Rijndael AES 介绍最近做MCU 程序加解密，应用到了Rijndael AES，期间碰到一些疑问，通过网络找资料及一些网络高人的指点，终究全部解决了。在此，记录一些自己的理解，希望对其他有需要用AES 的人有些帮助。最开始要做MCU 加解密，就在GOOGLE 中找了些，平时也经常上www.ouravr.com/bbs 看看，早就看到DES,AES, RC5 什么的加解密算法，但原先没有需
ggplot2是用于绘图的R语言扩展包。图形组件通过“+”符号, 以图层(layer)的方式来完成图形语法叠加，构成最终的绘图, 每个图层中的图形组件可以分别设定数据、映射或其他相关参数, 因此组件之间具有相对独立性的，可以单独对图层进行修改。一、ggplot2基本语法 元素 描述 Data（数据） 用于绘图的数据，只能是数据框（data.fra
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2023-09-06 17:16:33
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# R语言中的aes函数：入门指南
在数据可视化中，R语言凭借其强大的ggplot2包而受到广泛欢迎。其中，`aes`函数（即“美学映射”）是ggplot2的核心概念之一。本文将帮助你理解如何使用`aes`函数来进行数据的可视化。
## 流程步骤
在使用`aes`函数时，可以遵循以下流程来实现数据可视化。我们将整个过程呈现为一个表格，并同时通过流程图展示。
### 步骤流程表
| 步骤
### R语言中的 aes 函数——美学映射的关键
在数据视觉化中，将数据的不同维度映射到图形元素如点、线和面上是至关重要的。在 R 语言中，`ggplot2`包是广泛使用的绘图工具，而其中的`aes`函数则是进行美学映射的核心部分。本文将通过简单的代码示例和一些可视化图形，帮助大家理解`aes`在 R 语言中的重要性。
#### 什么是 aes？
`aes`（ aesthetic mapp
目前已更新GPU并行的方法，可参考利用GPU并行计算beta-NTI，大幅减少群落构建计算时间，如需要betaNTI计算服务，可以后台联系我。目前使用GPU计算，速度极快，核对数据完整性后一般可于十分钟内返回结果，提高您的科研效率。 目录一、beta-NTI（nearest taxon index）简介二、系统发育信号（phylogenetic signal）检测三、R代码并行实现beta-NTI
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2023-11-02 08:38:45
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ggplot2Elegant Graphics for Data Analysis，用于数据分析的精美图形ggplot2是一个用于数据统计和绘图的R包与其它绘图包不同，ggplot2有自己的基础语法ggplot2的逻辑就是基于图层的概念，把一张统计图中涵盖的元素按属性可以分成5大类：几何对象geometric object，简写成geoms，代表图中的点、线和多边形等尺度aesthetic att
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2023-07-04 20:40:49
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【生信笔记】R语言easier包预测免疫治疗响应这个包发表于2021年，以患者的RNA序列数据作为输入，来预测免疫治疗的结果。文章的DOI是：doi: 10.1016/j.patter.2021.100293.用户手册在：http://127.0.0.1:27097/library/easier/doc/easier_user_manual.html输入的表达矩阵要求是RNA-Seq数据，原始的C
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2023-10-27 00:56:42
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在数据分析领域，R语言已成为一种流行工具。使用`aes()`函数时，我们常常遇到“x范围”问题，这可能会影响最终的可视化效果，从而对业务决策产生重要影响。本文将详细介绍如何解决R语言`aes`参数x范围的问题，包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践。
```mermaid
quadrantChart
title 问题严重度评估
x-axis 业务影响
y-
R语言进阶之4：数据整形（reshape） 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的，很多数据都要经过整理才能进行有效的分析，数据整形不仅仅是为了改善数据的外观，也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤。数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分，这是门学问，是R语言数据处理的内容之一。 一、通过重新构建数据进行整形数据整形最直接的思路就把数据全部向量化，然后按要求用向量
本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。残差诊断：plot(lmsb1, which=1)残差图呈现非线性。 用双曲线模型：令化为线性模型(x*,y*)的散点图：with(SteelBag, plot( 1/x, 1/y, xlab="1/使用次数", ylab="1/钢包容积", main="x和y都做倒数变换"))y*对x*的回归：lmsb
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2023-09-14 16:21:24
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R语言由一个个基础函数组成，熟练灵活应用这些基础函数，有助于我们更好的学习R包及编程,这个专栏可能很多人不感兴趣，但是对提升自己很有帮助，感兴趣的朋友一起来学习。今天我们来介绍一下%in%函数的用法，这个函数在我们数据提取、清洗及编程中用处很大，今天我们一起来学习一下。 %in%函数的用法就是判断函数左边的向量是否在函数右边中，然后返回一个布尔值（就是正确或者错误）。我们由浅入深来体会这个函数的应
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2023-07-17 21:00:51
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最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。不幸的是，该文件目前是法文版，可在https://hal.archives-ouvertes.fr/上找到。从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。为了说明这一点，我一直在使用（原油）油价，布伦特，杜巴和玛雅的每周对数回报。
> temp < - tempfile（）
> download
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2024-05-10 08:43:36
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岭参数的一般选择原则选择k（或lambda）值，使得：各回归系数的岭估计基本稳定用最小二乘估计时符号不合理的回归系数，其岭回归的符号变得合理回归系数没有不合乎实际意义的绝对值残差平方和增大的不多用R语言进行岭回归这里使用MASS包中的longley数据集，进行岭回归分析（longley数据集中的变量具有显著的多重共线性）。从而分析使用岭回归进行多重共线性的解决。首相将longley数据集中的第一列
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2023-07-09 17:04:24
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R数据类型与对象_转载前言 R函数只能接受指定数据类型的变量，否则函数不能执行,并报错。可以用is.*函数来判断函数是否属于某种类型，不同类型之间可以通过as.*来转换。 R对象有如下的属性：names, dimnames 名字 维数的名字
dimensions (e.g. matrices, arrays) 维度
class 类别
length 长度
# 其他的一些用户定义的属性
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2023-07-04 00:18:00
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基于ARMA-偏tGARCH和DCC-GARCH模型测算CoVaR——R语言实现CoVaR是目前金融学界和管理实践中较为主流的测量一个机构（系统）对另一个机构（系统）风险溢出的指标，计算CoVaR的方法主要有分位数回归法、Coupla模型和DCC-GARCH型。本文主要介绍如何利用DCC-GARCH模型对CoVaR进行计算并利用R实现。代码见文末。CoVaRCoVaR这一概念由VaR衍生而来，其经
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2023-07-21 19:42:23
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summary()：获取描述性统计量，可以提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计等。结果解读如下：1. 调用：Call2. 残差统计量：Residuals3. 系数：Coefficients4. Multiple R-squared和Adjusted R-squared5. F-statistic1
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2023-07-05 19:47:51
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在R语言可视化中，`aes`、`axes`与`axis`是非常重要的概念，理解它们之间的区别以及如何在绘图中有效应用，是数据科学工作者必不可少的技能。这篇博文将带大家走过与这些关键元素相关的详细分析和实操。
## 背景定位
为了更好地理解如何在数据可视化中使用`aes`、`axes`和`axis`，我们需要从实际的业务场景切入。以某在线电商平台为例，其不断增长的订单数据需要通过可视化方式展现重
# R语言中的aes函数及其应用
在使用R语言进行数据可视化时，`ggplot2`包是一个非常强大的工具。在这个包中，`aes`函数是一个基本概念，也是理解`ggplot2`的关键。那么，`aes`到底是什么意思呢？我们将通过一系列示例来解读它的作用，并让你更好地掌握数据可视化的技巧。
## 1. `aes`的含义
`aes`全称为“aesthetics”，意思是美学。它用于定义数据的视觉元
原创
2024-10-08 06:05:41
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javascript读书笔记（二） 对象javascript的对象是一种无序的集合数据类型，由若干的键值对组成。用于描述现实世界的对象。var xiaoming = {
name: '小明',
birth: 1990,
school: 'No.1 Middle School',
height: 1.70,
weight: 65,
score
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2024-07-02 17:25:38
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以iris资料集为例，我们做一个简单的探索性的数据分析。目的是是为了看到各个变量的分布，以便于我们后面对于一些不平衡的变量进行处理首先要对数据集包含的内容有一个大致的了解# 查看这个数据集包含的变数，以及每个变数的数据形态。也可以用str()来查看形态
head(iris)
# 查看类别变数中每个种类的数量
table(iris$Species) 然后我们透过不同的图来来进行更全面分析散点图#
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2024-03-21 10:04:05
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