首先，先分享一个很实用的开源库。 通过添加这个开源库，笔者 80% 的调试工作都可以用这个库完成，而无需 Xcode 工具。...* 查看对象的内存依赖关系 * 浏览 APP 下的各类文件（图片文件可以直接预览） * 查看某个类存在的实例（判断是否有内存泄露） 当然，也有一些不好的地方。...为了提高开发效率，笔者尝试通过 infer 工具扫描该库是否存在常见的问题并尝试修复。 infer 扫描时，FLEXResources.h 引起了笔者的注意，该文件扫描耗时远远超过平均水平。...通过查看该文件发现，它通过一些特殊技巧将图片资源放到了源码中，导致 infer 需要分析一个超长的 c 数组。 截取部分代码如下： ? ? ?...NSData 对象 4、通过 UIImage 类方法将 NSData 对象转为 UIImage 并返回 至此，图片成功的通过 16 进制的方式隐藏到了源码中。
为了在HTML中创建下拉列表，我们使用命令，它通常用于收集用户输入的表单。为了在提交后引用表单数据，我们使用 name 属性。如果没有 name 属性，则下拉列表中将没有数据。...用于将下拉列表与标签相关联;id 属性是必需的。要在下拉列表中定义选项，我们必须在 元素中使用 标签。...语法以下是 HTML 中 标签的用法 - HTML 的选项的值倍数倍数通过使用，可以一次选择多个属性选项。名字名字它用于在下拉列表中定义名称必填必填通过使用此属性，用户在提交表单之前选择一个值。...大小数此属性用于定义下拉列表中可见选项的数量价值发短信指定要发送到服务器的选项的值自动对焦自动对焦它用于在页面加载时自动获取下拉列表的焦点例以下示例在HTML的下拉列表中添加一个选项 <!
1.文档编写目的 ---- 继上一章如何在Redhat中配置R环境后，我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的，在离线环境下如何安装R的包，能否搭建R的私有源对R的包进行管理。...本文档主要讲述如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。...搭建需要注意，PACKAGES文件中记录了所有包的描述信息，且每个包只有一个版本。...4.配置R使用私有源 ---- 1.在$R_HOME/ lib64/R/etc目录下增加配置文件Rprofile.site 在Rprofile.site文件中增加如下内容： [root@ip-172-31...（如：设置R启动时加载的包、设置编辑器、制表符宽度等） 5.测试R私有源 ---- 1.进入R控制台，执行包安装命令 [ec2-user@ip-172-31-21-45 etc]$ R R version
简介 数组是我们编程中经常使用的的数据结构之一。在处理数组时，我们经常需要在数组中查找特定的值，JavaScript 包含一些内置方法来检查数组是否有特定的值或对象。...Arrya.indexOf() 方法 在需要查找的元素的确切位置的情况下，可以使用indexOf(elem)方法，该方法在指定的数组中查找elem并返回其第一次出现的索引，如果数组不包含elem则返回-...例如，我们可以在包含 grade 的数组中查找第一次出现的 grade: let grades = ["B", "D", "C", "A"] grades.indexOf("A") // 3 grades.indexOf...some() 方法 在搜索对象时，include()检查提供的对象引用是否与数组中的对象引用匹配。...总结 在本文中，我们介绍了在JavaScript中检查数组是否包含指定值的几种方法。 我们已经介绍了include()函数，它会在值存在时返回一个布尔值。
本文将详细介绍如何在 Linux 中使用命令行生成随机密码。什么是密码生成器？密码生成器是一种工具或算法，用于生成随机且强大的密码。...这些密码通常由字母、数字和特殊字符组成，具有足够的复杂性和长度，以增加密码的安全性。在 Linux 中，我们可以使用命令行工具来生成随机密码，这使得生成密码变得方便和快捷。...例如，要生成一个包含 12 个字符的密码，可以执行以下命令：pwgen 12图片pwgen 还提供了其他选项，如添加数字、大写字母、特殊字符等。...避免常见密码：避免使用容易猜测的密码，如生日、姓名、常见单词等。定期更换密码：定期更换密码以增加账户的安全性。密码管理：使用密码管理器来存储和管理生成的密码，确保其安全性和易用性。...多因素身份验证：启用多因素身份验证以提高账户的安全性。请牢记，生成密码只是密码安全的第一步。确保您的系统和账户具有适当的安全措施，如防火墙、更新的软件和安全的登录措施。
临床基因组学开课时间 2021/11/12-2021/11/14 宏基因组开课时间 2021/11/19-2021/11/21 扩增子开课时间 2022/01/07-2022/01/09 尝试读入R，...报错 line 2 did not have 2 elements 很诡异的提示！！！...如果我们一直去数列数，这是怎么都不会发现问题的。考虑到大多数程序语言对非英文支持不好，考虑是编码格式问题。..., what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 2 did not have 2 elements 解决方案1：指定编码格式 正确的读了进来...有时在read.table中即使指定了fileEncoding = "utf-8"参数后依然解决不了问题的文件，用readr毫无压力。
“今天又是一篇Python可视化的好文。用过R语言的都知道ggplot2画出来的图表是极其舒适的，从配色到线条，都十分养颜。...之前我用过Python来画图，原始状态下的图表真的是难以入目，难登大雅之堂。今天，文章介绍了一个库，叫 plotnine，是可以实现ggplot2的功效，具体怎么玩？...Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python....It replicates the syntax of R package ggplot2 and visualizes the data with the concept of the grammar...Top 50 ggplot2 Visualizations — The Master List (With Full R Code), 2017. http://r-statistics.co/.
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。 端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
/mock"); 第三步： 在src文件夹中创建 mock文件夹，然后在里面创建 index.js文件和respose文件夹再在里面创建： user.js ?...mock.png user.js中的代码 import Mock from ".....这个就是模板 const template = { 'str|2-4':"lison" } return Mock.mock(template) } index.js中的代码...，拦截要请求的地址了，从而使用本地的数据渲染数据了。...": Random.natural(0, 5),//随机生成1-5的数字 "add": Random.region(), 'name|1': arry
facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。...要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。 这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...Genometric Objects 两个图包含相同的x变量，相同的y变量，并且都描述相同的数据。 但情节并不完全相同。 每个图使用不同的可视对象来表示数据。...例如，条形图使用条形图，折线图使用线条图，箱形图使用箱形图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...这里，4代表四轮驱动，f代表前轮驱动，r代表后轮驱动。 如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意，此图包含同一图表中的两个geom！
Brewer开发的RColorBrewer包提供了一套精心挑选的颜色方案，特别适合制作地图和数据可视化。 它允许用户根据色盲友好性、颜色数量和颜色类型（如序列、发散和定性）选择颜色方案。...ggsci ggsci（ggplot2 scientific）包允许用户在ggplot2的绘图中使用科学期刊的颜色方案，如《Nature》、《Science》等。...使用这些R包，你可以轻松地为你的数据可视化添加专业和吸引人的颜色方案。...以下是使用R语言和ggplot2包绘制一个简单的条形图的示例代码，并测试上面提到的四个R包（RColorBrewer、ggsci、randomcoloR 和 paletteer）的配色功能。...这些示例展示了如何轻松地在ggplot2中应用不同的颜色方案来增强数据可视化的视觉效果。
，包括平台、线框图、散点图和条形图。...此工具包包含于所有标准 matplotlib 安装中。 Streamplot streamplot()函数绘制向量场的流线图。...源代码 条形图 使用bar()命令创建条形图十分容易，其中包括一些定制（如误差条）： 源代码 创建堆叠条（bar_stacked.py），蜡烛条（finance_demo.py）和水平条形图（barh_demo.py...可选功能包括自动标记区域的百分比，从饼图中心向外生成一个或多个楔形以及阴影效果。 仔细查看附加的代码，它用几行代码来生成这个图像。 源代码 表格示例 table()命令向轴域添加文本表格。...此示例展示了如何在直角投影上绘制轮廓，标记和文本，以 NASA 的“蓝色大理石”卫星图像作为背景。
在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。...本教程将涵盖以下主题：神经网络概论正向传播和反向传播激活函数R中神经网络的实现案例利弊结论神经网络概论神经网络是受人脑启发执行特定任务的算法。...在前馈中，信号仅在一个方向上流向输出层。反馈神经网络包含循环。通过在网络中引入环路，信号可以双向传播。反馈周期会导致网络行为根据其输入随时间变化。反馈神经网络也称为递归神经网络。...对于x的负值，它输出0。在R中实现神经网络创建训练数据集我们创建数据集。在这里，您需要数据中的两种属性或列：特征和标签。在上面显示的表格中，您可以查看学生的专业知识，沟通技能得分和学生成绩。...因此，前两列（专业知识得分和沟通技能得分）是特征，第三列（学生成绩）是二进制标签。
，帮助GPT专注于相关的技术和工具，如ggplot2、plotly、lattice等R包。...并告诉GPT：我期望GPT在R语言数据可视化方面表现如专家，可以让GPT调整回答的深度和技术细节，以确保信息的准确性和实用性。...明确图标类型和内容 然后，不要着急直接让GPT给出复现代码，而是让GPT解读图片类型和包含的信息，当然，你可以更加明确地指出需要关注哪些信息，比如： 图表类型：首条形图、折线图、散点图、热图、雷达图等。...明确图表的类型（如条形图、散点图、折线图等），识别图表中的数据类型和各个数据点的关系。 3.选择合适的绘图方法：询问在R语言中有哪些方法可以绘制该类型的图表。...了解不同的R语言包（如ggplot2、lattice、plotly等）及其适用场景和优缺点，选择最适合当前需求的方法。 4.生成和使用测试数据：生成与原图表数据相似的测试数据，并用选定的方法绘制图表。
其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定，而是在一个单独的列中指定。 术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量，变量存储于数据框的每一列。...几何对象是用以呈现数据的几何图形对象，如条形、线条和点。 图形属性是几何对象的视觉属性，如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。 数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...第二个是mtcars数据集，它包含32辆汽车的详细信息。最后一个是car包中的Salaries数据集，它包含大学教授的收入信息，并用来探索性别差异对它们收入的影响。这些数据集提供了各种可视化的挑战。...在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。labs()函数是可选的，可以添加注释、轴标签、标题等。 ggplot2中有很多函数，并且大多数包含可选的参数。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。
之前在《老板最爱的Power BI工作流：从数据到邮件指示，一步搞定》和《Power BI调用Outlook发邮件续篇》我介绍了如何在Power BI调用Outlook完成从报告阅读到行动计划。...首先，需要有Easyshu，富表格功能是免费的，下载地址： https://www.yuque.com/cuihuajihome/easyshu/tb3b6rguri607stq 本例中，表格内嵌型条形图和进度条参考这个视频...：LM列纯SVG生成条形图和进度条，N-R列HTML+SVG生成排名图，S列HTML生成邮件链接。...完成以上设置后，选中整个数据，点击Easyshu的HTML交互表格，生成离线HTML文件，就可以放到共享盘或者邮件发送给指定用户使用了。...这个示例中，Power BI的SVG制图知识很好的迁移到了Excel。后续还会有更深入的DAX+SVG制图迁移讲解。
python -m pip install mitoinstaller python -m mitoinstaller install 下面我们来演示一下，如何在 Mito 中完成我们在 Excel 中的操作...，如读取文件、创建列、数据透视表、可视化等。...我们只需要在『average』列的任何单元格中填入公式 (math score+reading score+writing score)/3，如下图所示： 图片 自动代码生成 同样 Mito 生成了pandas...条形图示例 让我们为之前创建的数据透视表创建一个条形图，在 X 轴上显示『种族/民族』，在 Y 轴上显示『数学分数平均值』。 图片 很炫酷有没有！...import bamboolib as bam bam Bamboolib：大文件读取 在这里，我们使用包含超过 100 万行的 CSV 大文件sales-data-1M来讲解操作和计算实现，大家可以在
R语言可视化—饼图 今天开始进行R语言可视化的练习，主要参照的是文献《Preoperative immune landscape predisposes adverse outcome in hepatocellular...carcinoma patients with liver transplantation》中的配图，尽量复现，顺便以此夯实R语言基础操作。...接下来再对这张图进行修饰即可，观察Fig.1A，知道应该做如隐藏x，y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...（或饼图）的堆叠位置中的显示方式。...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。
在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...通常，在使用geom_*簇函数绘制几何图形之前，都会添加ggplot函数生成图形对象，它们的组合形式如下： ggplot(…) + geom_*(…) + geom_*(…) + … 在如上的语法格式中...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...如上图所示，使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内，其中左图是使用geom_bar函数直接生成的原始图形，右图则是在左图的基础上添加了三项功能，分别是条形图的排序（代码中reorder
Hunter 在 2002 年开始编写，提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口，能够很轻松地实现各种图像的绘制，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形...（如标题，图例，色彩,轴等），以及嵌套的子图； The whole figure....Matplotlib由三个不同的层次结构组成： 1)脚本层 Matplotlib结构中的最顶层。我们编写的绘图代码大部分代码都在该层运行，它的主要工作是负责生成图形与坐标系。...() 备注： Figure是画布，如fig = plt.figure() Subplot:是整齐摆放的子图 Axes：是不规则摆放的子图，Axes是轴axis的复数，可以理解为多轴成图 import...当normed取默认值时，n即为直方图各组内元素的数量（各组频数）； bins: 返回各个bin的区间范围； patches：返回每个bin里面包含的数据，是一个list。
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