ReporteRs包可以创建word,ppt,html文档。它可以格式化R的输出:如可编辑的矢量图,复杂的表格报告功能,企业模板文档的重用(.docx和.pptx)。它是一个很好的自动化报告工具,并且不需要你安装微软的任何产品。本文演示的是如何用它来制作PPT文档。入门创建一个pptx对象通过pptx函数创建的一个R对象可以表示一个PPT文档。它包含两个参数:标题和模板文件。如果未指定,模板文件在            
                
         
            
            
            
            * 类就是类型,实例是对应类型的对象。所有类型对象的类型都是type,type也是所有python类型的根和所有python标准类的默认元类。例子 Null对象,只有一个值,那就是none,不支持任何运算也没有任何内建方法,接近c的void。None没有什么有用的属性,他的bool值总是false * 对象值比较,各种比较操作符,== != >= <=等,python支持连续比较 4&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-05 21:21:38
                            
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            Go语言,由Google在2009年推出,是一种为系统编程而设计的并发性强、简单、高效的编程语言。它因其友好的语法、强大的工具集以及出色的性能,越来越受到开发者的青睐。因此,在这里我将通过一篇博文,详细展示如何准备和构建一个关于Go语言的介绍PPT。整个过程会分为几个部分:环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
在准备Go语言相关的开发环境时,需确保所用的            
                
         
            
            
            
            在这个信息爆炸的时代,人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车,AI的应用无处不在。而在这些令人惊叹的技术背后,大语言模型(LLM)扮演着至关重要的角色。它们不仅能够理解和生成自然语言,还能在多种场景下提供智能决策支持。然而,对于许多对AI感兴趣的新手来说,大语言模型的训练和应用似乎是一件高不可攀的事情。复杂的技术术语、晦涩的理论知识,以及高昂的            
                
         
            
            
            
            R语言简介 R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境,是贝尔实验室(Bell Laboratories)的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现,提供了一系列统计和图形显示工具。S语言也是目前比较流行的统计软件S-PLUS的基础。ht            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2016-05-31 15:06:00
                            
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            知识图谱与语言预训练是什么关系呢?本文就将从语言预训练模型开始,介绍知识对语言预训练模型的价值,并介绍几个前沿的知识图谱增强语言预训练模型。01 知识图谱与语言预训练关于“知识”的话题有两条不同的技术思路。 一条思路认为需要构建知识图谱,利用符号化的表示手段描述知识,才能完成复杂的语言理解和推理问题。 另外一条思路认为可以利用语言预训练模型,从大量文本语料中训练得到一个由大量参数组成的模型,这个模            
                
         
            
            
            
            所谓编程语言的设计哲学,就是指决定这门语言演化进程的高级原则和依据。设计哲学之于编程语言,就好比一个人的价值观之于这个人的行为。因此,在真正开始学习 Go 语法和编码之前,我们还需要先来了解一下 Go 语言的设计哲学。Go 语言的设计哲学总结为五点:简单、显式、组合、并发和面向工程。1、设计哲学五大特点1.1 简单Go 语法层面上呈现了这样的状态:仅有 25 个关键字,主流编程语言最少;内置垃圾收            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言词向量模型应该是任何一个NLP工程师都应该掌握的基础。还记得17年刚在实验室实习开始接触时,大家都一直在用word2vec。到了18年在公司实习时,实验大多基于glove模型。到了现在Bert大热,各种基于Bert的词向量模型层出不穷,在各个任务各显神威。最近由系统的学习了下词向量模型,发现其实每个词向量背后都蕴藏着很直观的思想或者很优美的数学推理,我相信对我们现在一些任务都会有启发。在这里记            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言课件3计算机与R语言 目录 计算机与R语言 第三章 数据的存储与读取 一、数据的存储 二、数据的读取 一 、数据的存储 1、R的工作目录 命令方式: 获取工作目录的函数:getwd() 修改工作目录的函数:setwd() 菜单方式: 文件菜单中的“改变工作目录” 注:R命令中目录的分割符使用正斜杠“/”或两个反斜杠“\\”。 > getwd() [1] "D:/我的文档" > s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            第一次更新,为了方便学习和大家沟通,同时达到资源整合的目的,自己开了一个GitHub的repo,名字叫Road2R,里面搜集并整理了大量R语言相关资源,涵盖答主使用到的数据包以及在线cheatsheets等,也在不断的更新当中,希望和大家一起学习,也欢迎大家多多的fork和pull request,链接地址如下:    Ronlee12355/Road2Rgithub.com            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            r与python差异比较大的一个地方就是,python的机器学习算法集中程度比较高,比如sklearn,就集成了很多的算法,而R语言更多时候需要一个包一个包去了解,比较费时费力,对于python转过来的朋友非常不友好,抽空整理了工作中常用的R包如下:常用检验函数:基本上分布中常见的都罗列了:常用作图函数包:ggplot2:万能,基本上excel能画的图它都能画rattle:fancyRpartPl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            中级绘图散点图:散点图一般用来描述两个连续变量间的关系,在R中,创建散点图的基础函数为plot(x,y),其中,x和y是数值型向量,代表着图形中(x,y)点。  abline()函数用来添加最佳拟合的线性直线,而lowess()函数用来添加一条平滑的曲线  R有两个平滑曲线拟合函数,lowess()和loess(),loess()是基于lowess()表达式版本的更新和更强大的拟合函数。  散点图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            注释:# 赋值:<- 查看、设定当前工作目录:getwd() setwd() wd:workspace directory【setwd("c:/myproject/project1")】 在独立的目录中保存项目是个好主意。 文本输出:函数 skin("fileName")将输出重定向到文件 中。不加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、什么是程序1、程序2、人机交互方式3、Java基础知识结构图二、Java基础1、java常用的dos命令2、Java分类3、Java语言的特点3.1、简单易用3.2、跨平台性3.3、面向对象性3.4、支持多线程4、Java两大核心机制4.1、Java虚拟机(Java Virtual Machine)4.2、垃圾回收机制(Garbage Collection)5、JDK,JRE5.1、什么            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # R语言VGAM包的介绍
## 什么是VGAM包?
VGAM(Vector Generalized Additive Models)是R语言中的一个强大包,主要用于拟合各种类型的广义加性模型。这种模型可以处理多种数据类型,包括数量型、分类型以及时间序列数据等。VGAM包的灵活性和功能丰富性使其在统计建模、数据分析和计量经济学等领域受到广泛应用。
### VGAM包的主要功能
VGAM包支            
                
         
            
            
            
            RPEnsemble代码阅读1.Other.classifier2.R3.RPchoose3.1. 函数调用3.2. 函数赋值3.3. 调用基分类器3.3.1. 调用knn3.3.2. 调用LDA3.3.2.1. 有训练集模式3.3.2.2. LOO模式3.3.3. 调用QDA4. RPChooseSS4.1.1. 调用knn【有验证集】4.1.2.调用LDA【有验证集】4.1.3. 调用QDA            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            局部多项式回归拟合是对两维散点图进行平滑的常用方法,它结合了传统线性回归的简洁性和非线性回归的灵活性。当要估计某个响应变量值时,先从其预测变量附近取一个数据子集,然后对该子集进行线性回归或二次回归,回归时采用加权最小二乘法,即越靠近估计点的值其权重越大,最后利用得到的局部回归模型来估计响应变量的值。用这种方法进行逐点运算得到整条拟合曲线。  
在R语言中进行局部多项式回归拟合是利用loe            
                
         
            
            
            
            一、R语言简介这节课我们会初步学习R的功能和使用。 我们会学习怎样在不同的操作系统安装R。 我们会在开始控制台内使用R,并且分别用交互式和批处理的方式使用R。 最后,在这节课,我们会讨论怎样用包来扩展R。1、R的功能和使用。R是一个优秀的数据分析和制图的软件环境。 它最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman1993年在新西兰,奥克兰大学创建。 它们将R创建为一种帮助教学生统计初            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 R程序包来源目前R程序包共有20200+个(2020.08.01,https://www.rdocumentation.org统计),主要来自三个网站:   1.CRAN (https://cran.r-project.org)2.github (https://github.com)3.Bioconductor (http://bioconductor.org)其中最常用的是CRAN包,CR            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              凌乱的数据集无处不在。如果要分析数据,不可避免地需要清理数据。在大数据分析R语言tidyverse数据清洗工具教程中,我们将研究如何使用R和一些漂亮的tidyverse工具来做到这一点。  该tidyverse工具提供了强大的方法来诊断和清理杂乱的数据集,R.虽然有更为我们可以用tidyverse做,在大数据分析R语言tidyverse数据清洗工具教程中,我们将重点学习如何:  1、将逗号分隔            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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