1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

S​Q​L​_​S​e​r​v​e​r​_​2​0​0​8​定​期​自​动​备​份​详​细​图​解 设置自动数据库的定期备份计划. http://wenku.baidu.com/link?url=TuIlrcjwKmDeNnfvqRG2cGUcBVYVqI0U6CXtDcmW7u1IjOxdP0WFyJ3y3ldAmVV0lRbKGXu2mX-LPphHzba5J61BsGWjluJ4t0rSVOcxOhS

目录 前言 问题 曲线救国 前言 虽然我的win版本R已经用4了,但之前在Linux环境一直没用R4.0,因为Linux涉及的东西太多,担心不稳定,牵一发而动全身. 但现在有好些R包必须要用更新到R4.0以上才能用了(主要是Rcpp版本太低),有的包本身升级时也要考虑不同版本的R,不更新一些函数功能用不了. 今天又碰到了这个问题,看来是时候更新R了. 问题 anaconda安装后自带R,但不是R4.0版,我的是R3.5.2.我尝试了用conda update r-base来更新,更新了几个库,但

Detours是微软开发的一个函数库,可用于捕获系统API.在用其进行程序开发之前,得做一些准备工作: 一.下载Detours       在http://research.microsoft.com/sn/detours 可免费下载Detours.当前最新的是DetoursExpress30.msi.如果你的是2.1版本的,步骤基本上与此类似,只是生成后会需要用到的文件是detoured.lib与detours.lib.二.安装Detours        一路NEXT,记住你所安装的路径.三

本人尚在超级菜鸟级别,中间有些代码写的很low,请不要见笑! 1.今天先跟大家分享一个小技巧,用黏贴板将excel中的数据读进R 首先选中要读入R的数据 如图,上面是我分析的病人相关资料,Ctrol+C选中目标区域,接着在R运行以下代码: excel_clinic_data <- read.table("clipboard",sep="\t",header = T) 运行后就可以看到我们想要读到R中的数据已经读进来了,超级方便. 注意:经本人试验,好像不支持不

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~ --------------------------- 2016年11月1日,RStudio 1.0版本正式发布!这是自2011年2月RStudio发布以来的第10个主要版本,也是更新最大的一次.主要亮点如下: 1.R Notebooks 的辅助工具(实时反馈结果,这个RMD做不来) 2.对sparklyr包的集成支持(R与Spark连接) 3.profvis包进行性能分析(代码运行步骤.代码运行时

问题:有函数rand01()能够等概率的生成0和1,用rand01生成rand(n),使其能够等概率的生成0-n-1的整数. java代码: public int rand(int n){ while(true){ int bits=(int)Math.ceil((Math.log(n)/Math.log(2))); int v=0; for(int i=0;i<bits;i++){ if(random01()==1){ v|=(1<<i); } } if(v<n){ return

1. 概述 公司正好最近在整理项目的文档,且文档对于构建REST API来说是至关重要的.在这篇文章中,我将介绍Spring Doc , 一个基于OpenAPI 3规范简化了Spring Boot 1.x和2.x应用程序的API文档的生成和维护的工具. 2. 设置springdoc-openapi 如果想让 springdoc-openapi 为我们的API生成标准的 OpenAPI 3 文档, 只需要添加 springdoc-openapi-core 依赖到 pom.xml: <depende

不知道出于什么目的,.netcore项目默认编译时生成的文件要多加一层"netcoreapp3.0"或"netcoreapp2.1",这应该不符合大多数开发者的习惯吧? 不过微软为我们提供了配置来取消这个目录. 编辑项目文件 <PropertyGroup> <AppendTargetFrameworkToOutputPath>false</AppendTargetFrameworkToOutputPath> <AppendR

分别是求下一个编码 和 输出所有编码 /** * 用1--9加A--Z混合编码 使用ASCII码判断 * LYL * 传一个值 求下一个编码 */ public String getABCDCode(String idValue){ char[] chars=idValue.toCharArray(); if (chars[3]==57){ chars[3]+=8; }else if (chars[3]<90){ chars[3]++; } else { if (chars[2]==57){ c

1.案例描述 基础代谢率(BMR):我们安静状态下(通常为静卧状态)消耗的最低热量,人的其他活动都建立在这个基础上. 计算公式: BMR(男) = (13.7*体重kg)+(5.0*身高cm)-(6.8*年龄)+ 66 BMR(女) = (9.6*体重kg) + (1.8*身高cm)-(4.7*年龄)+655 2.案例分析 输入:男/女,体重,身高,年龄 处理:根据不同性别使用不同计算公式 输出:BMR值 3.数值类型 整数,如100,-250 浮点数,如0.0,-3.14,3.4e-3 4.类

package com.swift.test01; /*有四种水果(苹果,香蕉,西瓜,橘子) 1.给每种水果设定一个商品号,商品号是8个0-9的随机数,商品号码不能重复, 最小值 "00000001", 最大值 "99999999" 2.根据商品号查询对应的商品. 如果查不到输出:“查无此商品” 如果能查到打印:”根据商品号:12345678,查询到对应的商品为:西瓜”*/ import java.util.HashMap; import java.util.Has

这几年数据挖掘的火热,也越来越多的人把R作为数据挖掘的一个辅助工具,据国际性组织kkguter统计有60%的人在挖掘过程中用到R工具,可见这个工具是多么的流行,对于数据统计.筛选以及画图绝对是神器.尽管之前在学校的时候也“断断续续”的用过它画画图,算算多次实验结果的mean.sd,也用过它来参加过Kaggle上面的比赛,但是都是拿来就用(off-the-shelf),没有系统的记录R的学习过程,借着R in Action一书来温习一下R的艺术编程. 网上有好多关于R的资料,当然官网上的是最全,最

double p; ]; memset(s,,sizeof(s)); s[]='; s[]='.'; ;i<;i++) { s[i]=rand()%+'; } p=atof(s); cout << p <<endl;

如果PDM直接导出脚本的话,所有的表和字段都会被加上双引号,非常不方便,去除双引号的办法: Database->Edit Current DBMS在弹出窗体中第一项General中找到 Script->Sql->Format->CaseSensitivityUsingQuote中,选择NO即可.

pyinstaller pyinstaller安装方式: pip install pyinstaller 使用方法: cmd –> cd dictionary –> pyinstaller (-para) filename.py 关于pyinstaller添加的参数: -F           制作独立的可执行程序 -D          制作出的档案存放在同一个文件夹下(默认值) -K          包含TCL/TK(对于使用了TK的,最好加上这个选项,否则在未安装TK的电脑上无法运行)

为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理,比如使用对比度增强的方法来处理图像,对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度,获得图像质量的提升.本文主要通过代码的方式,通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果. 灰度直方图 灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息,通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率.下面是一个灰度直方图的实现: import cv2 import numpy as np import sys import

强化学习 --- 马尔科夫决策过程(MDP) 1.强化学习介绍 ​ 强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,简称MDP)来描述,具体而言:机器处在一个环境中,每个状态为机器对当前环境的感知:机器只能通过动作来影响环境,当机器执行一个动作后,会使得环境按某种概率转移到另一个状态:同时,环境会根据潜在的奖赏函数反馈给机器一个奖赏.综合而言,强化学习主要包含四个要素:状态.动作.转移概率以及奖赏函数. ​ 根据上图,agent(智能体)在进行某个任务时,首

RSS已经非常流行了,几乎所有有点名气的和没名气的网站都有提供RSS服务. 本文详细教你什么是RSS,如是在.Net中使用RSS. 1.那么什么是RSS呢? RSS是一种消息来源格式规范,用以发布经常更新资料的网站,例如博客.新闻的网摘.RSS文件,又称作摘要.网摘.更新.频道等,包含了全文或节选文字,再加上一定的属性数据.RSS让发布者自动发布信息,也使读者能够聚合和定期更新不同网站的网摘.RSS可以通过以网页或桌面为架构的软件来阅读,即RSS阅读器.新闻聚合器等,并进行定期更新检查.自动下载

一. 批量生成文件夹,批量读取文件夹名称 今日,工作中遇到这样一个问题:boss给我们提供了200多家公司的ID代码(如6007.7920等),需要根据这些ID号去搜索下载新闻,从而将下载到的新闻存到以公司ID生成的指定文件夹下!所以第一个问题就是200多个公司,不可能每一次下载,都要去点击:新建文件夹,然后对文件夹命名,too boring and monotonous.嘿嘿,幸好有R的陪伴! let's do it,来看看R如何完成这些工作! 主要用到两个函数 一. dir.create-生

问题导读:1.如何对Spark1.0.0源码编译?2.如何生成Spark1.0的部署包?3.如何获取包资源? Spark1.0.0的源码编译和部署包生成,其本质只有两种:Maven和SBT,只不过针对不同场景而已:Maven编译SBT编译IntelliJ IDEA编译(可以采用Maven或SBT插件编译),适用于开发人员部署包生成(内嵌Maven编译),适用于维护人员编译的目的是生成指定环境下运行Spark本身或开发Spark Application的JAR包,本次编译的目的生成运行在hadoo