vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

原文出处:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/7348328.html 最近在做基于Mondrian的olap开发,总结一下! 一. schema构建 1.思考:我们为什么要构建多维模型? 多维模型schema就相当于我们多维分析的一个逻辑模型,就类似于我们开发一个java应用模块的uml原型图.试想,没有原型图,开发一个应用就是盲目的,这里如果没有逻辑模型,你的多维分析也就是盲目的! 2.多维模型的基本概念和主要架构 A.基本概念: cube可以理解为数据仓

git commit -a -m "DM 1.获取aliOssSTS值,计算签名,实现视频PUT/POST2种上传方式上传:" 微信小程序的视频上传

在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?).今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图: 前:

===================================================== TI(时间信息)和SI(空间信息)计算工具文章列表: 视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandSI 视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandSI-压缩码流版 ===================================================== 此前在文章<视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandS

http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创

1.过程原理解析: 一.准备工作 所谓工欲善其事必先利其器,做好破解的准备工作会令你事半功倍. 1.首先准备一个Http抓包工具,PC上推荐Fiddler或者Postman,iOS上推荐Surge 2.手备一台iOS测试设备(因为在Safari里优酷视频是确定使用m3u8进行播放的) 二.抓包过程 以Fiddler为例子,先配置Fiddler的设置和iOS设备,让Fiddler可以抓取iOS设备的请求数据,这一步如果不会请先自行摸索. 打开Safari,输入优酷网址,进入一个视频查看Fiddle

sqldf程序包是R语言中实用的数据管理辅助工具,但最新版本的包在处理中文时出现乱码,待解决 Usage:  sqldf(x, stringsAsFactors = FALSE,  row.names = FALSE...) row.names: 为True时,行名重命名不重新命名 需安装sqldf 包: install.packages("sqldf") 加载如下包: library(gsubfn) library(proto) library(RSQLite) library(DB

R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第十三章:计算着色器(The Compute Shader) 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes GPU已经被优化为处理单个地址或者连续地址(流操作)的大量内存数据:这和CPU的随机内存访问形成鲜明对比.因为顶点和像素可以独立处理,所以GPU被架构为大量的并行运算:比如NVIDIA

1.shell处理两数相加时报错: req_all=$(($hits+$misses)) error: invalid arithmetic operator (error token is " 查询原因发现: hits=`$REDISCLI -h $IP -p $PORT info 2>&1 |grep -w keyspace_hits |cut -d : -f2` misses=`$REDISCLI -h $IP -p $PORT info 2>&1 |grep

1.布局文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_paren

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu SCALA专辑 Scala深入浅出经典视频 链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中) http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA/ 1 Spark视频王家林第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视

Android的SDK在线API上对录制视频的方法.步骤都写得非常清楚,但是如果没有一点思路,写起来也比较式费事.录制视频的全过程要打开闪光灯(可能是因为项目需要,或者特殊原因),则必须按照一定的顺序进行开关,毕竟容易出错.要实现录制的同时开启闪光灯也不难,官方API给出了一个大体的步骤.因为要采集点视频数据,临时写了个简单的Demo学习下,必要时再深度开发. 首先在工程中的AndroidManifest.xml中添加权限声明,因为要使用到摄像头,故需要添加Camera的相关权限,另外还需要写S

R分析空间数据(Spatial Data) R机器学习包(Machine Learning) R多元统计包(Multivariate Statistics) R药物(代谢)动力学数据分析包 R计算计量经济学包(Computational Econometrics)  R机器学习包(Machine Learning) Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50257319 使用casio计算器计算输入数据均值.标准差和相关系数的方法,lz使用casio fx82es/casio fx350es测试通过,一般高级一些的casio计算器都有这样的功能. 打开电源,进入主页面: 按"MODE"键显示模式菜单.其上有三个选项,按"2"进入"STAT"(统计和回归计算). 按"1"1-var(

一.概述 音视频同步(avsync),是影响多媒体应用体验质量的一个重要因素.而我们在看到音视频同步的时候,最先想到的就是对齐两者的pts,但是实际使用中的各类播放器,其音视频同步机制都比这些复杂的多. 这里我们先介绍一些音视频同步相关的知识: 1. 如何测试音视频同步情况 最简单的就是播放一个演唱会视频,通过目测看看声音和嘴形是否能对上. 这里我们也可以使用一个更科学的设备:Sync-One.Sync-One是从纯物理的角度来测试音视频同步情况的,通过播放特定的测试片源,并检测声音和屏幕亮度的

Frame Rate 帧率代表的是每一秒所播放的视频图像数目.通常,视频都会有固定的帧率,具体点地说是每一帧的时间间隔都是一样的,这种情况简称为CFR(Constant Frame Rate);另外一种情况就是每一帧的时间间隔不一定相同,即可变帧率,简称为VFR(Variable Frame Rate),现在也有些录像设备支持录制VFR视频了,在录制具有大量静止场景的视频时,采用VFR能降低录制出来的视频的容量大小. PTS 通过上文对帧率的描述,我们知道在进行视频播放时,每一帧都应该有自己的播

I/O密集型 (CPU-bound) I/O bound 指的是系统的CPU效能相对硬盘/内存的效能要好很多,此时,系统运作,大部分的状况是 CPU 在等 I/O (硬盘/内存) 的读/写,此时 CPU Loading 不高.CPU bound 指的是系统的 硬盘/内存 效能 相对 CPU 的效能 要好很多,此时,系统运作,大部分的状况是 CPU Loading 100%,CPU 要读/写 I/O (硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而 CPU 还有许多运算要处理,CPU Loadin

转自:http://blog.csdn.net/q_l_s/article/details/51538039 I/O密集型 (CPU-bound) I/O bound 指的是系统的CPU效能相对硬盘/内存的效能要好很多,此时,系统运作,大部分的状况是 CPU 在等 I/O (硬盘/内存) 的读/写,此时 CPU Loading 不高.CPU bound 指的是系统的 硬盘/内存 效能 相对 CPU 的效能 要好很多,此时,系统运作,大部分的状况是 CPU Loading 100%,CPU 要读/