1.数据转换工具OpenRefine介绍 2.数据转换工具OpenRefine安装 3.数据转换工具OpenRefine基本使用 4.数据转换工具OpenRefine进阶使用
MeiliSearch 是一个开源、速度极快且高度相关的搜索引擎。但它不仅仅是通用搜索引擎：MeiliSearch 高度可定制的搜索引擎 API 为您提供了极大的灵活性。例如，您可以修改排名规则、添加自定义排名规则、配置同义词、过滤掉停用词等等。为了提高您的搜索能力，MeiliSearch 允许您设置作为索引的分面过滤器。
这篇文章，我们继续聊聊，如何折腾 AI 应用，把不 AI 的东西，“AI 起来”。在不折腾复杂的检索系统的前提下，快速完成轻量的 RAG 实践。
meilisearch 是一个快速的搜索 API，可以轻松地集成到您的应用程序、网站和工作流程中。
不管怎么说，最近以来，编程能力也是有不少提高的，虽然很久没写php了，但是编程这东西很多东西真是互通的..
group1 = rep(gl(2, 5, labels = c("a", "b")), 2),
在 HelloGitHub 找到有趣、入门级的开源项目，大家好我是卤蛋。说到搜索第一个想到的应该是鼎鼎大名的 Elasticsearch，但 ES 对于个人项目有些重。
Ayush Singh 将为 KConfig 开发一个 Rust wrapper 。有了这个 wrapper ，以及针对 qmetaobject 和 ki18n 的现有 wrapper ，在 Rust 中开发 KDE 应用程序将变得更加容易。可以在 kde-devel 邮件列表中找到更多信息。
导读：本文将使用OpenRefine清理我们的数据集；它很擅长数据的读取、清理以及转换数据。
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念，Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space.
谈到搜索引擎，可能大家最先想到的是Elasicsearch。Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎，能够在大量的数据中搜索、分析和探索需要的数据。在后端架构中，Elasticsearch通常需要与Logstash的数据收集和日志解析引擎Kibana一起配合来搭建可视化平台，而这三个产品也被设计成一个集成解决方案，称为ELK。
MeiliSearch是一个功能强大，快速，开源，易于使用和部署的搜索引擎。搜索和索引都是高度可定制的。允许输入、过滤器和同义词等特性都是开箱即用的。是近两年开源的项目，同样也支持中文分词，在小数据规模下可以实现比ElasticSearch更加快速和易用的搜索体验。
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：语言之争，一直存在于各类社群，不论是单个编程语言的交流群，亦或是 NoSQL、云开发等技术群，总能看到“要不要换 Go”、“Rust 比 C++ 更强”的影
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
能制作这样图表的工具很多， 我比较喜欢ggplot2+AI， 当然，或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，不过，我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。
双变量数据可视化可能对于我们比较简单， 但是如果变量是三个或者更多，怎么在一幅图一起显示呢？今天我们就来讨论这个问题，解决方案有两种。
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
今天发现一个问题, Solr存储多值字段的时候, 需要显式的指定, 如CITY是单值字段, FACET_VALUES是多值字段, 需要这么写:
自从马斯克接手了 Twitter ，许多的境外网友就马不停蹄地寻找各种社交平台，去中心化的社交也因此为众人所熟知，越来越多的人了解去中心化社交（小俊算是其中一个，去中心化社交也深受大众的喜爱！今天小俊就给大家介绍一款可以自行部署的去中心化社交媒体服务器—— Firefish .
6.3高亮显示 我们经常使用搜索引擎，比如在baidu 搜索 java ，会出现如下结果，结果中与关键字匹配的地方是红色显示与其他内容区别开来。 solr 默认已经配置了highlight 组件(详见
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。
在美学映射那一节中，当我们需要把大于两个变量映射到图形中时，x轴和y轴就已经不够用了，需要通过形状和颜色等可区分的形式来代表新增的变量，但是一味的在一张图中增加多种映射会导致图上的信息密度过高，可读性差，这时分面的作用就体现出来了。
相信很多人在选择crate的时候，都有自己对crate的评估标准，本文从下面十个方面给出评估指导：
今天跟大家分享如何在R语言中利用ggplot函数制作箱线图及其美化。 箱线图也是经常会用到的用于呈现数据分布形态的重要的图表类型。 还是以ggplot2包内置的数据集为例进行案例演示： ggplot(
一文爱上可视化神器plotly_express目前使用和见识过最棒的可视化库。必须爱上它❤️
这里介绍一下grafify这个包，虽然它只能做基础绘图和基础分析，比如说柱状图、点图和ANOVA，
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
文中提及的部分技术、工具可能带有一定的攻击性、仅供安全学习和教学用途，禁止非法使用！ 安装 为了开始使用Shodan的Python库，首先要确保你已经收到了API密钥。一旦完成，就可以通过以下方法来安装库: （注：API密钥可以通过注册shodan账户获得） $ easy_install shodan 升级到最新版本： $ easy_install -U shodan 由于向后兼容的特性，所以更新库始终是安全的。通常，库的新版本仅仅意味着有新的方法/特性可用。 连接到api 我们的代码中需要做的第一件事是初
facet_grid()形成由行和列面化变量定义的面板矩阵。当有两个离散变量，并且这些变量的所有组合存在于数据中时，它是最有用的。如果只有一个具有多个级别的变量，请尝试facet_wrap()。
R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。
参见：https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/#prep（挑选的翻译了全文，并结合了一些自己的经验）
独立游戏开发者卡特·安德森发布了群集引擎（Bevy引擎）。这个引擎能用于开发游戏和应用程序，它是免费的开源项目。它的架构充分地利用了Rust语言模块化、速度和开发周期短的特点，可以跨平台、三维渲染，相比竞品，它的编译时间更短，功能更丰富。
Rust 团队在最新的博文中介绍了一项名为“检查 cfg 属性”的新功能。这项功能旨在让开发者更轻松地检查编译时的条件，以便更好地理解代码在不同平台和条件下的行为。
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份思维导图可以
当我在Eclipse里面编写Spring项目代码的时候出现了一个错误。 Dynamic Web Module 3.1 requires Java 1.7 or newer. 错误提示 经过下面几
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。
kaggle上的Titanic数据处理、特征工程，建模等 中位数填充缺失值 特征工程处理 建模过程 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set() # setting seaborn default for plots train = pd.read_csv("/Users/peter/data-
Eclipse虽然被IDEA超越了，但仍然是最佳的JAVA开发工具哈。因为经常会在不同的开发环境中进行开发，所以对Eclipse常见操作做一个记录，以便于查阅，这部分内容会持续进行更新。 界面布局设置
ggplot2的默认分面功能功能不够强大，支持的自定义参数也比较少，今天介绍的这个包可以对分面进行超多改头换面的操作！
Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜索服务器，易于加入到 Web 应用程序中。Solr 提供了层面搜索(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON等格式）。它易于安装和配置，而且附带了一个基于HTTP 的管理界面。可以使用 Solr 的表现优异的基本搜索功能，也可以对它进行扩展从而满足企业的需要。Solr的特性包括：
本文将给大家介绍一个ggplot2灰常牛X的可视化扩展包，我将该包主页的包用法介绍整理成中文，分享给大家。 包名叫geofacet，有经验的charter大概能猜出来个大概，没错该包是关于可视化数据中的地理信息，以及维度分面。 作者命名非常讲究，将该包的两个主要核心功能进行组合命名。 地理信息可视化分面，这么吊的包你肯定是第一次看到吧（其实之前介绍过一些地图上的mini 柱形图、饼图等都算这一类），但是这里的分面功能做的更加彻底，作者还是遵循惯例，将这种基于地理信息分面的可视化功能对接了ggplot2,并
今天介绍关于直方图的美化技巧！ 数据集仍然使用上一节使用到的有关钻石的数据信息。 data(diamonds) set.seed(42) small <- diamonds[sample(nrow(
先来看一下Group与Facet的区别： 相同点：两者都能分组一个或多个字段并求数量，并支持组内分页 不同点： facet可以对分组数量进行过滤，以及排序，和日期范围，时间范围分组，但是如果
可以看到各个细胞亚群，都是有CD4基因表达的，我们虽然命名了 Naive CD4 T和Memory CD4 T"，但是它们并没有特异性的高表达CD4基因哦！
参考：R绘图系列-带有significant信息的boxplot | showteeth's blog[1]GitHub - const-ae/ggsignif: Easily add significance brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")")
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