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我也要
当前的 R 是来自世界各地的贡献者共同努力的结果。R最初是由Robert Gentleman和Ross Ihaka编写的——也被称为奥克兰大学统计系的“R&R”。自 1997 年年中以来，有一个核心小组，即 R 核心团队，具有对 R 源代码的写入权限，大部分具有计算机博士学位，目前包括
{
}
掌握R语言的shiny动态图创建技巧
R语言于1990年代初由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，基于S语言开发而来。它很快以其开源性、灵活性以及为统计计算和图形展示提供强大工具的特点在学术界和数据分析领域获得广泛应用。Shiny是一个由RStudio开发的开源框架，它允许R语言的用户能够快速创建交互式的Web应用。其核心理念是让统计学家和数据科学家能够将自己的分析结果分享给那些不具备编程知识的用户，从而使得数据分析结果的可视化和应用化变得更加容易和广泛。
R语言的前世今生
最近因病休养在家,另外也算是正式的离开Snack Studio.终于有了大把可以自由支配的时间.可以自主的安排.最近闲暇的时间总算是恶补了不少前段时间行业没有时间关注的新事物.看着行业里引领潮流的东西，除非为数不多的天才能够创造得出，估计大多数人跟我一样，看着这些目不接暇的潮流总是觉得多少有些不知所措.但这并不妨碍从一个学习者的角度来了解这些新东西.类似本篇即将要谈到的R语言. 当一旦涉及一个新...
基于Java与R语言整合的Web开发项目实战
随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，数据驱动型Web系统逐渐成为企业决策支持的重要工具。在这一背景下，Java与R语言的整合应运而生，成为构建高效、智能Web应用的一种创新路径。Java以其强大的后端处理能力和成熟的Web框架广泛应用于企业级系统开发，而R语言则以卓越的数据分析和可视化能力成为数据科学领域的首选语言。将两者结合，可以充分发挥Java在系统架构、并发处理方面的优势，以及R在统计建模与数据洞察上的强项，从而构建出具备实时分析能力的智能Web系统。
R语言学习-Group By的实现
library(dplyr) data <- data.frame(year = rep(2016:2017,6),month = seq(1:12),sales=rep(c(10,20,30,40),3)) year month sales 1 2016 1 10 2 2017 2 20 3 2016 3 30 4 2017 4
R语言中GAMLSS统计模型的深度应用与实现
在本章节中，将详细介绍如何安装包，以及如何进行必要的环境配置。包支持插件功能，允许用户添加特定的功能模块以满足特定需求。例如，用户可以创建自定义的分布族，通过编写特定的R函数来实现。社区活跃，不断有新的扩展包被贡献出来。例如gamlss.mx包提供了多变量GAMLSS的实现，提供了额外的工具和数据集。用户可以访问CRAN或GitHub来查找并安装这些扩展包。通过以上内容的介绍，您已经对包有了初步的了解。
告别踩坑！S32K3xx芯片上RTD-SDK的DFLASH与FEE模块配置全流程（基于S32DS）
本文详细解析了在NXP S32K3xx系列MCU上配置RTD-SDK的DFLASH与FEE模块的全流程，基于S32DS开发环境。从Cache配置、Mem_43_InFls模块设置到MemAcc模块的三种调用模式，提供了实战代码示例和常见问题排查表，帮助开发者高效完成存储管理配置，避免常见错误。
R语言简介
R语言和Ruby语言是不同的两种语言。 R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。 R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 R语言允许与以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率。 R语...
An工具介绍之摄像头
An工具介绍之摄像头
R语言的系统设计
除了使用已有的包，用户还可以创建和管理自己的R包。创建文件夹，包含和NAMESPACE文件。在R文件中编写函数。使用devtools包中的函数（如document()和build()）来构建和文档化包。创建自定义包能够更好地组织代码，并为他人提供共享和重用的机会。
保姆级教程：用杰理701N可视化SDK搞定ANC降噪配置（从工具到代码全流程）
本文提供了一份详细的杰理701N可视化SDK配置ANC降噪功能的教程，涵盖从开发环境搭建到代码集成的全流程。通过图形化工具和代码示例，帮助开发者快速掌握ANC参数配置技巧，优化降噪效果，解决常见问题。
【电子电力】IEEE33节点系统参数及拓扑图visio
IEEE33节点系统是一种广泛用于电力系统分析和研究的标准配电网络。该系统具有典型的辐射结构，适用于负载流分析、分布式发电优化及电力系统的可靠性评估。本报告主要基于IEEE33节点系统的拓扑图，讨论其在电子电力系统中的应用。通过MATLAB仿真分析了节点的电压分布、功率损耗等关键参数，并验证了系统的稳定性和有效性。
多语言支持：R2R跨语言检索功能测试报告
在全球化信息检索场景中，跨语言检索（Cross-Language Retrieval）技术能够打破语言壁垒，使用户以母语查询获取其他语言的相关信息。R2R作为开源的检索增强生成（RAG）引擎，其多语言支持能力直接影响国际用户的使用体验。本报告通过系统性测试验证R2R在跨语言场景下的检索准确性、语言覆盖范围及性能表现，为多语言环境部署提供技术依据。 **测试范围**： - 核心功能：语义向量检索的...
kaggle——信用卡欺诈检测项目实战
笔记第一步：了解题目，确定任务第二步：场景分析第三步：数据预处理看是否有缺失值查看样本类别分布数据不均衡解决办法数据值标准化/归一化第四步：特征工程1）查看特征分布情况，把不同类别下特征分布相差不大的特征删除掉2）特征缩放第五步：模型训练处理不平衡样本交叉验证求取最好的模型参数第六步：模型评估使用下采样数据训练与测试使用下采样数据训练与测试（不同的阈值对结果的影响）使用下采样数据训练，原始数据进行测试原始数据进行K折交叉验证使用原始数据进行训练和测试查看ROC曲线逻辑回归阈值选择过采样总结 第一步：了解题目
R语言介绍及环境安装与配置
R语言介绍及环境安装与配置
52、切换线性动态系统：原理、挑战与高斯和滤波解决方案
本文介绍了切换线性动态系统（SLDS）的基本原理及其在复杂时间序列建模中的应用。SLDS结合了隐马尔可夫模型的离散状态切换与线性动态系统的连续状态演化，适用于系统动态发生跳跃的场景，如化工过程监测和金融市场分析。由于精确推理在计算上不可行，文章重点阐述了高斯和滤波这一近似方法，通过有限高斯混合来逼近后验分布，并详细描述了其递归更新、权重计算与组件合并流程。同时讨论了性能评估、优化策略及常见问题的解决方案，并展望了SLDS与深度学习、在线学习和多模态融合的未来发展方向。
RK3588 , 基于mpp 解码 Jpeg To RGB
本文介绍了在RK3588开发板上使用Rockchip MPP（Media Process Platform）硬件加速接口将JPEG图像解码为RGB格式的完整流程。主要包括三个关键步骤：1) 读取JPEG文件数据；2) 配置MPP解码器，包括初始化上下文、设置RGB888输出格式和解码参数；3) 执行解码任务并将结果保存为图像文件。通过硬件加速，该方法能高效完成JPEG到RGB的转换，适用于嵌入式多媒体处理场景。
R语言快速入门
为什么选择R语言 免费。 为什么要用R语言 数据分析统计图这块非常好用。 R语言 概述 R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。 R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 R语言允许与以C，C ++，.Net，Pytho...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
R2R微服务拆分：核心组件解耦与独立部署
在现代AI应用开发中，单体架构面临着扩展性不足、技术栈耦合、部署风险集中等痛点。R2R作为一款面向企业级的检索增强生成（RAG）平台，通过系统性的微服务拆分，实现了核心组件的解耦与独立部署。本文将深入剖析R2R的微服务架构设计，详解组件拆分策略、服务间通信机制、容器化部署方案以及独立扩展带来的业务价值，为AI应用架构设计提供实践参考。 ## 一、微服务拆分的核心原则与R2R实践 ### 1.1...
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
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Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
linux r语言 mysql_R语言在线运行
简介R是一个自由、免费、开源的软件，是一个优秀的用于统计计算和统计制图的工具R属于GNU系统，最初由数位统计学家建立起来的免费开源软件R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。R语言允许与以C，C ++，.Net，P...
R语言 概述
R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。 R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 R语言允许与以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率。 R语言在GNU通用公共许可证下免费提供，并为各...
R语言知识体系概览
R的极客理想系列文章，涵盖了R的思想，使用，工具，创新等的一系列要点，以我个人的学习和体验去诠释R的强大。 R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使...
初识R语言介绍以及常见的问题
R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。 R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 R语言允许与以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率。 R语言在GNU通用公共许可证下免费提供，并为各...
数据攻略●R语言自述
（注明：以下文章均在Linux操作系统下执行） 一、R语言简介 R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。 R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。R语言允许与以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN...
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