  • 如果向量间运算，两向量长度不一样，R会重复较短的向量与之运算，就好像z * 2 + 100 ，（假设这里z长度为4），2和100都可以看做是长度为1的向量，实际执行的运算则是z * c(2, 2, 2) + c(100, 100, 100)。
开源绘图工具Rnote使用体验分享
Su*yWGAtH26Q
05-24 830
Rnote，这款致力于提供矢量绘图、手写笔记以及文档注释功能的免费开源软件，逐渐成为了学生、教师以及绘图板用户的新宠。其独特之处在于，它不仅支持PDF和图片的导入导出，还拥有无限画布和适应各种屏幕大小的界面设计，这些功能使得Rnote在众多同类软件中脱颖而出。Rnote作为一款开源的矢量绘图应用，以其丰富的功能和灵活的界面设计，赢得了用户的广泛好评。无论是学生、教师还是绘图爱好者，都可以在这款应用中找到适合自己的功能和工具。开源的特性也使得用户可以参与到应用的开发和完善中来，共同打造一款更好的绘图工具。
精选资源
红米Note11T Pro 开发版刷机包
10-19
设备名称 红米Note11T Pro ROM版本 V13.1.22.8.22.DEV MIUI版本 13 安卓版本 12.0 版本类型 开发版MIUI 刷包类型 卡刷包
R语言入门（Note）
Blossom
11-17 406
原文发自：October 2, 2016 第一章 R语言介绍 目录 1-1 课程简介 1-2 为什么选R 1-3 探索性数据分析 1-4 统计推断 1-5 回归分析 1-6 机器学习 1-7 开发数据产品 1-8 本章小结（略） 1-1 什么是R？ 最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。首次出现在1993年，并在2011年随着大数据的爆发而流行起来。 1-2 为什么选择R...
R Note Book 快捷键
Env1sage的博客
11-04 446
运行：Try executing this chunk by clicking the Run button within the chunk or by placing your cursor inside it and pressing Ctrl+Shift+Enter. 创建新代码块：Add a new chunk by clicking the Insert Chunk button on the toolbar or by pressing Ctrl+Alt+I. 保存/预览：Wh..
Rnote代码结构详解：rnote-engine与rnote-ui模块交互
gitblog_00422的博客
09-07 624
Rnote作为手写笔记应用，采用**分层架构**设计，核心功能与UI展示严格分离。其中`rnote-engine`作为底层引擎负责数据处理与业务逻辑，`rnote-ui`作为前端界面负责用户交互，二者通过明确定义的接口实现通信。 ### 1.1 模块职责划分 | 模块 | 核心职责 | 关键文件 | |------|----------|----------| | rnote-engine |...
R语言基础（第一二章Note）
Blossom
11-17 469
第一章 欢迎来到R语言基础 1-1 课程介绍 数据结构 数据操作 构建子集 重要函数的使用 第二章 R语言的数据结构 目录 2-1 对象和属性 2-2 向量 2-3 矩阵和数组 2-4 列表 2-5 factor 2-6 缺失值 2-7 数据框 2-8 日期与时间 2-9 小结 2-1 对象和属性 R中对象的5中基本数据类型（Classes of Objects）：...
Rnote高DPI支持：在4K屏幕上实现清晰手写体验
gitblog_00518的博客
09-07 981
你是否在4K或Retina屏幕上使用过手写应用？线条模糊、笔触错位、界面元素比例失调——这些问题严重影响手写体验。Rnote作为专注于手写笔记的开源项目，通过多层次的DPI适配机制，在高分辨率屏幕上实现了像素级精准的笔迹渲染。本文将深入解析Rnote的高DPI支持架构，从核心渲染引擎到用户交互界面，全面展示如何在4K屏幕上获得清晰流畅的手写体验。 读完本文你将掌握： - Rnote的DPI适配核...
Rnote 技术文档
gitblog_01254的博客
10-18 809
Rnote 技术文档 【免费下载链接】rnote Sketch and take handwritten notes. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/rn/rnote ...
Rnote 开源项目教程
gitblog_00669的博客
08-10 353
Rnote 开源项目教程 【免费下载链接】rnote Sketch and take handwritten notes. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/rn/rnote ...
R语言-模型训练与集成
pdc31czy的博客
09-20 876
模型训练与集成
精选资源
红米note11t pro面具一键root资源 持续更新
01-08
红米note11t pro面具一键root资源 持续更新 1---手机必须解锁bl后才可以使用此资源 2---资源内一键刷写root脚本。方便操作。你只需要进入fast模式链接电脑运行即可 3---资源带操作步骤说明。 4----资源在网盘。下载...
精选资源
红米Note11Pro刷写第三方twrp 支持安卓11 12+详细刷写步骤
07-11
红米Note11Pro是一款备受用户喜爱的智能手机，其强大的性能和相对实惠的价格使其在市场上具有很高的性价比。然而，为了进一步挖掘手机的潜力，许多技术爱好者会选择进行刷机操作，即安装第三方的恢复环境（如TWRP）...
关于R语言学习或者看书笔记_NOTE.zip
09-22
在当今的数据科学领域，R语言作为一种专业的统计分析工具，广受研究人员、统计学家以及数据分析师的欢迎。它在处理和分析大规模数据集方面具有显著的优势，并且由于其开源的特性，R语言拥有庞大的社区支持和丰富的包...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
如何在juypter note中使用r语言
07-09
要在 Jupyter Notebook 中使用 R 语言，需要按照以下步骤进行设置： 1. 首先，确保你已经安装了 R。你可以在命令行中输入 `R --version` 来检查是否已经安装。如果没有安装，你可以从 R 官方网站下载并安装最新的 R 版本。 2. 接下来，我们需要安装 R 的内核。在命令行中输入以下命令来安装 R 内核： ``` R install.packages('IRkernel') IRkernel::installspec() ``` 这将会安装 R 内核，并将其与 Jupyter Notebook 关联起来。 3. 安装完成后，你可以在命令行中输入 `jupyter notebook` 来启动 Jupyter Notebook。这将会打开你的默认浏览器，并在其中显示 Jupyter Notebook 的界面。 4. 在 Jupyter Notebook 界面中，点击 "New" 按钮，你应该能够看到 "R" 作为一个选项。点击 "R" 来创建一个新的 R notebook。 5. 在新建的 R notebook 中，你可以编写和执行 R 代码，并且还可以添加文本、图像等其它内容。 这样，你就成功地在 Jupyter Notebook 中设置并使用了 R 语言。祝你使用愉快！
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