[转] R 4 字符串处理

本文介绍了使用R语言进行字符串操作的各种方法,包括查询字符串长度、分割字符串、连接字符串、提取子串以及替换字符串等常见任务,并提供了实际示例。
# 数据准备
x<-c("abcd","abcdef","good")
x1<-"gabcde"
y<-"好好"
z<-"学习"
z1<-"天天向上"

# 1、查询函数

nchar(x1)  # 字符串的长度,即有几个字符
    # 如果x1是数据框之类的,则返回的数值就不是正确的值,究竟是什么值,有待确定
    # 如果字符中存在保留字符,比如"和\就会出现错误,有待处理
# 字符串向量中,每个字符串的长度
    方法1:
        nchar(x)   # 字符串向量中,每个字符串的长度
    方法2:
        str_length {stringr}    # 解决了今天早些时候遇到的转义符问题,但是仍没有解决"和\字符
        all['descLength'] = str_length(all$item_description)
length(x)    # 向量的长度,即包含几个元素
x[2]  # 向量中的第2个元素
x[[3]]  # 向量中的第3个元素

grep("b",x)  # 查询向量x中包含"b"的元素的位置:第1、第2个元素中含有"b"
grep("[b,o]",x)  # 查询x中包含"b"或者"o"的元素的位置:第1、第2、第3个元素中含有"b"或者"o"

regexpr("def","abcdefghi")  # def从第4个字符位置上出现
gregexpr("def","abcdefghijabcdef")  # def在第4和第14个字符位置上出现
# 2、分割类
strsplit(x1,"")  # 将x1分割,标志为空,即全部分割
strsplit(x1,"b")  # 将x1分割,标志为"b",即按照"b"的位置进行分割,分割后"b"没有了
# 3、接连类
paste(y,z,z1,sep="")  # 将y,z,z1,以间隔""相结合,默认为" ",即一个空格
paste(y,z,z1,sep="-")  # 将y,z,z1,以间隔"-"相结合
# 4、提取类
substr(x1,2,4)  #将x1字符串的第2至第4个之间的字符截取出来
substr(x,2,3)  #将x各字符串的第2至第4个之间的字符截取出来
# 5、替换类
chartr("ab","hk",x1)  # 将x1中的ab替换为hk
chartr("b","k",x)  # 将x1中的ab替换为hk
chartr("好","天",y)  # 将x1中的ab替换为hk

sub("ab","hk",x1)  # 将x1中的ab替换为hk
sub("b","k",x)  # 将x1中的ab替换为hk

gsub("ab","hk",x1)  # 将x1中的ab替换为hk
gsub("b","k",x)  # 将x1中的ab替换为hk
# 由于R对参数都是传值而不是传址,所以严格来讲R没有字符串替换函数

原文:http://www.ppvke.com/Blog/archives/29060

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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