使用devtools安装github中的R源代码时,经常会出各种错误,索性搜了一下怎么在Windows下直接打包,网上的资料也是参差不齐,以下是自己验证通过的. 一.下载Rtools 下载地址:https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/ 根据自己安装的R版本,下载兼容的Rtools即可,我下载的是Rtools35.exe 二.安装Rtools Windows下的安装都是傻瓜式的,一步步点确定即可,有两个地方需要注意: 2.1 安装路径 第一次安装

摘要:Koala是一款预处理器语言图形编译工具,支持Less.Sass.CoffeeScript.Compass框架的即时编译.无需手动输入命令去编译,后台监听文件是否有改变,如有修改会自动进行编译,能够大大提升Web开发中的工作效率. 近期,我们对腾讯Koala团队进行了专访 ,一款预处理器语言图形编译工具,支持Less.Sass.CoffeeScript.Compass框架的即时编译.本篇文章为大家着重介绍Koala工具的使用进行讲解,以供参考. Koala代码托管地址: https://c

koala 是一个前端预处理器语言图形编译工具,支持 Less.Sass.Compass.CoffeeScript,帮助 Web 开发者更高效地使用它们进行开发.跨平台运行,完美兼容 Windows.Linux.Mac. 您可能感兴趣的相关文章 那些让人惊叹的的国外创意404错误页面设计 让人爱不释手的精美 Web 应用程序图标素材 赞!10套精美的免费网站后台管理系统模板 期待已久的2012年度最佳 jQuery 插件揭晓 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题 功能特

R语言:关于rJava包的安装  盐池里的萝卜 2014-09-14 00:53:33 在做文本挖掘的时候,会发现分词时候rJava是必须要迈过去的坎儿,所以进行了总结: 第一步:安装rJava和jdk install.packages("rJava") JDK: D:\jdk R: D:\spss 21\R-3.0.1 1.配置好java 2.配置rJava 第二步:设置环境变量 ,涉及java调用R(我的电脑右键-属性-高级设置-环境变量) CLASSPATH=D:\spss 21

数据挖掘常用的语言有R语言,python,SQL等,其中R语言最受欢迎.(注:SQL Server包含微软研究院开发的两种数据挖掘算法:Microsoft决策树和Microsoft聚集,此外还支持第三方开发的算法.) R语言是由统计学家开发的,一款开源免费的统计绘图语言,可以提供数学统计分析,允许用户开发的包进行扩展,同时可以进行数据可视化,兼容多种格式的输入输出. 在CRAN(Comprehensive R Archive Network,里面收藏了R的安装包,文档及大量的软件扩展包)base

有关install.packages()函数的详见:R包 package 的安装(install.packages函数详解) R的包(package)通常有两种:1 binary package:这种包属于即得即用型(ready-to-use),但是依赖与平台,即Win和Linux平台下不同.2 Source package: 此类包可以跨平台使用,但用之前需要处理或者编译(compiled). 以下一些常用的包相关的函数:.libPaths():查看包的安装目录library():查看已经安装

安装时间:2015年8月25日 22:55:35 作者:luomg 软件:R.Rstudio-server 环境:redhat6.2 联系:luomgf@163.com 声明:如果你有遇到安装中的问题欢迎跟帖交流 今日倒腾了一下午终于搞定了R环境的安装,R由于调用了很多fortran库,安装略显麻烦,提供安装脚本之前先来个hell word *如下为安装脚本,可以直接复制执行,也可以写成脚本 yum install *fortran* texinfo g++   glibc* gcc-c++ 

R官网更新说明 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/README.html 本文主要讲解在ubuntu下如何安装和更新R语言.将分别介绍什么是R语言,简单方法安装R语言,通过更新源来安装或更新R语言,和安装R语言集成开发环境. 0.什么是R语言 R语言是主要用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R本来是由来自新西兰奥克兰大学的RossIhaka和RobertGentleman开发.(也因此称为R)现在由“R开发核心团

我个人的环境是 ubuntu 12.04 64 位桌面版. 我自己在安装R 语言时,发现它依赖的库真不是一般的多,所以我在这里简单记录一下我整个安装过程 首先你需要安装 apt-get install libreadline6-dev apt-get install libXt.dev apt-get install gfortran apt-get install zlib1g-dev 然后它开始报告zlib 和 bzip2 库不对,或者是版本不够高,这时候,我就自己分别上对应的官网下载源码,

下载R语言和开发工具RStudio安装包 先安装R

在Linux上安装编译工具链,安装它会依赖dpkg-dev,g++,libc6-dev,make等,所以安装之后这些依赖的工具也都会被安装.ubuntu软件库中这么描述 Informational list of build-essential packages If you do not plan to build Debian packages, you don't need this package. Starting with dpkg (>= 1.14.18) this package

jd-gui是我最喜欢使用的java反编译工具.它是一款用c++开发的轻量级的java反编译工具,无须安装即可以使用,你甚至都不需要安装jre环境就可以实现反编译:支持最新的jdk,目前是jdk 1.7:完美支持java5的Annotations.Generics.Type “enum”等语法:支持拖拉式反编译,就是当你把某一个目录下的一个class文件拖到jd-gui,它会自动把相关的所有class反编译:支持jar反编译:支持java语法高亮:还有一点可爱之处就是它可以无缝集成到eclips

R: 下载 R语言的基础工具,包括R编译器,R控制台等 RStudio:下载 R程序集成开发环境.特别好用,包括一系列的集成工具. Rtools:下载 Windows环境下,编译R包的工具库.也可以用来编译R本身. 完整构建R,包括手册和安装程序还需要的工具: LaTeX The Inno Setup installer (optional) qpdf Inno Setup:下载 一个工具,可以用来制作Windows程序的安装程序.如果是编译R语言,Rtools会用这个工具来制作windows上

本文在Creative Commons许可证下发布. 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后,发现R语言在国内用的人逐渐多了起来.由于工作原因,直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思). R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的

Koala是一个开源的预处理语言图形编译工具,目前已支持Less.Sass.Compass与CoffeeScript. 安装Koala 在Koala官网根据你的系统平台下载对应的版本.Linux系统要求已安装好ruby运行环境. Koata的使用 https://github.com/oklai/koala/wiki/%E5%BC%80%E5%A7%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8Koala 项目功能 https://github.com/oklai/koala/wiki/%E5%A6%

引言 2014年刚到, 就在 Feedly 订阅里看到 RStudio Blog 介绍 dplyr 包已发布 (Introducing dplyr), 此包将原本 plyr 包中的 ddply() 等函数进一步分离强化, 专注接受dataframe对象, 大幅提高了速度, 并且提供了更稳健的与其它数据库对象间的接口. 既然是 Hadley Wickham 的新作, 并自称 a grammar of data manipulation, 当然要先学为快了, 正好新申了域名, 就把原本记在 Rmd 

怎么使用Less/Sass编译工具koala 如何使用Less/Sass编译工具koala 一.SASS调试插件的方法 如需调试功能,请在编译输出的时候输出debug信息,那样解析的css文件中就会包含debug信息,然后通过firebug或谷歌的调试工具就可以定位到我们编辑的scss文件,而不是解析后的css文件. 如果光做好SASS的准备工作还不够,还需要让浏览器支持SASS.那么就需要一个浏览器的插件才能让浏览器识别SASS,从而方便开发人员进行开发. 如需调试功能,请在编译输出的时候输出

尝试在线环境 你真的不需要设置自己的环境来开始学习R编程语言. 原因很简单,我们已经在线设置了R编程环境,以便您可以在进行理论工作的同时在线编译和执行所有可用的示例. 这给你对你正在阅读的信心,并用不同的选项检查结果. 随意修改任何示例并在线执行. 实例: # Print Hello World. print("Hello World") # Add two numbers. print(23.9 + 11.6) 本地环境设置 如果你仍然愿意为R语言设置你的环境,你可以按照下面的步骤.

一.用R语言建立文档矩阵 (这里我选用的是R x64 3.2.2) (这里我取的是04年NIPS共计207篇文档做分析,其中文档内容已将开头的作者名和最后的参考文献进行过滤处理) ##1.Data Import  导入自己下的3084篇NIPStxt文档 library("tm")#加载tm包 stopwords<- unlist(read.table("E:\\AllCode\\R\\stopwords.txt",stringsAsFactors=F)) d

Less 编译工具 虽然你可以选择在浏览器端使用Less,直接在页面中嵌入一个 Less.js 文件,你也可以选择在服务器端使用Less,使用命令行将Less文件编译成最终的CSS文件. 然而,这两种方式都不够灵活,人们更喜欢使用图形界面工具进行编译.常见的工具有 winLess.simpLess.Koala 等,最值得推荐的编译工具,非 Koala 莫属. Koala是由国人开放的一款开源的前端预处理器语言图形编译工具,可以跨平台运行,完美兼容windows.linux.mac,支持Less.

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~ --------------------------- R语言︱文本挖掘套餐包之--XML+tm+SnowballC包 笔者寄语:文本挖掘.情感分析是目前非结构数据非常好用.有效的分析方式. 先针对文本挖掘这个套餐包做个简单了解.一般来说一个完整的文本挖掘解决流程是: 网页爬取数据--数据格式转化(分隔)--建立语料库--词频去噪--提取词干--创建文档-词频矩阵--后续分析(聚类.词云等) XML