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2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
40310发布于 2020-09-16 - 来自专栏悟道
2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
32620发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
54210编辑于 2022-11-08 - 来自专栏coding for love
2-5 浅析webpack打包内容
Hash：本次打包的一个标识。 Version：使用的webpack版本 Time：本次打包耗时 Built at: 生成时间
84940发布于 2019-05-24 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
94520编辑于 2023-01-09 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
40640发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
69730发布于 2019-11-08 - 来自专栏python3
Python-爬虫03：urllib.r
浏览器 就是互联网世界上公认被允许的身份，如果我们希望我们的爬虫程序更像一个真实用户，那我们第一步就是需要伪装成一个被浏览器。
85120发布于 2020-01-19 - 来自专栏机器学习养成记
R语言爬虫与文本分析
之前用python做过简单的爬虫与分析，今天尝试一下用R完成相应的功能。首先用R爬取了《了不起的麦瑟尔夫人》豆瓣短评作为语料，然后进行了词云绘制、关键词提取的基本操作。 代码实现 R语言中，有两种进行数据获取的方式。一种是RCurl包+XML包，过程与python中的urllib与bs4相似，先读取网页代码再对html代码进行解析。 用wordcloud2绘制词云的方法在十九大讲话文本分析（R语言）中也有介绍，本次我们用自定义图片的方式设置词云形状，即设置figPath参数，注意，图片需要存放在wordcloud2中默认的文件夹下，
2.3K140发布于 2018-04-10 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏机器学习AI算法工程
python爬虫+R数据可视化 实例
Python 和 r语言这对黄金搭档，在数据获取，分析和可视化展示方面，各具特色，相互配合，当之无愧成为数据分析领域的两把利剑。 该项目分为两个模块： 1，数据准备阶段 采用python网络爬虫，实现所需数据的抓取； 2，数据处理和数据可视化，采用r语言作为分析工具并作可视化展示。 login_url = post_url 以下即可采用正则表达式，提取 今日发帖数，会员人数，在线人数 代码如下： #正则获取列表页 user_num,topic_num,online_num 这种广度搜索爬虫都会涉及到需要补全链接的坑 第二，数据处理和数据可视化 主要采用r语言读取数据，进行频数统计和图表展示 简单贴几段代码： 读取剪切板数据 并采用table()函数求频数 data3<-read.table("clipboard r语言版 ?
1.9K40发布于 2018-03-14 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
网页爬虫-R语言实现基本函数
#*************网页爬虫-R语言实现，函数库文件*******# #****作者：H***************************************# #****版本：v0.1
80240发布于 2019-02-14 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
【R语言】文本挖掘| 网页爬虫新闻内容
图4 网页爬虫结果
2K10发布于 2021-01-28 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
网页爬虫-R语言实现基本函数
#*************网页爬虫-R语言实现，函数库文件*******# #****作者：H***************************************# #****版本：v0.1
95170发布于 2018-03-16 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
计算杂合度 plink --bfile HapMap_3_r3_9 --het --out R_check 结果文件： .het (method-of-moments F coefficient estimates 杂合度可视化 R代码： het <- read.table("R_check.het", head=TRUE) pdf("heterozygosity.pdf") het$HET_RATE = (het //g' fail-het-qc.txt |awk '{print $1,$2}' > het_fail_ind.txt 使用remove去掉这两个个体 plink --bfile HapMap_3_r3 _9 --remove het_fail_ind.txt --make-bed --out HapMap_3_r3_10 5. 结果文件 HapMap_3_r3_10.bed HapMap_3_r3_10.bim HapMap_3_r3_10.fam HapMap_3_r3_10.log
2.3K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏小徐学爬虫
告别低效：构建健壮R爬虫的工程思维
这些教训让我明白，熟练不等于精通，R爬虫的艺术不在于写出能跑的代码，而在于构建健壮、高效且礼貌的工程。今天，我想分享这些用教训换来的经验，希望你无需重蹈我的覆辙。 R语言爬虫老手，尤其是在从其他语言（如Python）转过来，或者习惯了小规模、一次性脚本的数据分析师，常常会陷入一些特定的思维定式和误区。这些误区会导致代码脆弱、效率低下，甚至引发法律风险。 以下是一些R语言爬虫老手都会犯的误区及其详细的解决方案：误区一：过度依赖 rvest + SelectorGadget 的“万能”组合表现： 认为所有网站都可以用 rvest::html_nodes() 根源： 低估了反爬虫机制的敏感性。默认的R User-Agent（例如 libcurl/... 或 r-curl/...）非常显眼。解决方案：模拟真实浏览器： 总是设置合理的HTTP请求头。 回顾这些坎坷，我的核心领悟是：强大的R爬虫绝非一堆函数调用，而是一个精心设计的系统。它需要我用侦探的眼光去发现隐藏API，用工程师的思维去处理错误与重试，用外交官的姿态去管理会话与延迟。
22510编辑于 2025-09-08 - 来自专栏R语言交流中心
R语言网络爬虫之Pubmed API的使用
今天我来给大家介绍一下Pubmed API是如何在R语言中运用自如的。 1. 我们需要安装R语言实现网络爬虫的两个关键包： XML，RCurl。 安装R包大家都熟悉了： install.packages('XML'); install.packages('RCurl'); 或者你如果觉得写代码麻烦，你也可以通过R语言菜单实现： ? 2. R包安装成功后，在进行网络爬虫时需要加载这两个包：XML，RCurl。 R代码： library(XML) library(RCurl) 完成R包的加载。 3. R语言调用Pubmed API代码实例（获取基因SI和cancer相关的文献）： path='https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi
7K40发布于 2019-07-31 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
18610发布于 2018-08-27 - 来自专栏机器学习AI算法工程
R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习
在学完coursera的getting and Cleaning data后，继续学习用R弄爬虫网络爬虫。主要用的还是Hadley Wickham开发的rvest包。 再次给这位矜矜业业开发各种好用的R包的大神奉上膝盖。。。 言归正传，拿了几个网页练手。 包括对拉勾网爬了一下虫，还尝试了对国外某黄页爬虫，对ebay用户评价爬虫分析其卖家卖的东西主要在哪个价格段（我查的那个卖家，卖8.99和39.99最多，鞋子类），做了一下文本挖掘，还有爬了一下股票数据， 不过这个研究让我深刻体会到了爬虫的有效性！好玩！实用！ 受张丹老师的两条均线与R语言)鼓舞好大！我觉得学R嘛，用到实处才是重要的！玩爬虫玩的太开心都没跟JHU的课了。。。。 以后可以尝试按照自己和老爸的看股票习惯开发出类似的选股模型来~~
1.9K30发布于 2018-03-12 - 来自专栏小徐学爬虫
R语言初学者爬虫简单模板
习惯使用python做爬虫的，反过来使用R语言可能有点不太习惯，正常来说R语言好不好学完全取决于你的学习背景以及任务复杂情况。 对于入门学者来说，R语言使用rvest+httr组合，几行代码就能完成简单爬取（比Python的Scrapy简单得多），R语言数据处理优势明显，爬取后可直接用dplyr/tidyr清洗，小打小闹用R语言完全没问题 以下是一个适合初学者的R语言爬虫通用模板，使用rvest和httr包实现。 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:107.0) Gecko/20100101 Firefox/107.0")# ======================# 核心爬虫函数 ，常见的还是python爬虫，因为起特性可能经常遇到一些问题，例如：乱码问题、动态内容、登录验证、分页爬取，分别总结了对应的处理方法，如有更多问题可以留言咨询我。
26810编辑于 2025-07-03
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