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dplyr包:plyr包的替代者,专门面对数据框,将ddplyr转变为更易用的接口 %>%来自dplyr包的管道函数,其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数,从而省略了中间的赋值步骤,可以大量减少内存中的对象,节省内存,可惜的是应用范围还不是很广. dplyr和data.table(易于操作数据)是R的两个高效数据处理包,这两个包有它们各自的优点. data.table在语法灵活性和performance上面更深一筹,dplyr则在易学性和SQL语句转换方面有独到之处 首先dplyr提供了…

网上有不少R包的编译过程介绍,挑选了一篇比较详细的,做了稍许修改后转载至此,与大家分享 如何在windows中编写R程序包 created by helixcn modified by binaryfan 在Windows环境下如何编写R程序包,即生成供linux环境编译运行的tar.gz文件,也生成供windows下使用的.zip文件呢?其实并不复杂,只要下载一些工具软件,按照相应的步骤填写相应的“表格”,继而运行一些简单的指令,就可以生成R的程序包了. 编写R程序包通常包括以下几步: (1)…

本文主要分析webrtc中的抗丢包与带宽自适应原理,文章来自博客园RTC.Blacker,欢迎关注微信公众号blacker,更多详见www.rtc.help 文章内容主要来自中国电信北京研究院丁博士在上周六的技术交流会上的演讲内容,之前我们有在公众号上介绍过这个技术交流会,详见:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODMzMjE1NQ==&mid=401152241&idx=1&sn=38dd10e369d3f8e308a6086e8498407…

通过第一部分<<Android中获取应用程序(包)的信息-----PackageManager的使用(一)>>的介绍,对PackageManager以及 AndroidManife.xml定义的节点信息类XXXInfo类都有了一定的认识. 本部分的内容是如何获取安装包得大小,包括缓存大小(cachesize).数据大小(datasize).应用程序大小(codesize). 本部分的知识点涉及到AIDL.Java反射机制.理解起来也不是很难. 关于安装包得大小信息封装在Packag…

家庭洗车APP --- Android客户端开发 之 网络框架包介绍(一) 上篇文章中给大家简单介绍了一些业务.上门洗车APP --- Android客户端开发 前言及业务简单介绍,本篇文章给大家介绍下网络框架.之前也了解过一些开源网络通讯架构.也大概看了一部分源代码.比方Afinal.Volley.AndBase.Android-async-http等,感觉各自都有各自的优劣,自己也曾封装过一些简单的网络架构,感觉有非常多地方须要注意和优化.这里就不贴出来献丑了,感兴趣的朋友能够去查阅学习上面…

在Web开发过程中离不开数据的交互,这就需要规定交互数据的相关格式,以便数据在客户端与服务器之间进行传递.数据的格式通常有2种:1.xml:2.JSON.通常来说都是使用JSON来传递数据.本文正是介绍在Java中JSON与对象之间互相转换时遇到的几个问题以及相关的建议. 首先明确对于JSON有两个概念: JSON对象(JavaScript Object Notation,JavaScript对象表示法).这看似只存是位JavaScript所定制的,但它作为一种语法是独立于语言以及平台的.只是说…

Android Studio 2.0及其以后版本中的instant run功能 介绍 转 https://blog.csdn.net/zy987654zy/article/details/51496199 Studio 2.0 之后就有了instant run 功能 说说 instant run  功能:字面意思就能明白 即时运行 这个功能在2.1是默认开启的 而它的相关设置界面呢如下: 就是右边的是个设置了 如何判断是否可以呢 通过 看到了 运行案例左边的⚡️ 了吗? 那就是可以了 先给 大家…

在Web开发过程中离不开数据的交互,这就需要规定交互数据的相关格式,以便数据在客户端与服务器之间进行传递.数据的格式通常有2种:1.xml:2.JSON.通常来说都是使用JSON来传递数据.本文正是介绍在Java中JSON与对象之间互相转换时遇到的几个问题以及相关的建议. 首先明确对于JSON有两个概念: JSON对象(JavaScript Object Notation,JavaScript对象表示法).这看似只存是位JavaScript所定制的,但它作为一种语法是独立于语言以及平台的.只是说…

如何判断我们的线性回归模型是正确的? 1.回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women)par(mfrow = c(2, 2))plot(fit)par(opar) 为理解这些图形,我们来回顾一下OLS回归的统计假设.(1)正态性(主要使用QQ图) 当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值…