基于Keil C的覆盖分析,总结出编程中可能出现的几种不可预知的BUG,供各位网友参考 1.编译时出现递归警告,我看到很多网友都采用再入属性解决,对于再入函数,Keil C不对它进行覆盖分析,采用模拟栈来分配局部变量,对于data型的模拟栈,假设函数中如果用了x个变量,递归级数为y,那每调用一次递归函数就要使用(x+2)*y个堆栈空间,极易造成堆栈空间溢出,产生不可预知的错误.连汉诺塔问题都可以采用非递归算法实现,因此使用Keil C编程建议不要使用递归算法. 2.使用函数指针变量间接调用函数,…

衡量随机变量相关性的方法主要有三种:pearson相关系数,spearman相关系数,kendall相关系数: 1.       pearson相关系数,亦即皮尔逊相关系数 pearson相关系数用来衡量两个随机变量之间的相关性 R语言中求两个随机变量pearson相关系数的函数: 1//赋予a,b向量值 2a<-c(1,2,3) 3b<-c(11,12,14) 4 5//计算pearson相关系数 6cor.test(a,b,method="pearson") 结果 Pe…

https://cran.r-project.org/web/packages/survival/index.html…

学习Android有几个月了,最近喜欢上了网络编程,于是想通过Android写一些一个小程序用于连接外网.在这里非常感谢雪夜圣诞的支持,非常感谢,给我打开新的一扇门. 1.声明,本程序只能用于西南大学连接外网登录,其他网站需要自己进行抓包测试. 2.声明,本文更多的是关注网络抓包已经,本地构造,如果有什么错误,请尽情指教,非常感谢. 3.声明,最后源代码,以全部上传github,需要的同志可以自行下载,文章结尾会附带链接. 废话不多说,正文开始: 学校官网 第一步,首先需要实现的是登录操作: 当…

最近打算开始写一个多组学(包括宏基因组/16S/转录组/蛋白组/代谢组)关联分析的R包,避免重复造轮子,在开始之前随便在网上调研了下目前已有的R包工具,部分罗列如下: 1. mixOmics 应该是在多组学领域知名度最高的一个R包,有专门的团队,做了十余年了,引用量也比较高. 官网:http://mixomics.org/ 文章:mixOmics: An R package for 'omics feature selection and multiple data integration Gi…

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 词向量的表示主流的有两种方式,一种当然是耳熟能详的google的word2vec,还有一类就是GloVe.那么前面一类有三个开源的包,后面这一类我倒是看到得不多,恰好是在我关注了许久的一个包里面有,它就是text2vec啦.该包提供了一个强大API接口,能够很好地处理文本信息. 本包是由C++写的,流处理器可以让内存得到更好的利用,一些地方是用…

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2…

R语言网络爬虫学习 基于rvest包 龙君蛋君:2015年3月26日 1.背景介绍: 前几天看到有人写了一篇用R爬虫的文章,感兴趣,于是自己学习了.好吧,其实我和那篇文章R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 的主人认识- 2.知识引用与学习: 1.R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 2.大数据分析之——足彩数据趴取 3.rvest + CSS Selector 网页数据抓取的最佳选择 4.rvest的github 3.正文: 第一个爬虫是爬取了戴申大牛在科学网博客的一些基本信息,戴申大牛看…

Part5情感分析 这是本系列的最后一篇文章,该.事实上这种单一文本挖掘的每一个部分进行全部值获取水落石出细致的研究,0基础研究阶段.用R里面现成的算法,来实现自己的需求,当然还參考了众多网友的智慧结晶,所以也想把我的收获总结出来分享给大家,希望也能像我一样在看大家的分享时得到自己的启示. 网上翻了下中文文本情感分析的一些文章,再回忆了一下我自己做情感分析的方法,认为我的想法真的是简单粗暴直接. 这是一篇介绍中文文本情感分析倾向的论文.http://wenku.baidu.com/link?ur…