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TRICONEX 3636R 服务器中聚合来自多个来源的数据

TRICONEX 3636R 服务器中聚合来自多个来源的数据图片在异构计算平台上节省资源和可普遍部署的应用程序在工业数据方面为工业4.0提供了新的世界。...容器应用程序是提供严格定义的功能的小软件模块,是自动化世界中聪明的数据管理的一个例子。Softing推出了一个新的产品系列,将容器技术用于西门子和Modbus控制器。...背后的想法如前所述,容器应用程序是具有精确定义的功能的软件模块,允许新的部署选项,为自动化技术带来许多好处。好处是运行在不同计算机平台上的低资源、通用的应用程序或软件的实际隔离、封装和可移植性。...这确保了容器应用程序总是行为一致,而不管它在什么环境中执行。下载后,容器应用程序可以在几秒钟内使用单个命令行进行部署,并且在生产级别提供了实现简单集中管理的优势。...这可以在内部使用设备管理系统(DMS)或在云环境中完成(例如微软Azure物联网边缘, AWS物联网绿草),而且随着机器工作负载的变化,工作TRICONEX 3351TRICONEX AI3351 TRICONEX

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基于R语言的shiny网页工具开发基础系列-06

文件夹中 使用命令runApp("stockVis")启动app StockVis 用R的quantmod包,如果没有应该安装install.packages("quantmod") 一个新的app-stockVis...stockVis主要依赖两个来自quantmod包的函数 1.使用getSymbols 直接从网站下载数据到R,比如Yahoo finance,Federal Reserve Bank of St....创建反应表达式使用reactive函数,把R表达式用花括号括起来,就喝render*函数一样 例如,获取数据的反应表达式 dataInput getSymbols(input$...output中的对象会响应链中任何下游的更改(你可能会塑造一个长链,因为反应表达式可能包含其他反应表达式) 为何仅仅从reactive或者render*调用反应表达式,只有这些R函数能处理反应输出,没有警告的改变...,让用户能切换价格是否适应通货膨胀 helper.R 中的adjust函数使用由圣路易斯联邦储备银行提供的Consumer Price Index 数据,将历史价格转为当前价格,是如何用代码实现呢?

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    【R语言】R中的因子(factor)

    R中的因子用于存储不同类别的数据,可以用来对数据进行分组,例如人的性别有男和女两个类别,根据年龄可以将人分为未成年人和成年人,考试成绩可以分为优,良,中,差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数,向量作为输入参数。...levels:指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels:水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude:排除的字符。 ordered:逻辑值,用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的,一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的,跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的,例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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    来自斯坦福的廉价机器狗.中

    建立硬链接时,链接文件和被链接文件必须位于同一个文件系统中,并且不能建立指向目录的硬链接,就是要指向一个单一的实体。而对符号链接,则不存在这个问题。默认情况下,ln产生硬链接。   ...在硬链接的情况下,参数中的“目标”被链接至[链接名]。如果[链接名]是一个目录名,系统将在该目录之下建立一个或多个与“目标”同名的链接文件,链接文件和被链接文件的内容完全相同。...控制器模型 这是代码的第三个组件,硬件接口,将来自控制器的位置目标转换为 PWM 占空比,然后传递给 Python 绑定到pigpiod,然后在软件中生成 PWM 信号并将这些信号发送到连接到控制器的电机树莓派...例如,在小跑中,对角线对的腿同步移动并在站立和摆动之间轮流移动。步态调度器可以被认为是每条腿的导体,随着时间的推移在站立和摆动之间切换。 姿态控制器控制着地面的脚,其实很简单。...运行校准脚本将提示你将 12 个自由度中的每一个与已知角度(例如水平或垂直)对齐,从而帮助你确定此旋转偏移。

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    「R」R 中的方差分析ANOVA

    R默认类型I(序贯型)方法计算ANOVA效应(类型II和III分别为分层和边界型,详见R实战(第2版)202页)。...R中的ANOVA表的结果将评价: A对y的影响 控制A时,B对y的影响 控制A和B的主效应时,A与B的交互影响。 一般来说,越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中,你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积,cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。...单因素协方差分析 ANCOVA扩展了ANOVA,包含一个或多个定量的协变量。 下面的例子来自multcomp包中的litter数据集。怀孕的小鼠被分为四个小组,每组接受不同剂量的药物处理。

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    R tips: R中的颜色配置方案

    数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案,颜色方案除了手动设置之外,在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语,由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数,所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的,在R中也是推荐使用hcl颜色方案,不推荐使用rainbow等颜色方案了。...,常用于着色离散变量; sequential的颜色方案中色调较少,体现了颜色的连续过渡,可以用于着色连续变量; diverging和divergingx也是颜色的连续过渡,但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案,RColorBrewer中颜色方案数量是固定的,不会对颜色进行自动插值,比如Dark2配色一共只有

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    R中的sweep函数

    函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具,一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列的其他维度进行操作...,与apply的用法一样 STATS:需要对原数据集操作用到的统计量 FUN:操作需要用到的四则运算,默认为减法"-",当然也可以修改成"+","*","/",即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行的均值

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    「R」R检验中的“数据是恆量”问题

    之前我学习和自己分析时就遇到过,尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题(这类数据明显不服从正态分布),可以使用正态性检验,或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的,如果一样就不要这个了。...所遇到的问题: 分析两个样本之间是否存在差异,每个样本三个重复。现在用的是t.test,但有些样本三个重复的值一样(比如有0,0,0或者2,2,2之类的),想问下像这种数据应该用什么检验方法呢?...以下是我的回答: 数据是恒量是无法做t检验的,因为计算公式分母为0(不懂的看下统计量t的计算公式,一般标准差/标准误为分母,所以恒量是不能算的)。...,如果一样,则输出原始的结果,再筛选其中差异大的基因 。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r

    6.1K10

    R中的线性回归分析

    回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型,来预测因变量Y...的发展趋势。...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项,是回归直线在纵轴上的截距 b——回归系数,是回归直线的斜率 e——随机误差,即随机因素对因变量所产生的影响...回归分析函数 lm(formula) formula:回归表达式y~x+1 lm类型的回归结果,一般使用summary函数进行查看 预测函数 predic(lmModel,predictData...,level=置信度) 参数说明: lmModel:回归分析得到的模型 predictData:需要预测的值 level:置信度 返回值:预测结果 data <- read.table('data.csv

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    使用 Logstash 中的集成过滤插件处理来自 Elastic 集成的数据

    Elastic Integration 过滤插件是为 Logstash 设计的,它允许你在数据进入 Elastic 之前,通过执行 Logstash 中的处理管道来处理来自 Elastic 集成的数据。...同时,Logstash 作为数据进入 Elastic 前的最后一站,可以汇总所有来自不同代理或 Beats 实例的输出,避免为每个实例单独开放端口和设置防火墙规则。...在设置 Logstash 的自定义管道文件之前,需要先完成这一步,因为我们将在配置中引用这些证书的值。...在 Kibana 中为 Fleet 添加 Logstash 输出有了证书和密钥后,我们可以在 Kibana 中完成设置 Fleet 的 Logstash 输出的步骤。...完成来自选定代理策略的集成事件将通过 Logstash 发送,并在 Logstash 内运行相关的摄取管道以处理数据,然后再发送到 Elasticsearch。

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