方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
数据根据结构可以分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，前面介绍的数据处理函数针对于结构化数据，而字符串通常包含非结构化或者半结构化数据，这一部分介绍一下R和Python中的字符串函数。
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：
Excel有很多智能功能，能够自动识别用户的意图，并完成要做的操作。一种情形是当我们在Excel中输入数字时，会自动将其转换成日期。
因子（Factors）在R语言中通过将变量转换成因子就可以使之成为R里的名义变量，关于名义变量的概念大家可以自行百度，这里就不赘述。对于因子的理解，我们可以将其简单地看成一种建立了映射关系的分类变量，举个简单的例子，比如性别简单地可以分为两类（‘男性’和‘女性’），如果将性别这个变量转换成因子，那么在R中‘男’就可以变成2，‘女’就变成1，同时建立了一个1à‘男’和2à‘女‘这样的映射关系，这样的好处是可以使R的运行更加高效。
要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如：
（1）数据框约等于”表格“，不是完全等于表格。因为数据框不是电脑上的一个文件，并且要求每一列只能有一种数据类型。但是数据框可以导出，可以导出为一个表格。
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的， 对应元素分别为同一人的身高和性别， tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。
比如一个数据框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号)，我们想把这一列转换成具体的岁数，放到模型中使用。
有小伙伴拿自己的数据试了一下，反馈预测结果太多了。一般对于多个数据库或者多个软件预测的结果，可以通过取交集来提高预测结果的可信度，并且这样也能大大减少最后预测结果的数目。
直接进入我的电脑C:\Program Files\MapInfo\Professional\UT，
在日常生活中都会使用到MKV视频文件的。MKV视频文件主要是视频文件、音频文件和字幕压制的。MKV视频一般在网上都是可以直接下载的。各种种子和磁链下载的也基本都是MKV视频。但有时可能会碰到视频播放错误。无法播放或者不支持文件播放的。一般都是可以通过转换视频格式修改的。那今天就教大家怎么将mkv格式转换成mp4格式吧。
这学期选了实验室指导教授的 Data Mining 课程，课上教授推荐使用 Rapid Miner 这个工具来做 projects，这样可以避免大量的编程工作。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，先简单介绍apply和tapply函数。
我们来个简单的测试，使用最原始的HttpServletResponse处理 , .最简单 , 最通用
在介绍了缺失值处理的方法之后，我们可以得到完整的数据集，但在进行数据分析之前，还需要对数据进行整理，下面我们将介绍数据整理的相关知识。
文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（$提取的是一个全新的列名，之前不存在的）
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
把ppt转换成word，乍一听似乎是不可能的事，但是时代在进步，社会在发展。不说那些非常难的方法，就是直接复制粘贴也是有可能的，将ppt中的内容直接粘贴到word文档中，只要在排版上下点功夫，也是可以实现ppt转换成word的。不过大家现在不用那么麻烦；其实使用到辅助工具就能比较轻松的完成操作。
鉴于内存的非持久性和容量限制，一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据：能够从外部获取大量的数据，也能够将处理结果保存。R中提供了一系列的函数进行外部数据处理，从外部数据的类型可以分为文件、数据库、网络等；其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作。
工作中有些时候，领导下达指令需要将html格式的内容转换成Word格式的文档，对于很多新手来说，就着实不知道该如何下手了，如果是一个一个转换的话，内容过多就很艰难，而且十分耽误工作效率，那么html该怎么转换成word呢？
DNA序列和蛋白质类型，都是很重要的生物数据。今天我们介绍一种可以实现二者高效、准确的转换的深度学习算法。
我们在进行地图数据处理的时候，往往会遇到这样的问题，就是比如，你可以到网上下载到全国范围的地图文件，但是你只想要某一地方的，比如，你只要想湖北武汉市区（呵呵，因为我在这里读书，就它了）地图，那么如何能够做到将地图数据源切割出你想要的部分呢？本文将对此问题的解决方法进行详细解说。
O.Sativa选用MSU或者RAPDB这两个数据库的genome和gtf文件，介绍一下MSU的ID，RAPDB的同理。The Rice Annotation Project (RAP)（https://rapdb.dna.affrc.go.jp/index.html）和Rice Genome Annotation Project （RGAP7，MSU）（http://rice.plantbiology.msu.edu/index.shtml）RAP格式为“Os-Chr-g-number”，MSU格式为“LOC_Os-Chr-g-number”。
判别分析是多元统计分析中较为成熟的一种分类方法，根据已知类别的若干样木数据，总结出客观事物分类的规律性，建立由数值指标构成的判别公式和判别准则。当遇到新的样本点时，只要根据总结出来的判别公式和判别准则，就能判别该样木点所属的类别。
前几年，腾讯新闻曾发出一片具有爆炸性的文章。并不是文章的内容有什么新奇之处，而是文章的作者与众不同，写文章的不是人，而是网络机器人，或者说是人工智能，是算法通过分析大量财经文章后，学会了人如何编写财经报道，然后根据相关模式，把各种财经数据组织起来，自动化的生成一篇文章，当人阅读时，根本无法意识到文章不是人写，而是电脑生成的。
需要使用C++编译器，安装方法取决于操作系统，Linux：一般安装了R就会安装了；Mac：Xocode；Windows：Rtools，与版本要对应。需要用到的包：microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
Yelp Reviews是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。它包含了由数百万用户评论，商业属性和来自多个大都市地区的超过20万张照片。这是一个常用的全球NLP挑战数据集，包含5,200,000条评论，174,000条商业属性。 数据集下载地址为：
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
功能区：提供三个选项卡（主页，绘图，应用程序），各自有不同的工具可供使用；快速访问工具栏：包含一些常用按钮；当前文件夹工具栏：用于实现当前文件夹的操作。一定要先建立文件再将其设为工作文件夹。
今天给大家介绍一篇北大、香农科技、浙大、亚马逊、南洋理工等多个机构近期联合发表的工作，利用GPT这类预训练大模型解决NER问题。
文：陈之炎 本文约4400字，建议阅读10+分钟本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里，对BERT 源代码的各实现步骤分步解析。 BERT模型架构是一种基于多层双向变换器（Transformers）的编码器架构，在tensor2tensor库框架下发布。由于在实现过程当中采用了Transformers，BERT模型的实现几乎与Transformers一样。 BERT预训练模型没有采用传统的从左到右或从右到左的单向语言模型进行预训练，而是采用从左到右和从右到左的双向语言
最近使用source insight查看一些开源代码，显示中文就乱码，据说是因为source insight不支持utf-8编码，默认编码方式为ANSI码。所以需要将utf-8等非ANSI码的文件转换成source insight默认支持的ANSI码格式才能显示中文不乱码。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
JSON是码农们常用的数据格式，轻且方便，而直接手敲JSON却是比较麻烦和令人心情崩溃的（因为重复的东西很多），所以很多码农可能会和我一样，选择用Excel去输入数据，然后再想办法转换成JSON格式。小编今天推荐使用Excel直接另存为JSON的方法。
Python中将列表转换成为数据框有两种情况：第一种是两个不同列表转换成一个数据框，第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框。
因为工作原因，需要经常连接不同的数据库，这里我安装的是Navicat Premium版本，在公众号后台回复 Navicat 即可获取。
可以说，选择性粘贴具有非凡的魔性，对复制来的数据进行各种各样的改造，我归纳了12大功能，最后一个你绝对不会。
目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。由于目标具有许多不同的外观、形状和姿态，再加上光线、遮挡和成像过程中其它因素的干扰，目标检测一直以来都是计算机视觉领域中一大挑战性难题。
R语言中有几个常用的函数，可以按组对数据进行处理，apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似，下面介绍下这几个函数的用法。
Zilliz Cloud Pipelines 可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中，帮助开发者简化工程开发，助力其实现多种场景的 RAG 应用，将复杂生产系统的搭建和维护简化成 API 调用。
开放数据库连接（Open Database Connectivity，ODBC）是为解决异构数据库间的数据共享而产生的，现已成为WOSA(The Windows Open System Architecture(Windows开放系统体系结构))的主要部分和基于Windows环境的一种数据库访问接口标准ODBC 为异构数据库访问提供统一接口，允许应用程序以SQL 为数据存取标准，存取不同DBMS管理的数据；使应用程序直接操纵DB中的数据，免除随DB的改变而改变。用ODBC 可以访问各类计算机上的DB文件，甚至访问如Excel 表和ASCI I数据文件这类非数据库对象。
4) R语言读取（表格文件读入到R语言里时，就得到了一个数据框，对数据框的修改不会同步到表格文件。
ABBYY FineReader是市场领先的OCR图文识别软件，不仅可以将纸质文档和PDF文件以及图像文件转换成可搜索、可编辑的文本格式，还支持多国文字识别和彩色文件识别，并且能够完整保留原始文本的布局和格式，是日常办公的绝佳帮手。
我们经常会遇到将音频转为文字的情况，比如在开会时录音的会议纪要、上课时录下的老师讲课内容。虽然网上也有一些在线的工具可以将音频转为文字，但是考虑到数据安全和费用问题，使用起来也不是很方便。
在上一篇《使用Swagger2Markup实现API文档的静态部署（一）：AsciiDoc》中，我们介绍了如何使用 Swagger2Markup将Swagger文档转换成AsciiDoc，再将AsciiDoc转换成静态HTML。下面，本文将继续介绍Swagger2Markup可以转换的另外两个格式：Markdown和Confluence。 Swagger2Markup简介 Swagger2Markup是Github上的一个开源项目。该项目主要用来将Swagger自动生成的文档转换成几种流行的格式以便于静态部
前面给大家详细的介绍过ENCORI这个数据库，相信很多小伙伴也已经使用过这个工具了
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