笔者寄语:菜鸟笔者一直觉得r CRAN离我们大家很远,在网上也很难找到这个社区的全解析教程,菜鸟我早上看到一篇文章提到了这个,于是抱着学渣学习的心态去看看这个社团的磅礴、威武。 CRAN(The Comprehensive R Archive Network):全面R档案网站 1、R社区——主界面:https://www.r-project.org/ 主要功能:提供下载、最新版本的信息 2、R社区——CRAN Mirrors:https://cran.r-project.org/mirrors.html 主要功能:世界各地镜像地,挑一个离你近的。 3、R社区——Contributed Packages:https://cran.r-project.org/web/packages/ 主要功能:已有多少函数包(20160420有8280个)、按时间排列 、按出版名称排列、安装包的方法、手动安装包的方法、自己编包的一些规则 4、R社区——CRAN Task Views:https://cran.r-project.org/web/views/ 主要功能:
使用说明 网站链接:https://cran.r-project.org/web/views/(原文链接直达) ? tools Packages for learning Bayesian statistics Packages that link R to other sampling engines 最后给出 CRAN Reference manual2 小编有话说 这篇推文介绍了CRAN中的任务视图网站,相信适合每位使用R语言做科研的伙伴。小编用了也表惊喜(知道的太晚了,哎)。 再此,推荐给大家这个宝藏网站,当然 CRAN 中还包含了很多宝藏,大家可以探索探索?。 参考资料 [1] ctv: https://cran.r-project.org/package=ctv
手工下载包,然后本地手动安装 操作步骤如下: 1、到R镜像下载页面 根据你的系统点击不同下载入口 选择你的运行环境:linux/mac/windows https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN / (我的是windows) 2、点击contrib 3、点击contrib进入R包下载目录页(根据不同版本选择) 4、进入到Index of /CRAN/bin/windows/contrib/3.6 / R包列表页 ctri+F 查找你需要下载的包 5、R-studio手动安装本地包 相信接下来你也知道怎么做啦 【拓展阅读】 1.通过Github仓库名和包名安装 不是所有的R包都提交上传到CRAN
CRAN 上这个包的版本仍是其发布版本。 当我编码完包后,我就学会了如何将它发布在 CRAN 上共享给其他社区成员。将包发布在 CRAN 上是最难的一步,因为为了维持 CRAN 上包的质量和稳定性,要对包进行大量的严格测试。 将包提交至像 CRAN 之类的主要仓库时需通过严格的质量测试。 不断进行更新。如果包的维护人员在 CRAN 上的更新活动不活跃,他的包就会被遗弃。 4. 在发布包的过程中会用到两大平台:CRAN 和 GitHub. 6.1 在 CRAN 上发布你的包 将包发布在 CRAN 上是较难的一步,因为在成功发布前要对包进行大量的严格测试。 在完成在 CRAN 上的发表后,我意识到这次发表为我带来了以下好处: 我开始深深感激在 CRAN 上发布包之前进行的质量检查。
一棵树)精通R包制作,为了让野路子出来的代码更完善,拉上树神一起干,不仅实现截取多个截断,还可以对任意ggplot2对象进行截断,再不断测试修补bug之后,gg.gap终于在今天这个有意义的日子正式上线CRAN
根据自己的版本点击下面的链接即可直接下载 R 软件了: Linux:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/linux/ Mac 系统: https: //mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/macosx/R-3.6.2.pkg Windows 系统:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn /CRAN/bin/windows/base/R-3.6.2-win.exe 下载好之后一路安装即可。 Windows 用户:安装 Rtools:Windows 构建工具 Windows 用户需要安装这个工具:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows /", x = "", y = "") 可以看到,今年截止到今天,CRAN 上一共有 15334 个 R 包,今天新发布的 + 更新的有 6428 个!
作者基于这些观察和分析,提出了上下文推理注意网络(CRAN)来根据全局上下文自适应调整卷积核。具体来说,作者是提取了全局上下文描述符,并通过语义推理进一步增强了这些描述符。 我们的CRAN可以根据语义推理增强的全局上下文自适应地调整卷积核。 作者提出将上下文信息提取到潜在表示中,从而生成包含全局上下文描述符。作者进一步通过使用描述符与语义推理的关系来增强了描述符。 、 与RCAN相比,作者的方法通过修改其中的注意力模块从而得到了卓越的性能,这进一步证明了作者提出的CRAN可以通过调整Conv层内核和全局上下文推理注意来进一步提高性能。
apt-get install r-cran-plyr r-cran-xml r-cran-reshape r-cran-reshape2 r-cran-rmysqlsudo apt-get install r-cran-rjavasudo apt-get install r-cran-glmnetsudo apt-get build-dep r-cran-bootsudo apt-get build-dep r-cran-classsudo apt-get build-dep r-cran-clustersudo apt-get build-dep r-cran-codetoolssudo apt-get apt-get build-dep r-cran-masssudo apt-get build-dep r-cran-matrixsudo apt-get build-dep r-cran-mgcvsudo apt-get build-dep r-cran-nlmesudo apt-get build-dep r-cran-nnetsudo apt-get build-dep r-cran-rpartsudo
maptree包(http://cran.r-project.org/web/packages/maptree/index.html)和pinktoe包(http://cran.r-project.org party包也提供了基于条件推断树的随机森林法(http://cran.r-project.org/web/packages/party/index.html)。 )和lars包(http://cran.r-project.org/web/packages/lars/index.html)可以执行参数受到某些限制的回归模型。 5)Boosting : gbm包(http://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html)和boost包(http://cran.r-project.org caretLSF包(http://cran.r-project.org/web/packages/caretLSF/index.html)和caretNWS(http://cran.r-project.org
深感遗憾,我以前的教程还特意选择了他,比如下面的安装最新版R语言: sudo vi /etc/apt/sources.list# deb http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN/bin 安装R语言,首先需要搞清楚你的Ubuntu系统版本:https://wiki.ubuntu.com/Releases 我重新查找了现有镜像列表:https://cran.r-project.org/mirrors.html /CRAN/ TUNA Team, Tsinghua University https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/ University of Science and Technology /CRAN/ Elite Education https://mirror.lzu.edu.cn/CRAN/ Lanzhou University Open Source Society http:// mirror.lzu.edu.cn/CRAN/ Lanzhou University Open Source Society 所以我上面的代码里面的 xmu 徐更换为 ustc ,看样子大学的排名还是很有意义的呀
但问题是 https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/ 是位于国外的服务器,下载速度慢的令人发指。 方法一 使用清华大学的 CRAN 镜像下载 Rtools,镜像地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/,如果你记不住这一串常常地址,可以从 CRAN 官网点击进去 CRAN/bin/windows/Rtools/ 这里面有一个问题需要注意,即点击 "this page" 访问 R 其他版本对应的 Rtools 时会默认跳转到 CRAN 官网默认的页面!!! options("repos"=c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) install.packages('installr') library (installr) install.Rtools() 这是通过设置清华大学 CRAN 后,先安装installr包,再通过这个包直接下载安装 Rtools,速度上同样也是杠杠的。
R包的两大分发位置是CRAN和bioconductor,CRAN的R包是本文讨论的重点,bioconductor包的版本依赖比较严格,因此本文暂不分析bioconductor包的旧版本安装。 如何寻找旧版本的CRAN R包 CRAN是The Comprehensive R Archive Network,它是分发各版本R及R包的地方。 如果需要查找旧版本的R包,需要先找到此R包在CRAN上的主页地址,方法如下: 打开R packages列表页面 在CRAN主页https://cran.r-project.org/,找到左侧的Packages 便捷寻找CRAN R包 除了一步一步的按照上述步骤寻找R包主页,一个更方便的方式是: 方法1:搜索引擎直接搜索CRAN+包名即可,一般第一个就是。 方法2:构造R包的CRAN网址:https://cran.r-project.org/web/packages/{包名}/index.html 比如car包:https://cran.r-project.org
即是速度较快的镜像 mirrorselect 包提供了两个功能:mirrorselect 返回镜像的访问时间: > x <- mirrorselect::mirrorselect(c("http://cran.stat.upd.edu.ph /", + "http://healthstat.snu.ac.kr/CRAN/", + "http://cran.ism.ac.jp /")) > head(x) mirror speed http://cran.ism.ac.jp / http://cran.ism.ac.jp/ 0.817 http://cran.stat.upd.edu.ph/ http://cran.stat.upd.edu.ph/ 1.331 mirrorselect::get_mirror() 返回bioc 或cran 的镜像列表。
以下是两种常见的方法:常用安装install.packages函数是我们常用的安装R包的方式,需要注意的是这些R包必须是在CRAN仓库中,否则安装将会失败。 ](http://cran.us.r-project.org)")除了联网安装R包外,R还提供本地下载压缩包安装模式。 <- function(packages=packages_CRAN , type="CRAN"){ #packages=packages_CRAN #type="CRAN" # invisible(lapply(packages, library, character.only = TRUE)) }InstallPackageFun(packages=packages_CRAN , type="CRAN")InstallPackageFun(packages=packages_biocond , type="bioconductor")高效方式二除了上面这种大规模安装未安装过的
在其他项目的测试中,MRO相比CRAN R都有着2x~50x的提高。可能有小伙伴会问,那CRAN R在多线程形况下性能有多少提高呢? 大猫提醒大家,CRAN R执行命令是单线程的,因此哪怕在多核CPU上跑CRAN R,性能也不会比单核有多大提高!” \n")) } # 配置镜像 r <- getOption( "repos" );# set CRAN mirror for users in China r[ "CRAN" ] <- "https ://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"; # CRAN的镜像地址 options( repos = r ) BioC <- getOption( "BioC_mirror 只不过mran 毕竟是cran 的升级,因此版本更新慢了一点,R 都4.0.5 它还是0.2 版本。
#自定义函数 cal = function(a,b,c = 2){(a+b)*c} #c=2为函数默认值 cal(1,2) cal(1,2,3) #函数默认值可更改 输出结果: R包的安装 R包库:CRAN 、Bioconductor CRAN:R包默认的安装库 Bioconductor:生信相关的R包库 #设置CRAN和Bioconductor的国内镜像 options("repos"=c(CRAN ="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/" ) #CRAN安装R包 install.packages("tidyr") install.packages('BiocManager') #Bioconductor安装R包 BiocManager: /bioconductor/ # 中科大镜像 # http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/ # http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/ #CARN更新所有
编程语言下载和安装r包的镜像地址永久性固定,对我来说用处不大,因为感觉不同地区网络差异太大了,我在学校使用澳门网络,在办公室使用电信和联通,在家里使用移动,出差在路上使用自己的手机WiFi热点,它们对GitHub或者cran / TUNA Team, Tsinghua University https://mirrors.bfsu.edu.cn/CRAN/ Beijing Foreign Studies University /CRAN/ KoDDoS in Hong Kong https://mirrors.e-ducation.cn/CRAN/ Elite Education https://mirror.lzu.edu.cn /CRAN/ Lanzhou University Open Source Society https://mirrors.nju.edu.cn/CRAN/ eScience Center, Nanjing University https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/ Tongji University https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/cran
CRAN的Cluster任务列表(http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html)有更全面的信息,ks包里的rmvnorm.mixt()和dmvnorm.mixt 树方法: CRAN的MachineLearning任务列表有对树方法的细节描述。 maptree包(http://cran.r-project.org/web/packages/maptree/index.html)和pinktoe包(http://cran.r-project.org 5)Boosting : gbm包(http://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html)和boost包(http://cran.r-project.org caretLSF包(http://cran.r-project.org/web/packages/caretLSF/index.html)和caretNWS(http://cran.r-project.org
“综合R档案网络”(CRAN)是一系列站点(称为镜像),它们携带相同的材料,由许多R包和R分发本身组成。您可以从任何CRAN镜像下载R和许多R软件包,但我们将使用RStudio镜像。 CRAN上的Ubuntu存档使用ID为E084DAB9的密钥进行签名。将此密钥添加到您的系统。 如前所述,CRAN不仅托管R本身,还托管许多R软件包。要安装CRAN上托管的新R包,或更新现有R包,可以使用R中的install.packages()函数。 上但不在CRAN上。 有关CRAN及其提供的更多信息,请访问CRAN官方网站。 ## 在本指南中,我们完成了在Ubuntu 14.04 腾讯CVM上设置R所需的步骤。
“综合R档案网络”(CRAN)是一系列站点(称为镜像),它们携带相同的材料,由许多R包和R分发本身组成。您可以从任何CRAN镜像下载R和许多R软件包,但我们将使用RStudio镜像。 CRAN上的Ubuntu存档使用ID为E084DAB9的密钥进行签名。将此密钥添加到您的系统。 如前所述,CRAN不仅托管R本身,还托管许多R软件包。要安装CRAN上托管的新R包,或更新现有R包,可以使用R中的install.packages()函数。 上但不在CRAN上。 有关CRAN及其提供的更多信息,请访问CRAN官方网站。 在本指南中,我们完成了在Ubuntu 14.04 腾讯CVM上设置R所需的步骤。