R语言究竟能不能处理大数据，其实这个问题的答案取决于你怎样定义所需处理的大数据。R是一种语言，同时也是一种工具，并且是运行在电脑上的，运行的结果也受到电脑的性能影响。那么既然要处理大数据，关键在于如何提高使用R语言处理分析数据的效率。 简单说，有三点： 1）使用运行速度更快的电脑； 2）学习使用各种高效的package； 3）使用Revolution R代替原生的R程序。 第一点暂不讨论，从第二点说起吧。 1. 适合处理大数据的R package 众所周知，R语言的主要优势在于各种包，有的包可以极大的提高工
摘要：Revolution Analytics已经提供了一个商业级R语言发行版Revolution R Enterprise,作为一个用于统计分析和基于数据图形渲染的开源编程语言，R语言人气甚高，已在金融、制药、新闻传媒和市场营销等行业获广泛使用。 【编者按】“收集数据只是第一步，分析数据才是关键”，R语言的发展满足了大数据时代统计编程的需求，然而开源环境下的R语言面临着诸多问题，商业支持或许会给R语言带来更好的发展，Revolution Analytics首先推出了AdviseR，CF
上一起和大家聊了SAS和R在语法上的区别，本期继续昨天的话题，从“性能与并行计算（Performance & Parallel Computation）”这个方面来比较SAS和R。性能一直是许多同学孜孜追求的目标之一，SAS和R为了实现高性能各有什么独门秘籍？易用性怎样？本期将为您揭晓
托马斯·斯莫尔的ML / DL博客最近回顾了数据科学，机器学习和深度学习显著的进步-其中许多涉及R和/或微软。以下是他们的亮点： R Project R和Python保持其作为开放数据科学主要工具的领导地位。Python与R的争论仍在继续，一个新的共识是数据科学家应该考虑学习两者。R有一个更强大的统计和机器学习技术库，在使用小数据时更加灵活。Python更适合开发应用程序，而Python开源许可证对商业应用程序开发的限制较少。 R用户社区在2016年继续扩大。在2016年O'Reilly数据科学薪资调查
上次关于MRO的文章推送之后，许多小伙伴表示对于Microsoft R这个增强版本的R相当有兴趣，希望大猫快点更新，所以大猫加班加点（最近要投Paper，时间有点紧啊），经过若干小时的奋战，新一期的大猫课堂又和大家见面啦！
编译|丁雪 校对丁一 对于那些对R语言还不熟悉的朋友，我先来做一个简单的介绍。首先，R是非常吸引人的一门语言。如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能，部分原因是R语言的使用人数大大提升。如今它正
对于那些对R语言还不熟悉的朋友，我先来做一个简单的介绍。首先，R是非常吸引人的一门语言。如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能，部分原因是R语言的使用人数大大提升。如今它正被各种各样的专家们使用，包括软件开发、商业分析、统计报告和科学研究。你很有可能在工作中接触到R语言，你还可能会考虑学习和使用这门语言。 如果你需要证明，没有比一些反映R的增长的独立排名更好的了。R语言闯入近几年流行编程语言Tiobe指数的前20名；2015年， IEEE将R列在2015年十大编程语言的第6位。另外，随着数据密集型
对于常规语言来说，字符串的理解对于大多数人来说不是难事。当新手开始接触Rust时,字符串&str,String会让他们丈二和尚摸不着头脑。本文详细介绍了Rust中字符串使用困难的原因。
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
LiveCode 首席执行官 Kevin Mille 近日发布公告称，未来将选择闭源的方式进行 LiveCode 的开发。
近年来，随着分布式数据处理技术的不断革新，Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新，对大数据集合的计算和存储成为现实，数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下，是否能探索和挖掘数据价值，具备精细化数据运营的能力，就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
相信大部分R语言初学者，在刚开始入门之处，都曾被告诫在处理多重复任务时，尽量不要使用显式的for循环，而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数，这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外，你还有另外一个更好地选择，就是利用一些支持并行运算的扩展包，来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包，这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包，之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中，曾经演示过具体的代码。 library("fore
在这篇文章中，我将试图使用一种新的方法来介绍数据科学编程。 R vs. Python question中集中谈论了数据科学编程的问题，每个人都有自己关于编程的看点，包括受人尊敬的自然杂志（Programming – Pick up Python）。 在这里，我试图让我们跳出R vs. Python类型的争论，转而尝试同时教授R, Python and SQL。为了做到这一点，我们需要首先看看数据科学的第一个大命题（数据科学中我们正在解决的问题），然后看看这些问题是怎么通过不同的
R编程语言最早出现于1993年，而在2000年，它的第一个符合产品质量的版本R-1.0发布了。自那之后，R就成为了统计分析方面的业界标准，围绕着这门语言出现了大量的图形界面工具，以及可用于各种IDE及文本编辑器的包。 Revolution Analytics是一家成立了9年的公司，他们为R语言提供商业级的支持服务。但就在最近，微软收购了这家公司，作为他们向大数据及机器学习领域迈出的第一步。这次收购的结果是在即将问世的SQL Server 2016中将提供对R语言的支持。 SQL Server R Servi
数据抓取中的密集任务处理，往往会涉及到性能瓶颈，这时候如果能有多进程的工具来进行支持，那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。 导入待下载的文件： 在R语言中，文件下载的思路一般有三种可选方案： 方案1——构建显示循环： 一共10个PDF文件，下载过程未设置等待时间，平均4.5m，一共44.5m,总耗时100m。 方案2——使用plyr包中的向量化函数 有点惨，同样的10个pdf文档，耗时机会没啥变化，这一次是99.89,比上一次99.9
大数据时代，考计算机证已经out到天边去了。具备大数据分析相关经验的数据科学家与分析师以及了解如何打理Hadoop集群与其它技术的工程师与开发人员如今正变得炙手可热。当下与大数据紧密相关的认证数量正迅
大家好，马上就要开始过新年了，祝大家新年快乐，身体健康，阖家幸福，事业有成！今天也是我放假的第一天，因此有时间开始继续我的分享了。
目前，大数据行业面临人才荒的现状，伴随大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐，同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师，这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此，互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢，获取大数据认证就是极佳的方式。 如今，数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师，以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求，很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下，如果拥
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
数据抓取中的密集任务处理，往往会涉及到性能瓶颈，这时候如果能有多进程的工具来进行支持，那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。 导入待下载的文件： library("dplyr") mydata<-read.csv("D:/Python/File/toutiaoreport.csv",stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE) 抽取报告的url和报告名称： mydata1<-mydata[1:10
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
我们书接上回，继续聊 Java 17 的更新。这篇我们介绍一下 JEP 409: Sealed Classes。
我们前面的五篇文章基本都是在说将一个集合转成一个流，然后对流进行操作，其实这种操作是最多的，但有时候我们也是需要从流中收集起一些元素，并以集合的方式返回，我们把这种反向操作称为收集。
我们今天给大家介绍一个通过人类肿瘤的进化条件所选择的事件介绍。其只设计了Linux下的版本所以我们如果需要安装在windows下还是需要利用devtools进行编译安装。当然，其依赖的包还是需要我们自己去安装。那么我们看下其流程吧。
有读者给大猫留言，说看你公众号文章中的界面截图，似乎和我用的R不一样？的确如此，大猫用的IDE（集成开发环境）既不是R自带的图形界面RGui，也不是常见的RStudio，而是微软家的Visual Studio，甚至大猫所用的R版本也不是普通的CRAN社区版，而是带有多线程运行库Microsoft R Open。这两者结合在一起可以让你完成以前难以想象的事：团队协同、矩阵运算效率提高300%、灵活地自定义用户界面，多种语言在同一框架内开发、Azure云以及SQL Server数据库无缝结合……是不是听着有点小激动？那就继续往下读吧！
Area of a Surface of Revolution 旋转曲面的面积 先看一下简单物体的面积： circular cylinder圆柱的侧面表面积： 可以直观得到： 而对应的circula
Computing volumes for solids of revolution using cylindrical shells（利用柱壳法计算旋转体体积）:
下面将会对机器学习算法的不同的实现范式进行讲解，既有来自文献中的，也有来自开源社区里的。首先，这里列出了目前可用的三代机器学习工具。 传统的机器学习和数据分析的工具，包括SAS，IBM的SPSS，Weka以及R语言。它们可以在小数据集上进行深度分析——工具所运行的节点的内存可以容纳得下的数据集。 第二代机器学习工具，包括Mahout，Pentaho，以及RapidMiner。它们可以对大数据进行我称之为粗浅的分析。基于Hadoop之上进行 的传统机器学习工具的规模化的尝试，包括Revolution Anal
前几期的大猫课堂中大猫教了大家“10行代码搞定滚动回归”，在那一期的最后大猫说文章中给出的是目前大猫看到的最快的实现方法，“如果有发现更快方法的小伙伴一定要联系大猫”，emmmm……现在看来大猫不得不自己寻找更快的方法了，因为大猫前几天遇到了这样一个需求：需要处理大约2700个股票的120日滚动回归，每次滚动回归包含一个OLS以及一个GARCH拟合。按照平均每个股票7年历史，每年250个交易日来算，那就大约需要完成2700*7*250*2=940万次拟合！这个运算在大猫的i7 3.5G+32G+1T SSD的地球人上似乎要永远运行下去，于是大猫只得乖乖停止进程思考提高运算效率的办法。
这款游戏的开发者名为Richard Ziegler，他花费3个月的时间完成了这款游戏。据悉，它的创作灵感来自YouTuber MowtenDoo，以及一位因脱裤子而走红的网红Pants Guy。《Pa
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些：
首先，我们基于 HTTP 编程中介绍的 net/http 包来实现一个简单的 HTTP 服务器作为 Web 服务器：
最近阿粉在折腾一台服务器，折腾的过程中往往会需要安装很多依赖软件，有的是在官网下载压缩包，有的是通过系统命令直接安装，在通过系统命令直接安装的时候，就会有类似下面的进度条出现。
接着之前写的并行算法parallel包，parallel相比foreach来说，相当于是foreach的进阶版，好多东西封装了。而foreach包更为基础，而且可自定义的内容很多，而且实用性比较强，可以简单的用，也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
LAS VEGAS: Data analytics have been used in the enterprise for some time, but IBM claims that Watson will create an information revolution leading to companies becoming data-driven "cognitive businesses". Bob Picciano, senior vice president of IBM Analytic
来源：数据STUDIO 机器学习杂货店本文约1200字，建议阅读5分钟我们一起聊一聊Pandas增加和改进的内容。 Pandas[1]是一个用于处理数据的Python库，在Python开发者中非常流行。相信你已经对他非常熟悉了。 随着现在数据量越来越多，pandas的局限性也日渐凸显，在处理大数据时非常恼火，从而选择更加合适的工具，如pyspark等大数据处理框架。 而 Pandas 2.0 也是朝着这个方向迈出的一步，接下来我们一起聊一聊Pandas增加和改进的内容。 更快和更有效的内存操作 本次最大
上一篇中，主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理，其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务，那就是parallel包，其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr包内的_pply组函数一致。 library("parallel") detectCores() #计算计算机核心数： detectCores(logical=F) #获取实际物理核心数 以下可以通过这两个包来对比一下，同样的代码环境下，两者之间的性能如何。 library("h
因为我学习的需要，要做模拟，需要用到前人写好的函数，然后又需要大量的循环（模拟一百次，每次生成500条曲线，450条训练，50条做预测）。每次做个运算要半个小时左右，实在是受不了了之后，找了很多的博客和也下载了cran的帮助文档来看。最后终于一遍遍的试出来了。
Java8 为开发者带来了许多重量级的新特性，包括Lambda表达式，流式数据处理，新的Optional类，新的日期和时间API等。这些新特性给Java开发者带来了福音，特别是Lambda表达式的支持，使程序设计更加简化。本篇文章将讨论行为参数化，Lambda表达式，函数式接口等特性。
很多人都介绍过Gradle 7.+提供新依赖管理工具VersionCatalog，我就不过多介绍这个了。我们最近也算是成功接入了VersionCatalog,过程也还是有点曲折的，总体来说我觉得确实比我们当前的ext，或者说是用buildSrc的形式进行依赖管理是个更成熟的方案吧。下面是几个介绍的文章，尤其可以看看三七哥哥的。
关于stream 流式操作，在rt.jar 包里面，ReferencePipeline管道方式操作数据 下面集成所有操作方法，利用这些流，处理大数据的方式，效率提升明显，并且很多语言都支持这种操作，相当于统一了这种编程方式。
上文已经完成了自定义授权策略，那么接下来就得完善我们的权限管理了。不然没有数据，如何鉴权~
大师兄最近对一个工具库的使用上瘾了！这个给大家分享下。这是每个 JavaScript 程序员都应该掌握的工具:Ramda
可以看到并行计算香对于多核串行计算在提高效率方面说有大的提高，本节内容介绍到此结束过程仅供参考；
作者：核子可乐 编译 编辑：王玉圆 摘自：IT168 在今天的商务环境当中，企业正越来越多地向高级分析机制伸出求助之手，希望借此从规模更庞大且各类愈发繁杂的数据中汇总出指导性意见，进而找到可行模式、异常情况与可预测结果。 “我们的研究结果清晰地表明，高级分析正在迅速成为企业运营与决策制定流程中的组成部分，而且其影响范围几乎涵盖了所有产业门类，”研究企业Hurwitz & Associates公司COO兼首席分析师Marcia Kaufman与高级分析师Daniel Kirsch在最近发布的《高级分析：20
我们继续来解答 WPJAM Basic 插件「CDN 加速」功能的常见问题，今天是图片不能正常显示和没有替换为 CDN 域名这两个问题：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/89022065
本说明介绍了具有Student-t改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计方法。
最近使用lambda表达式，感觉使用起来非常舒服，箭头函数极大增强了代码的表达能力。于是决心花点时间深入地去研究一下java8的函数式。
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