**r语言 mget实现步骤**
本文将介绍如何使用R语言中的mget函数来实现从一个对象（如列表或数据框）中获取多个元素的方法。具体步骤如下：
1. 创建一个对象：首先，我们需要创建一个R语言的对象，可以是列表、数据框或向量。这个对象包含了我们需要获取的元素。
2. 创建一个包含目标元素名称的字符向量：接下来，我们需要创建一个字符向量，其中包含了我们要获取的元素的名称。这个向量的长度与我们
原创
2023-09-29 04:05:53
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R的维护工作由一个国际化的开发者团队负责。R软件的官方下载页面叫作The Comprehensive R Archive Network，即CRAN。一、官网下载R安装包：https://cran.r-project.org 进入链接，如下图所示，在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接，接下来我将
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2023-07-28 13:27:45
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目录CSV文件获取和设置工作目录输入为CSV文件读取CSV文件分析CSV文件获得最高工资获取具有最高工资的人的详细信息获取所有IT部门员工的信息获取工资大于600的IT部门的人员获得2014年或之后加入的人写入CSV文件Excel文件安装xlsx包验证并加载“xlsx”软件包输入为xlsx文件读取Excel文件二进制文件writeBin()和readBin()函数语法写入二进制文件读取二进制文件
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2023-06-21 22:39:48
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# Redisson mget: 一个高效的批量获取Redis数据的解决方案
## 导言
Redis是一个开源的内存数据库，具有高性能和简单易用的特点。在实际应用中，经常需要同时获取多个Redis Key对应的数据。传统的方式是使用Redis的`mget`命令批量获取数据，但是在大数据量的情况下，这种方式可能存在性能问题。为了解决这个问题，Redisson提供了一个高效的解决方案。
## R
原创
2023-12-09 03:47:03
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# Redisson MGET实现流程
## 1. 理解Redisson
在开始讲解Redisson MGET之前，首先要了解Redisson。Redisson是一个基于Redis的Java驻留内存数据网格（In-Memory Data Grid）和远程方法调用（Remote Procedure Call）的框架。它提供了一系列的分布式Java对象和服务，可以很方便地在Java应用中使用Red
原创
2024-01-08 08:19:13
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## Java中的mget方法详解
在使用Java进行开发时，我们经常会遇到需要获取多个值的情况。为了简化代码和提高效率，Java提供了一个`mget`方法来实现同时获取多个值的操作。本文将详细介绍`mget`方法的使用方式和示例代码，并通过饼状图展示其使用场景。
### `mget`方法的定义和功能
`mget`是Java中的一个方法，全称为`multi get`，意为多值获取。它主要用于
原创
2023-12-05 05:57:14
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文章目录慢查询Pipeline弱事务性发布跟订阅Redis持久化原理剖析RBD持久化CopyOnWriteAOF持久化RDB和AOF恢复顺序主从复制一主一从:一主多从：树状主从：复制原理哨兵机制Redis Sentinel哨兵选举规则故障转移流程故障转移流程A故障转移流程B故障转移流程C故障转移后的拓扑结构图D故障转移大致流程部署建议集群Redis分布式概念：分区规则虚拟槽分区集群缺陷集群通讯Go
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2023-07-09 13:57:17
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Redis系列十：Pipeline详解一、pipeline出现的背景：redis客户端执行一条命令分4个过程：发送命令－〉命令排队－〉命令执行－〉返回结果1这个过程称为Round trip time(简称RTT, 往返时间)，mget mset有效节约了RTT，但大部分命令（如hgetall，并没有mhgetall）不支持批量操作，需要消耗N次RTT ，这个时候需要pipeline来解决这个问题
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2023-06-13 23:41:31
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Pipeline概念Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程：1）发送命令2）命令排队3）命令执行4）返回结果其中1）+4）称为Round Trip Time（RTT，往返时间）。Redis提供了批量操作命令（例如mget、mset等），有效地节约RTT。但大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行n次hgetall命令，并没有mhgetall命令存在，需要消耗n次RTT。Redis的客户端和服
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2023-05-25 16:40:07
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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1.Master写内存快照save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。2.Master AOF持久化如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。3.Master调用BGREWRITEAOFMaster调用BGR
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2024-06-05 18:42:48
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1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html 【转】R与SAS、SPSS的比较 (2009-03-05 20:29:40)
转载 标签： 教育分类： 学习R与SAS、SPSS的比较R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是
目录使用R中的ggplot2进行微阵列可视化（红绿热图）1、常用的方法：biclust包1.1 biclust包的安装1.2 导入biclust包1.3 生成一些测试数据1.4 调用drawHeatmap()函数绘制热图2、ggplot2绘制红绿热图2.1 ggplot2、reshape2包的安装1.2 导入ggplot2、reshape2包1.3 生成要绘制微阵列的模拟数据1.3 对数据进行相
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2023-07-18 16:36:05
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温故而知新6.函数6.5 自定义函数基本使用> ce2fa <- function(ce){
+ fa <- 1.8 * ce + 32
+ return(fa)
+ }
> ce2fa(0)
[1] 32
> ce2fa(0:10)
[1] 32.0 33.8 35.6 37.4 39.2 41.0 42.8 44.6 46.4 48.2 50.0
>
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2023-08-23 14:20:17
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下载和安装Windows环境的R1.进入主页，点击 蓝色加粗的 download R 2.随便点击一个镜像，这里点击的是http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/ 3.点击Download R for Windows 4.点击install R for the first time. 5.点击 Dow
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2023-11-03 09:07:58
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一、预备知识1.使用图形 #绑定数据框mtcarsattach(mtcars)#打开一个图形窗口并生成散点图plot(wt,mpg)#添加一条最优拟合曲线abline(lm(mpg~wt))#图形名称title("aaa")#数据框解除绑定detach(mtcars)2.图形的保存 pdf() 、 win.metafile()、png()、jpeg()、bmp()、tiff()、xfig()等其他
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2023-08-10 11:15:26
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作者：丁点helper 前面的文章提到，R语言是一门针对『对象』的语言，这里说的对象，最主要的就是数据。R可以创建、读取、处理多种类型的数据。今天先讲一些基本概念。R语言中的数据类型稍微接触过统计的同学应该很熟悉下图所示的变量类型，R中的多种数据类型可以满足各类变量的表达，我们逐一讲解： 1. 数值型(numeric)：数据的内容为数字。上图中，定量变量和定性变量都可以用数值
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2023-09-12 17:20:07
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R语言和集算器吸引人的地方之一在于，它们的代码风格都比较敏捷，用简短的代码就可以实现丰富的功能。比如都可以写出”Vector Computing”表达式，对判断语句都进行了简化，都可以把基础函数扩展成高级函数，都支持泛型。其中向量化计算的特点是用函数和运算符处理批量数据，避免循环语句。这将带来2个优点：使程序员可以轻松掌握，降低学习成本；方便实现计算，提高性能。下面用几个例子来比较一下R和集算器在
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2023-08-18 13:01:45
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R 语言实战（第二版）## part 3 中级方法-------------第8章 回归------------------#概念：用一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的方法
#最常用：OLS——普通最小二乘回归法，包括简单线性回归、多项式回归、多元线性回归
#过程：拟合OLS回归模型——>评价拟合优度——>假设检验——>选择模型
#OLS回归
#目标：减少因
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2023-08-11 13:56:29
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