# Chinese translations for R package # Copyright (C) 2005 The R Foundation # This file is distributed under the same license as the PACKAGE package. # 陈斐 <feic@normipaiva.com>, 2006. # 邓小冬 DENG Xiaodong <xd_deng@hotmail.com>, 2015. # msgid &qu

注释:R语言是区分大小写的 1.向量 R语言中可以将各种向量赋值为一个变量,这种赋值操作符就是等号“=”,也可以使用“<-”. 1)产生向量 (1)函数c() 例如:x1=c(2,4,6,8,0)    表示数列 (2)例如: 向量a:2到60的元素都乘以2再加1 a[5]:显示向量a的第5个元素 a[-5]:除去向量a的第5个元素,显示其它元素 a[1:5]:显示第1到第5个元素 a[-(1:5)]:除去第1到第5个元素,显示其余的元素 a[c(2,4,7)]:显示第2,第4,第7个元素 a[

题目 Source http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4888 Description Alice and Bob are playing together. Alice is crazy about art and she has visited many museums around the world. She has a good memory and she can remember all drawings she has seen.

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

通常情况下,对于三维数据,我们会用三维图表来展示,想要从三维图表上观察出一定的规律,需要一定的空间想象力: 而三元相图,其实就是用二维平面的1个等边三角形来表征三维数据,三角形的每一条边对应1个维度,将三维的数据映射到二维平面上,观察起来更加的直观 R语言的vcd 包中提供了 ternaryplot函数,可以方便的进行三元相图的绘制 代码示例: # x y z # A1 1 8 5 # A2 2 9 8 # A3 3 1 7 # 假设有3个样本,对应x,y,z 3个维度的值, # 将这批数据用矩

目录 修改数据 修改点击量 修改数据 上面要 use app\models\Article; //修改 //http://yii.com/?r=home/Edit public function actionEdit() { $article = Article::findOne(9); $article->article_title = '刘亦菲穿旗袍带仙气,赵丽颖穿旗袍优雅,她穿旗袍最有民国范'; $article->num = 8; //$data = $article->upda

最近遇到上面这个问题,一开始我就果断否决了数据库保存图片的策略,主要是太蠢!事实上我的决定是正确的,我仅仅理解为mysql读写性能提高的境界,具体为什么可以提高?很模糊,知道我看到了这里: 大佬做的实验:https://www.oschina.net/translate/repeat-after-me-mysql-is-not-a-filesystem 王滔大佬的总结:http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3440570.html 我自己无耻地拿来github

1:书籍下载方式: SQL Server2016从入门到实战 PDF 下载  链接:https://pan.baidu.com/s/1sWZjdud4RosPyg8sUBaqsQ 密码:8z7w 学习视频:https://pan.baidu.comjsjlclBYKtq (密码: pjeb ) 本书详细讲解了SQL Server 2016数据库的基本概念.安装和卸载.创建数据库.操作数据表和视图.T-SQL语言.数据查询.数据操作.存储过程.触发器.索引.游标.SQL函数.事务.性能优化等内容,

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

四.多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性(可选) 五.Octave教程(Octave Tutorial) 5.1 基本操作 5.2 移动数据 5.3 计算数据 5.4 绘图数据 5.5 控制语句:for,while,if语句 5.6 向量化 5.7 工

支持向量机 看了JULY君的博客和文档后,个人对SVM的理解和总结,欢迎交流和指正.其理论部分可以查看下面文档链接,通俗易懂. 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)     第一篇:从四个关键词理解SVM 第二篇:SVM的原理(全面理解SVM) 第三篇:SVM的特点与不足 第四篇:SVM实现 第五篇:从应用上理解SVM 第一篇:从四个关键词理解SVM 理解支持向量机SVM(Support Vector Machine)有四个关键名词:分离超平面.最大边缘超平面.软边缘.核函数. 分离超平面

本文知识点:     1潜在畸形页面使用htmlTreeParse函数 2startElement的用法 3闭包 4handler函数的命令和函数体主要写法 5节点的丢弃,取出,取出标签名称.属性.属性值.内容 6修改树中节点的属性.节点计数.存储节点 7匿名函数写法 8xmlHashTree函数和xmlRoot函数和trun参数(此条存疑) 9编码 10try和trycatch,中断 11xinclude   原书中虽然主要是关于HTML的,但是我想把重心放在2.4解析一节的内容,进行扩充和增

The Python Tutorial (Python 2.7.11) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 2.7.X 系列. 在线阅读 » Fork Me » The Python Tutorial (Python 3.5.1) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 3.5.x. 在线阅读 » Fork Me » Flask 是一个轻量级的 We

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

这篇博客会以攻略形式介绍PCA在前世今生. 其实,主成分分析知识一种分析算法,他的前生:应用场景:后世:输出结果的去向,在网上的博客都没有详细的提示.这里,我将从应用场景开始,介绍到得出PCA结果后,接下来的后续操作. 前世篇 我们要先从多元线性回归开始.对图9-3作一下多远线性回归 X1——总产值,X2——存储量,X3——总消费,Y——进口总额 从最直白的讲,对Y进行多元线性回归分析,就是在X1,X2,X3前加个系数,然后总体相加的结果,越接近越好. 用R的多远线性归回方法分析看看: cono

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辗转一圈还是回到了我魂牵梦绕的可视化上来了. 在Gephi+Netbeans上折腾了将近一个星期后,我深深的体会到个人对于代码的驾驭能力尚有提升的空间^_^,路很长,方向很重要,三思而行. 转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/bigdataZJ/p/VisualizationSoloShow.html 之前一个星期的研究体会如下: 1.作为一个可视化方向入门级菜鸟来说,靠一个人啃下gephi这个已经相对成熟的软件源码来说确有心有余而力不足之感. 2.Gephi是一个优秀

一个针对出租车司机有效花费的推荐系统 摘要 GPS技术和新形式的城市地理学改变了手机服务的形式.比如说,丰富的出租车GPS轨迹使得出做租车领域有新方法.事实上,最近很多工作是在使用出租车GPS轨迹数据来开发手机推荐系统.这些系统可以推荐一系列的载客点,为了使得在最短的驾驶距离里最大可能地找到一个乘客.然而,在现实世界中,出租车的收入和有效的驾驶时间息息相关.换句话说,对一个出租车司机来说,在找到一个乘客前知道一个确切地驾驶路径来缩短驾驶时间更加重要.最后,在本文中,我们提出了开发一个收益比高的推

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