经常有人问我这方面的问题，今天总结归纳一下。众所周知，评价编码效率的有两大指标：码率和PSNR。码流越小，则压缩率越大；PSNR越大，重建图像越好。在模式选择的时候，判别公式实质上也就是对二者的综合评价。首先以RDO为例，模式对应的代价：J(mode)＝SSD＋λ*R(ref,mode,mv,residual)这里，SSD是指重建块与源图像的差值均方和；λ是拉格朗日乘子，就当是权值吧^_^；R就是
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2024-07-07 09:56:17
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从构架的角度来描述SAS构架分为C-S模式（客服-服务模式），并且SAS依照适用的情景模式，将SAS划分为各种模块，通过SAS各种模块的组合适用可以满足不同环境下的使用。SAS各模块间耦合度高，但灵活性较于R，以及Python有欠缺，但SAS是一个成熟度高的商业化系统，Python和R 是由开源社区发展出的一套免费的程序语言，相比SAS而言，稳定性较差。SAS平台构架Python以及R都为解释型语
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2023-06-20 13:19:46
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以下5种语言 NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。本次要比较要5种编程
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2024-06-14 22:30:24
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从构架的角度来描述SAS构架分为C-S模式(客服-服务模式)，并且SAS依照适用的情景模式，将SAS划分为各种模块，通过SAS各种模块的组合适用可以满足不同环境下的使用。SAS各模块间耦合度高，但灵活性较于R，以及Python有欠缺，但SAS是一个成熟度高的商业化系统，Python和R 是由开源社区发展出的一套免费的程序语言，相比SAS而言，稳定性较差。SAS平台构架Python以及R都为解释型语
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2023-08-31 15:36:12
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正如2012年《哈佛商业评论》中指出的：数据科学家是21世纪最性感的职业，而熟练的进行数据分析、数据挖掘则是一名数据科学家必备的基础技能之一。正所谓工欲善其事，必先利其器，在进行数据分析之前，我们需要掌握一项能够用来进行数据分析的技能。数据分析从上世纪60年代发展至今，已经出现了很多成熟的方法论，同时也有了很多成熟的商业工具、软件，如SPSS、SAS、MATLAB等。然而这些工具软件过于庞大、昂贵
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2023-10-26 21:01:22
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# R语言与SAS代码的区别
R语言和SAS都是数据分析和统计建模中常用的编程语言，它们各有优劣，但在语法、功能以及应用场景上有明显区别。本文将对这两种语言进行比较，并给出相关代码示例。
## 1. 语言背景
R语言是一种开源编程语言，主要用于统计分析、数据挖掘以及图形表示，适合研究人员和数据科学家使用。而SAS（Statistical Analysis System）是一个商业软件，主要用
在本期榜单中，前三名C、Java、python整体波动较小。除此之外，C，python、R受疫情影响，在编程语言排行榜上一跃上升，值得编程从业者关注。不久前，Python似乎赢得了统计编程之战，但是R的流行程度在Python的不断提升中仍在增加，这本月从第9位升至第8位，这无疑是R语言的高光时刻。对此，TIOBE CEO Paul Jansen 认为，近来有两大趋势起着关键作用1）商业统计语言如
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2023-11-11 07:27:23
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1. 背景R语言和Python用于数据分析和数据处理，并生成相应的直方图和散点图需要实现一个展示平台，后端使用Java，分别调用R语言和调用Python，并返回数据和图给前端显示这个平台主要实现多维度数据的特征选择，以及数据集协变量偏移（Covariate shift）的纠正的功能本质就是一个Java调用R语言以及Java调用Python的Demo，做得很简单，大神勿喷2. 技术栈Java 用的是
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2023-07-12 14:26:44
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如下是我自己总结的各软件应该如何使用：1. SAS： 用于处理海量数据，当数据上百万，千万的时候R和 Matlab就已经很难再胜任。个人觉得主要原因在于：Matlab, R 读取的数据都放在内存里，一旦数据过大就会导致处理速度变慢，尤其在笔记本上跑的时候。而SAS读入的数据都存在临时文件夹里，只有在执行语句的时候才把对应的数据调出来，所以内存管理很
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2023-11-19 15:12:59
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SAS Programming for R Users, Part 2 中文字幕针对R用户的SAS编程，第2部分 中文字幕SAS Programming for R Users, Part 2 针对R的SAS编程用户探索如何在SAS环境中应用您对R-大数据语言的理解 在这个过程中，乔丹Bakerman通过重要的SAS编程概念 首先，他讨论了随机数的生成和绘图，包括如何创建标准R图和增强绘图 然后他
摘要尽管在工业界还是被 SAS 所统治但是 R 在学术界却得到广泛的应用因为其免费、开源的属性使得用户们可以编写和分享他们自己的应用。然而许多正在获得数据分析相关学位的学生们由于缺乏 SAS 经验的情况而在找工作的路上困难重重与此同时他们要面对从学校熟悉的 R向 SAS 转型的痛苦。理想情况是你需要知道所有可能的编程语言工作的时候使用与工作情况最匹配的那个当然这个基本上是痴人说梦。我们的目的就是展
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2023-09-05 14:56:02
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一、简介R语言是一门计算机的编程语言，就跟传统的C语言，Java语言类似，但是，它又不仅仅是一门计算机语言。R语言天生为统计而生，所以，它做不到像C语言那般的普适。数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台。R语言的核心是解释计算机语言，其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。 允许与以C，C ++，.Net，Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率。是一种用于统计分析和为此目的
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2023-06-25 08:58:41
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# Ruby语言和R语言介绍
## 引言
Ruby语言和R语言都是常用的编程语言，但是它们的应用领域和特点有着很大的不同。本文将对Ruby语言和R语言进行详细的介绍，并给出一些代码示例，以帮助读者更好地理解这两种语言。
## Ruby语言
### 简介
Ruby是一种简单且优雅的面向对象编程语言，由松本行弘（Yukihiro Matsumoto）于1995年首次发布。Ruby具有易于读写
原创
2023-11-19 16:23:58
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# 使用R语言与C语言的集成开发入门指南
在数据科学和性能优化领域，R语言和C语言的结合是非常有用的。R语言以其强大的统计分析和数据处理能力而闻名，而C语言则因其高性能特性而遭到广泛应用。本文将分步骤解释如何将R语言与C语言集成，从而提升你在数据分析过程中的效率。
## 整体流程
以下是实现R语言与C语言集成的步骤：
| 步骤 | 描述
数据分析包的比较：R，Matlab，SciPy，Excel，SAS，SPSS，Stata (2010-11-02 12:35:29) 数据分析包的比较：R，Matlab，SciPy，Excel，SAS，SPSS，Stata名称优点缺点是否开源典型用户R代码库支持，可视化深入的学习曲线是金融，统计Matlab优秀的矩阵计算，可视化费用贵，不完全支持统计否工程SciPyPython不成熟是工
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2023-08-07 09:07:07
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Python和R都具有广阔的软件生态系统和社区，因此这两种语言都几乎适合于任何数据科学任务。所以下面所说的区别，也就是在某些特定领域中，一个比另一个更强大一些。Python 胜出在哪里大多数深度学习研究都是使用Python完成的，因此Keras和PyTorch之类的工具具有“ Python-first”的开发。您可以在Keras的深度学习简介中了解这些主题。和PyTorch的深度学习
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2023-08-17 16:34:43
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本人已经熟悉了matlab相关的操作，因为matlab要收费，不便通用，因此要求另学R语言，写下此文便于大家来实现matlab转R的过程，我会仔细对比两门语言的操作点，想对两门语言的命令差异做研究的人，请着重看第二章。第一章、下载安装：地址：https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/ 如图：这里选择window 下载后的文件名为：R-3.5.3-win.exe 安装很简单，
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2023-09-05 17:43:17
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SQL简介SQL（结构化查询语言）是用于访问和操作数据库中的数据的标准数据库编程语言。SQL是关系数据库系统的标准语言。所有关系数据库管理系统(RDMS)，如MySQL、MS Access、Oracle、Sybase、Informix、Postgres和SQL Server都使用SQL作为它们的标准数据库语言。为了处理数据库和数据库相关的编程，程序员需要有一些介质，或者可以说接口来详细说明一组命令
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2023-11-26 11:47:23
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在没有真正原语的情况下，极端强调向量和矩阵。这取决于您所说的真正的原语。在R中，向量是真实的图元；也就是说，所有变量都是向量。同样，在MATLAB中，所有变量都是矩阵。基本字符串操作的难度。在MATLAB中，字符串操作功能强大，但我同意代码通常很丑陋且不直观(至少目前如此)。对于R，有一个stringr软件包，它与任何其他语言的工具一样好用。对基本数据结构(例如哈希表和“实数”，即类型参数和可嵌套
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2023-12-13 22:41:30
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一、什么是”数据科学”在谈论RPy2之前，先来说一下"数据科学”，我要说的是"数据科学”是一个奇怪的词。因为几乎所有的科学都是"数据科学”。"无数据科学”则是完全不同的领域：哲学。"数据科学”是一门通过系统观察，对照实验，贝叶斯推理的开放试验理念的科学学科。"数据科学”的目标是从数据中得出有效的统计推论。标签"数据”是指数据用于做什么并不重要，但这是错误的：它是难以且不可能做到科学的在没有得到数据
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2024-08-20 20:46:05
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