给大家分享一下：我是如何用 AI 辅助写作的 标题平淡无奇、素材不够充实、遣词造句缺乏吸引力，这些问题是每个刚开始写作的人都会碰到的。...对于书中的专业术语，我们也可以让 AI 给出定义： 请解释文章中的**[专业术语]**： 给出通俗定义； 提供实际例子； 说明使用场景。...注意：AI 有时可能会虚构素材，所以我们仍需要使用搜索引擎核实关键数据，确保素材的真实性和可靠性。 第三，优化标题 标题决定了文章的首印象和点击率。一个好的标题不仅要吸引眼球，还要准确传达内容。...如果不确定如何提要求，也可以提供你觉得好的文章内容和标题，AI 会根据这些进行参考。 第四，生成封面图 写完文章后，很多人都会为配图而发愁。我们可以利用 AI 来帮助完成这一步骤。...尽管大部分 AI 模型无法直接根据文章内容生成封面图，或生成的图片与内容关联不大，但我们可以结合不同的 AI 工具来完成这一任务。
包，《R语言实战》并未涉及，这也导致R语言的学习难度增加，今天我们给大家引入tidyverse包的学习。...)——汇总数据 而这些函数都可以与group_by结合，分组对原数据框进行处理。...() summarize()主要用于统计，往往与其他函数配合使用，比如计算所有同学考试成绩的均值： df %>% filter(type=="english")%>% summarize(...mean_english==mean(score) sd_english=sd(score) ) ##summarize返回的是一个新的数据框，如果后续要使用到，...group_by（name或者type），然后利用summarize函数就可以求出分类之后的各个统计值。
tibble - 新一代数据框 stringr - 提供函数集用来处理字符数据 forcats - 提供有用工具用来处理因子问题 有几个包没接触过，R包太多了，这些强力包还是有必要接触和学习下使用，碰到问题事半功倍...() -- ## x dplyr::filter() masks stats::filter() ## x dplyr::lag() masks stats::lag() 有用的函数 # tidyverse...与其他包的冲突 tidyverse_conflicts() # 列出所有tidyverse的依赖包 tidyverse_deps() #获取tidyverse的logo tidyverse_logo()...# 列出所有tidyverse包 tidyverse_packages() # 更新tidyverse包 tidyverse_update() 载入数据 library(datasets) #install.packages...()函数可以让我们将很多变量汇总为单个的数据点。
"test1@test" }; } else { // 回复高富帅(图文回复) return [ { title: "你来我家接我吧...4 比较有可能，但是线上的日志查看已经无法继续定位问题，不过幸好腾讯云 Serverless 还提供了另一个利器： Tencent Serverless Toolkit for VS Code 所以，我开始使用该...转 为了完全模拟微信公众号发来的请求信息，我在控制台的日志中，CV 了一份请求信息，并使用 VS Code 插件新增了一个 Api 网关的测试模板。 ? ?...然后我再在 watch 栏添加了这两个值，发现 微信发给云函数的签名，不见了！ 为什么会不见呢？ 我的测试模板中，是明确带着的。...await handler( { ...event, queryStringParameters: event.queryString }, context ); 推荐阅读 使用云函数快速打造公众号自动回复机器人
a.setStatus(Constants.STATUS_ING); aMapper.updateById(a); } } 看到这，如果大家都已经看懂了，那么恭喜你，说明你对 Consumer 的使用已经全部掌握了...如果接口用该注解来注释，但实际上不是函数式接口，则会在编译时报错。 Consumer 我们一般称之为“消费者”，它表示接受单个输入参数但不返回结果的操作。...不同于其它函数式接口，Consumer 预期通过副作用进行操作。 那什么又是副作用呢？说一下我所理解的副作用，副作用其实就是一个函数是否会修改它范围之外的资源，如果有就叫有副作用，反之为没有副作用。...value : other.get(); } Function 我把它称为“转换者”，表示接收一个参数通过处理之后返回一个结果的函数。...说实话，函数式接口我已经看过好几遍了，尤其是 Consumer 和 Supplier。当时只是脑子里学会了，没有应用到具体的项目中，下次再遇到的时候还是一脸懵逼，不知道大家有没有这种感受。
这一次的内容太多了，我讲了 2 小时都没讲完，后续再放视频吧。有一段还忘记录了。。。...*与 write.* load 与 save readRDS 与 saveRDS 数据操作流程 放本小抄在身边，随时查阅 Tidyverse https://github.com/tidyverse/...位置 mean, meadian 逻辑值 mean, sum 位置 dplyr:: first last nth 排序 quantile min max 分布 IQR mad sd var count summarize...write_* data.table 与 base 数据导入 fread 数据导出 fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用...tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、文档和《R 语言编程指南》 后几期主题 本期未讲述的内容？？？
接上文:R语言日常笔记（1）filter函数 > library(dplyr) > library(tidyverse) > starwars %>% + head() # A tibble: 6...：如何去掉重复值 仅保留每一种gender中第一个出现的观测值（去掉重复的gender观测值） 第一种方法：match函数 > k summarize函数 > starwars %>% + as_tibble %>% + select(name,gender, skin_color, height,...可以避免取消分组这一步，但是 summarize命令需要使用者指定每个非 group_by变量。...而在tidyverse方法中， d3的summarize显然更好。
dplyr 是 tidyverse 包的一部分，提供了许多操作数据框的工具，常用的有： filter 选择行 select 选择列 mutate 新增列 arrange 排序 summarize 生成摘要...安装 # 最简单的方法，安装整个 tidyverse 包 install.packages("tidyverse") # 或者，只安装 dplyr install.packages("dplyr")...- 生成摘要 最后一个核心函数是 summarize()，它可以将数据框折叠成一行： summarise(mpg, avg_displ = mean(displ)) ## # A tibble: 1...× 1 ## avg_displ ## ## 1 3.47 如果不与 group_by() 一起使用，那么 summarize() 也就没什么大用。...接下来，在分组后的数据框上使用 dplyr 函数时， 它们会自动地应用到每个分组。
ESLint实战小技巧全揭秘 那么ESLint如何去使用呢？首先我们要去安装它： $ npm install eslint 至于是本地安装还是全局安装，你们可以看项目需求。...然后，我们要去项目的根目录里面手动创建一个.eslintrc文件，然后在里面敲入以下代码： { "extends": "standard" } 执行完以上步骤，我们就可以使用ESLint这个工具来校验项目里的代码...现在我们就可以到terminal里面输入 $ npm run lint 来检验项目里的代码是否符合ESLint的规则。...怎么在项目中预处理错误，eslint-loader来帮忙 我希望在项目开发的过程当中，每次修改代码，它都能够自动进行ESLint的检查。...所以一般来说，我们用webpack和babel来进行开发的项目，都会指定它的parser使用babel-eslint。
在这些工具之中，我觉得最好用的就是Microsoft Soap Toolkit中的Soap Trace Utility和tcpTrace。我们今天就来讲讲如何在WCF中使用tcpTrace这个工具。...，Soap Message一旦被Service发送出去，就不能再被该Service所控制，所以Soap来说，它需要具有高度的自描述性（Self-Describing），它自身必须包含所有必须的控制信息来指导任何接收到该...Soap的节点如何去处理它。...在WCF中通过ClientViaBehavior实现这样的功能，我将在 后面讲到。...而我们今天所介绍的通过tcpTrace来获取Soap的情况下，tcpTrace实际是就是充当了Intermediary Node的角色。 我们现在就来介绍如果使用tcpTrace。
tidyverse作为R语言数据分析中的瑞士军刀，非常好用，一个小小的缺点就是速度慢，data.table速度快，所以他们团队又开发了dtplyr，加快运行速度。...不过今天要介绍的是另一个，基于data.table的tidyverse：tidytable。 使用起来非常简单，只需要在原有函数后面加一个.即可！！！...只要在函数后面加一个.就可以了！！...df %>% summarize....中和数据分析有关的函数都可以使用，详细支持的函数列表大家可以在这里[1]找到。
大型连续剧韦恩图进阶：使用R语言画upset plot，它又来了！！！...前面用2篇推文介绍了如何使用venndiagram和ggvenndiagram画韦恩图，再用5篇推文详细介绍了使用upsetR和complexheatmap画upset plot。...我本来以为这就够了，但是最近又发现了upset plot的ggplot2版本，本着try to learn everything about something的原则，我又学了下这个ggupset包！...library(ggplot2) library(tidyverse, warn.conflicts = FALSE) ## -- Attaching packages ----------------...geom_tile()函数，这个函数非常棒，再之前的文献图表学习中也用到过这个函数哦！
本节来解答一下遇到这些该如何执行。...个人观点仅供参考 ❞ 案例1 rlang::last_trace() 没有明显的错误出现，但是却有跟rlang相关的字符，这多半是tidyverse版本的问题，此时重新安装tidyverse即可 案例...R包 案例3 ❝一堆警告信息就是报错不出图，遇到这种情况多半是所使用的R包作者进行了更新，这种情况尤其是在「github」上发布的R包常出现，因此可去作者github主页查看最新的更新情况，一般都会有案例说明...这种情况就比较复杂了，有可能是R包之间函数冲突，有可能是版本问题，更甚者是电脑性能的问题。...colour = "#fafafa",linewidth = 0.3) + geom_text(data = groups %>% group_by(group) %>% summarize
使用tidyverse进行简单的数据处理： 盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行 Tidyverse|数据列的分分合合...，一分多，多合一 Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接 本次介绍变量汇总以及分组汇总。...一 summarize汇总 汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用 1.1 summarise完成指定变量的汇总 统计均值，标准差，最小值，个数和逻辑值...n any(Sepal.Length > 5) #1 3.758 1.765298 1 150 TRUE 常用函数...# #1 setosa 50 #2 versicolor 50 #3 virginica 50 2.3 逻辑值的计数和比例 当与数值型函数一同使用时
library(nycflights13) library(tidyverse) dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。...• 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。...transmute() 函数: transmute(flights, gain = arr_delay - dep_delay, hours = air_time.../ 60, gain_per_hour = gain / hours ) summarize 使用summarize()进行分组摘要 #每日平均延误时间: by_day <- group_by...(flights, year, month, day) summarize(by_day, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) 欢迎关注~ 选自：R数据科学
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。...同时也出了一本《R for Data Science》，这本书里面也详细介绍了tidyverse的使用方法，这本书的电子版获取方式见本文末尾。...(处理因子问题) tidyverse的安装也很简单，在R中输入以下命令： #安装包 install.packages("tidyverse") #使用前，记得载入包 library(tidyverse...有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2. 其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...总结 初学者从tidyverse 入门是一个不错的使用R的切入方式，它提供了一整套data science的工具，而且还特别好用。
image.png 没错效果非常糟糕，这就是我们为什么要对节点进行调整的原因，那么我们要如何对节点进行调整呢？我们可以使用igraph包中的walktrap.community函数。...这是一个用来进行社区划分的函数。...当然，igraph包中还提供了许多其他划分函数比如fastgreedy.community，spinglass.community,edge.betweenness.community,leading.eigenvector.community...等（不过我还没有仔细研究过具体的区别）。...，我们将使用ggraph函数进行画图。
R实现 library(tidyverse) library(ggplot2) library(dplyr) ##按照price升序排列 diamonds %>% arrange(price) %>%...注意：Python排列顺序使用参数ascending控制；R语言中使用desc函数； 1.2 rename函数 重命名函数，Python和R语言中使用方法相同，new_name = old_name...2 汇总函数 Python中汇总函数主要有summarize()和summarize_each()函数，这里的"汇总"翻译成概括更加合适，summarize()和summarize_each(...）区别在于：对某（几）列作用几个函数，summarize()需要几个函数依次作用于对应的列，而summarize_each(）将几个函数以列表形式作为第一个参数，作用于后面的列： Python实现 ##...4 聚合函数 聚合函数是对某一列数据，使用分组函数和排序函数进行处理之后（可以省略），使用聚合函数，返回一个值。
这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集（2013）。 准备 这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。...# 导入包 library(nycflights13) # 请确保在使用前已经安装好这些包 library(tidyverse) ## Loading tidyverse: ggplot2 ## Loading...如果你想要在载入tidyverse包后仍然使用这些函数，你需要使用函数的全名stats::filter()和stats::lag()进行调用。...，只含TRUE和FALSE fctr代表因子，R用它来代表含固定可能值的分类变量 date代表日期 dplyr基础 这部分我们学习5个关键的dplyr函数，它可以让我们解决遇到的大部分数据操作问题：...使用filter()过滤行 filter()允许我们根据观测值来对数据集取子集。第一个参数是数据框的名字，第二和随后的参数是用于过滤数据框的表达式。
Python 中类似 tidyverse 的数据处理工具在 Python 中，有许多类似于 R 的 tidyverse 的数据处理工具包，尽管它们没有完全整合在一个生态系统中，但它们可以组合使用，达到类似...tidyverse 的功能效果。...(X.name) >> summarize(total_value=X.value.sum()))2....如何组合这些工具实现类似 tidyverse 的功能？可以将上述工具组合使用来构建类似于 R 的 tidyverse 工作流。例如：使用 pandas 或 polars 进行数据操作。...使用 seaborn 或 plotnine 进行可视化。对于大数据集，可以引入 dask 或 pyspark。使用 pyjanitor 做数据清洗。
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