想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
Python提供了许多强大的库,用于处理各种不同的任务。其中之一是pdfkit,它是一个用于从HTML生成PDF的Python库。在本篇文章中,我们将探索pdfkit的基本用法和一些常见的应用场景。
Rich 是一个 Python 库,可以为你在终端中提供富文本和漂亮、精美的格式。
关于RMarkdown使用时,小编日常会使用的一些有用技巧,当然我也是通过学习谢大大的Rmarkdown-cookbook[1]以及日常使用需求上网搜的解决方案,在此分享给大家。如果大家还有其他什么需求,可以在留言板留言。或者有其他实用技巧也欢迎分享!
今天介绍如何用Python创建图表。具体地说,你将创建一个PDF文件,其中包含的图表对从文本文件读取的数据进行了可视化。虽然常规的电子表格软件都提供这样的功能,但Python提供了更强大的功能。当你再次实现这个项目并从网上自动下载数据时,就意识到这一点。
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
如果经常跟数据表格打交道,那你应该体验过那种令人烦躁到抓狂的心情。但现在,学会下面将要介绍的一款工具的使用方法,相信我,它会让你在工作中简直不能更舒爽。
最准确的模型text-embedding-ada-002可以非常便宜地使用,所以我认为您很少会使用其他模型。(费用为每1000个标记0.0001美元,几乎是免费的)
面对每天海量的arxiv论文,以及AI极速的进化,我们人类必须也要一起进化才能不被淘汰。ChatPaper是一款论文总结工具。AI用一分钟总结论文,用户用一分钟阅读AI总结的论文。
Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序,可以用来创建和共享包含动态代码、方程式、可视化及解释性文本的文档。其应用于包括:数据整理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。
RMardkown的代码在渲染时可以得到更加精细的控制,诸如代码是否运行、是否显示、如何显示、文本是否输出、如何输出、图片是否显示、如何显示等等。
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表,在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
请注意,第一行文本(Coluumn 1)下的一系列破折号是第二级标题的另一种 Markdown 语法形式,即
写论文、做学术研究时,想必大家都希望有一款编辑神器,尤其是遇到超级多的图表和公式需要编辑时更是如此。在众多的公式编辑器中,我们就不得不提 Mathpix Snip,这款数学公式识别神器只需要截个图,公式自动转化为 LaTex 代码表达式。
Jupyter Notebook 是一个非常常用的代码编辑器,它非常适合做数据分析与代码展示,很多云服务也采用它作为代码编辑器。此外,因为用这种编辑器看代码比较轻松,文档描述和输出效果也能进一步帮助理解,很多研究者都会采用 Jupyter 作为解释研究实现的工具。
我们可以看到,上面例子中输出的Hello World中Hello被设置为红色斜体,World为默认值。
Bookdown 是著名 R 包作者谢益辉开发的,主要服务于数据科学家和统计学家,但它的灵活性和易用性也使得其他领域的作者能够利用它来撰写、编译和发布不同格式的文档。
在本指南中,我们想向您展示如何使用现在提供的一些奇妙,免费的工具和软件包编写美观,可重复的报告。这些工具将帮助您交流科学知识,并希望您再也不会复制和粘贴R输出。
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境(REPL, read eval print loop),它主要构建在IPython等开源库上,允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令,大大增强了python的编程体验。
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
近来,Meta AI研究人员推出一款OCR神器Nougat,能够分分钟把PDF转换为MultiMarkdown。
iReport与JasperReport简介 1.1 简介 JasperReport是报表的引擎部分,界面设计是用iReport。为什么选择这两个软件呢?因为这两个软件都是开源的,即免费的(虽然某些文档收费,但是磨灭不了我们使用它的理由)。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一、iReport与JasperReport简介 1.1 简介
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域,深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域,深度学习的应用也越来越广泛。那么,深度学习可否应用到股市呢?又会给股民们带来怎样的福利呢?本文
新加坡(GovTech)举办了首届GPT-4提示工程竞赛,Sheila Teo很幸运地取得了胜利。
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
在上一篇博客中,我们学习了如何使用LangChain的文档加载器将文档加载为标准格式。加载文档后,下一步是将它们拆分为更小的块。这个过程乍一看似乎很简单,但有一些微妙之处和重要的考虑因素会显着影响下游任务的性能和准确性。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。
笔者本不想做过多的前言赘述,但既然做了这个入门笔记,处于处女座的强迫性,还是力求尽善尽美。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务,其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等,将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括:单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中,表格结构信息主要包括以下两类描述形式:1)单元格的列表(包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容);2)HTML代码或Latex代码(包含单元格的位置信息,有些也会包含单元格的内容)。
将PDF转换为Markdown文件格式不仅提高了文档的可读性和结构化程度,还提升了处理效率和准确性,适用于多种应用场景。 Markdown与其他文档格式(如Word、HTML)相比,在处理PDF时有哪些具体的优势和劣势? Markdown在处理PDF时相比其他文档格式(如Word、HTML)具有以下具体的优势和劣势:
ChatGPT/GLM提供图形交互界面,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持清华chatglm等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, 盘古, newbing, claude等
具体细节可参考:https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
Python有很多GUI框架,但是Tkinter是Python标准库中唯一内置的框架。
(以前称为IPython Notebook)是一个开源项目,可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
在2016年10月底,我建立了“分享与成长群”,每人在每月都要输出一篇原创文章,一开始人数不多,汇总成PDF的工作量并不大,但现在人数已经超过70人了,该写个程序来解决这种重复性的工作了。 最终问题描
熟练使用命令行是一种常常被忽视或被认为难以掌握的技能,但实际上,它可以提高你作为工程师的灵活性以及生产力。本文是一份我在 Linux 上工作时发现的一些关于命令行的使用的小技巧的摘要。有些小技巧是非常基础的,而另外一些则是相当复杂的甚至晦涩难懂的。这篇文章并不长,但当你能够熟练掌握这里列出的所有技巧时,你就学会了很多关于命令行的东西了。 必读 涵盖范围: * 这篇文章对刚接触命令行的新手以及具有命令行使用经验的人都有用处。本文致力于做到覆盖面广(尽量包括一切重要的内容),具体(给出最常见的具体的例子)以及简
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