R语言为其他的语言提供了很多接口，其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。此工具包中有四个核心的包：RcppArmadillo使得线性代数的引入语法更加接近matlab；RcppEigen 高优化的线性代数计算；RInside实现在C++中调用R代码；RcppParallel基于Rcpp实现计算的并行运算。我们首先看下包的安装：
Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。
R语言在数据处理方面很是强大，然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理，大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法：
亲爱的小伙伴们！阔别大家将近10天，是不是等得有些着急了呢？本期大猫课堂将继续《R文本挖掘》系列，上节课中已经教大家如何用jiebaR分词包进行分词，本期将教大家一个更加进阶的分词功能：把搜狗专业词库添加进自己的用户自定义词典中。
在R中，你可以使用.libPaths()函数来查看R包的安装路径。这个函数会返回一个字符串向量，其中包含了所有R包的安装路径。默认情况下，第一个路径是你的个人R库的路径，其他的路径则是系统级别的R库路径。
我想把ggplot2做的图片直接保存成ppt，想到了之前的推文 《我不会用illustrator，只会用ppt！》 这里用到的是 export 包
本文主要使用它作为示例来对比算法和实现方式（R与Rcpp）对计算效率的影响，以及在 R 中如何简单使用 C++。
感谢水友们积极的提问，大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总，我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区，在此出一期关于该问题的解读。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些？
众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简
指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率：
转载于36大数据，原文作者：Selva Prabhakaran 译者：fibears
假设你已经安装了R[1]（R Core Team 2020）和RStudio IDE[2]。
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
我需要安装R软件包stochvol，该软件包 仅适用于3.6.0版的R。因此，我安装了R（3.6.0 版本），并使用打开它 RStudio。但是现在 ，即使我成功 使用来 安装软件包，也无法加载任何库 。具体来说，我需要加载的库是stochvol ，Rcpp和 caret。我尝试重新安装 R， 但仍然无法正常工作。
如果直接把这2条命令复制运行，放心，在mac上是百分之百安装不上的。哈哈，且听我娓娓道来这一路上遇到的各种坑。
遇到报错第一步肯定是先去浏览器查询啦。方法是：复制Error:后面的信息，黏贴到浏览器（必应或者Google），按搜索按钮就可以了。相信我，你并不孤独。果然有很多人遇到这个问题了，而且已经给出了解决方案，并在Seurat问答池中形成讨论：
如果R的版本够的话，需要预装knitr，rmarkdown，同时你点击R notebook就会直接帮你加载。
这部分内容摘自百度百科。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。超几何分布中的参数是N,n,M，上述超几何分布记作X~H(N,n,M)
R语言是昨天安装的R3.6版本（Linux系统安装老版本的R语言，比如R3.6？）。
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言，通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出，发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉，于是特写此篇普及一下知识，也算是我对R语言的入门文章吧。
R 语言已经广泛的应用与生物信息分析中，包括 RNAseq，单细胞，生物统计，绘图等都要用到 R 语言。R 语言是生物信息分析平台重要的组成部分。本章节中我们将在服务器中配置完整的 R 语言分析环境。
参考：https://stackoverflow.com/questions/14382209/r-install-packages-returns-failed-to-create-lock-directory[1]
Rstudio Desktop for Windows/Mac 切换不同R版本非常简单，Tools→Global Options→General→Basic→R Sessions→R version→Change：
Class检查 在class符号表中添加了5种基本类（Object, IO, Int, Bool, Str）； 检查主类Main和主函数main是否定义，按照规范应该被定义； 检查SELF_TYPE类是否被定义，按照规范不应该被定义； 检查类(class)或者函数(method)是否被重复定义，按照规范不应该被定义； 检查是否存在自定义类继承了Int,Str,Bool,SELF_TYPE或者未定义的类，按照规范不应该存在； 检查类的父类(parent class)(默认父类为Object)是否存在，按照规范
一直对动态库的封装理解不是很透彻，虽然之前写过一个Demo，不过并没有真正的理解。所以写下来，帮助自己理解下。
R语言可以比作独孤九剑, 函数都是写好的, 包也是写好的, 直接用就可以了, 功能强大. 就像独孤九剑, 学起来不需要任何基础, 学会之后很强大, 破刀式, 破剑式, 破枪式等等, 可以应对很多问题. 但是如果你想在此基础上更上一层楼, 就难于登天了, 因为你没有基础, 向上走一点, 真的是牵一发而动全身, 进入了编程能力的天花板.
在设计函数签名时，函数的返回值要么是一个接口，要么是一个具体类型。本文将分析为什么在很多情况下返回接口在Go语言中不是一种好的做法。在Go语言中常见100问题-#6 Interface on the producer side中讨论了接口通常定义在消费者端。通过下图，来看看如果一个函数返回的是一个接口而不是具体类型，依赖关系会发生什么变化，这会导致什么问题。下图中包含store和client两个包，client包中定义了一个Store接口，store包中 InMemoryStore 结构体实现了Store接口。
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一次请求到达后台，需要并发启动大量的任务以组合出最终的响应，如何设计实现：一个请求到来之后，X秒超时；超时或遇到错误时立即返回，并取消所有并发任务？其实用了Go context包，这个问题就可以非常优雅自然地解决，并且了解Context之后你会赞叹：“哇，真就该这么设计！”
关联分析是发现交易数据内有趣联系的一种方法，比如著名的“啤酒-尿布”。频繁序列模式挖掘，可以预测购买行为，生物序列等等。
R是一个常用于统计学问题和画图的免费软件（https://www.r-project.org/）。在线安装十分简单，本文主要介绍离线安装，且让R使用Intel编译器编译、调用Intel MKL库，以期提高计算速度。笔者测试安装和使用R时，所用Linux系统为CentOS 7，R版本为R-3.6.1，Intel编译器（含MKL）2018和2019都用过（分别在两台机器上）。
动态链接库 动态链接库英文为DLL，是Dynamic Link Library 的缩写形式，DLL 是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库，DLL不是可执行文件。动态链接提供了一种方法，使进程可以调用不属于其可执行代码的函数。函数的可执行代码位于一个 DLL 中，该 DLL 包含一个或多个已被编译、链接并与使用它们的进程分开存储的函数。DLL 还有助于共享数据和资源。多个应用程序可同时访问内存中单个DLL 副本的内容。DLL 是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库。 定义 通过使用 DLL，
GitHub - Precancer/SCC: Immune evasion before tumor invasion in early squamous lung cell carcinogenesis[1]
存在的疑惑： 动态链接库到底如何来使用？特别是windows上面 解决方案： 本篇我们讲Windows上的动态链接库（Dynamic Link Library 或者 Dynamic-link Library，缩写为 DLL），它是微软公司在微软Windows操作系统中，实现共享函数库概念的一种方式。这些库函数的扩展名是 ”.dll"、".ocx"（包含ActiveX控制的库）或者 ".drv"（旧式的系统驱动程序）。 动态链接提供了一种方法，使进程可以调用不属于其可执行代码的函数。函数的可执行代码位于一个
作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱的一大科学计算库， Armadillo 因其简单易用的特性深受广大程序员和科学家的喜爱，也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。此外， Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo，作为 R 语言中的主要科学计算库，在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。除此以外，Armadillo 还在著名开源机器学习库 mlpack 中被用作主要的依赖库之一， 获得了极高的知名度。
使用RHadoop结合hdfs存储R语言输入数据 1 R语言是著名的开源统计分析和绘图语言，但限于功能，只能进行单机存储数据和计算，通过hadoop的功能可以存储更多的数据和并行计算。 Rhadoop包括rhdfs、rmr2、rhbase等R语言插件，rhdfs插件可以加载hdfs文件系统，rmr2可以使用mapreduce做并行计算。 这里先使用rhdfs来简单介绍下r语言怎样读取较大的文件 2 首先安装rhdfs插件，由于R语言要调用java 因此需要安装rjava插件 install.package
install.packages("rJava") install.packages("reshape2") install.packages("Rcpp") install.packages("iterators") install.packages("itertools") install.packages("digest") install.packages("RJSONIO") install.packages("functional")
最近我们被客户要求撰写关于Gibbs抽样的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理，但是这些原则的扩展并不是直截了当的
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | PakinJa 编译 | 笪洁琼，张天健，Aileen R语言是很多数据科学家和科研人员会用到的语言，根据自己的需要开发独立的R程序包可以使自己的工作更快捷方便，也便于与他人分享。本文摘自由三位MIT 麻省理工学院教授联合编写的教程“"Instructions for Creating Your Own R Package"”。 我们将按步骤指导并创建属于你的R安装包。 大数据文摘后台回复“R”下载英文完整PDF版教程。 教程全文包含三组不同的说明。本文涉及使用
我们对事物的看法各不相同，有时他人特别喜欢的语言可能会成为另一个人的的噩梦。而我个人的噩梦是用C语言进行日常的编程工作。
1写在前面 最近遇到一个大名鼎鼎的包叫Scanpy，用于单细胞测序的分析，不过需要在Python中运行。🫠 于是，我就研究了一下如何在Rstudio中调用这个神包。👀 这里和大家分享一下如何在Rstudio中调用python吧。🥰 2安装Python 2.1 方法一 你可以选择在官网直接下载安装，地址如下：https://www.python.org/downloads/ , 按照自己的操作系统下载即可。🤨 随后再配置环境。😁 2.2 方法二（推荐） 我们输入以下代码，如果是从来没有进行过操作的，Rst
在R语言中，安装R包是数据分析过程中不可或缺的一部分。当你需要执行特定的统计测试、可视化或其他任务时，你可能会发现相应的功能已经被封装在一个或多个R包中。然而，对于新手或需要一次性安装多个R包的用户来说，这个过程可能会有些繁琐。为了大规模安装所需要的R包，你可以使用几种不同的方法。以下是两种常见的方法：
https://pan.baidu.com/s/1kNngtcRUXH9J1CEeE2MaVw?pwd=oj5g 提取码：oj5g ##################################
起因 将代码组织到类中的一个重要原因是让代码更加“模块化”，可以在很多不同的场景中实现代码的重用。但类不是唯一的模块化代码的方式。 一般来讲，模块是一个独立的JS文件。模块文件可以包含一个类定义、一组相关类、一个实用函数库或者一些待执行的代码。 模块化的目标是支持大规模的程序开发，处理分散源中代码的组装，并且能让代码正确运行，哪怕包含了不需要的模块代码，也可以正确执行代码。 理想状态下，所有模块都不应当定义超过一个全局标识。 模块函数 通过把模块定义在某个函数的内部来实现，定义的变量和函数都属于该函数的局部
dll文件的编译生成 创建项目Win32控制台应用程序 创建项目1.png 创建项目2.png 配置属性 项目/属性 配置属性.png
最近忽然发现linux 上装R 包让人叫苦不迭，各种蜜汁依赖或路径原因的报错，比如单单一个rhdf5 和它的朋友们，就让我头疼欲裂：
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