https://www.cnblogs.com/jessepeng/p/10984983.html Linux 的R环境,可以通过anaconda jupyter notbook很容易的配置,见我之前的博客  https://www.cnblogs.com/shanyr/p/11276755.html 安装R包 Linux下安装R包一般有2种方式: 1. R CMD INSTALL 下载源码 R CMD INSTALL /.../mypackage.tar.gz 也可指定安装库路径: R CMD

前言 这是代谢组学数据分析的一个R包,包括用于代谢组学数据分析.可视化和功能注释等众多功能.最近有同事在集群中搭建蛋白和代谢流程,安装这个包出现了问题,于是我折腾了一上午. 这个包的介绍在:https://github.com/xia-lab/MetaboAnalystR,安装确实还比较复杂,依赖的东西太多太多.废话不多说,记录下安装历程. 安装过程 首先最好是已经安装了自己的R版本(非root),比如我的是R-3.5.2.然后进入R中,依照文档给的顺序依次安装: 第一步:安装依赖包 insta

前言 R对windows使用很友好,对Linux来说充满了敌意.小数据可以在windows下交互操作,效果很好很棒.可是当我们要处理大数据,或者要在集群上搭建pipeline时,不得不面对在Linux上装R及想要的R包这个难题,尤其是对非root用户而言更是艰难重重. 准备依赖库 依次安装:zlib/bzip/liblzma/pcre/curl,注意顺序和版本.目前3.4以上3.6以下R版本相对较为稳定和不过时,我自己安装的是3.5.2. cd zlib-1.2.11 ./configure -

R语言的使用,很大程度上是借助各种各样的R包的辅助,从某种程度上讲,R包就是针对于R的插件,不同的插件满足不同的需求,截至2013年3月6日,CRAN已经收录了各类包4338个. 一. R语言包的安装 1.通过选择菜单: 程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定. 2.使用命令 install.packages("package_name","dir") package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写. dir:包

相关学习资料 https://www.frozentux.net/iptables-tutorial/cn/iptables-tutorial-cn-1.1.19.html http://zh.wikipedia.org/wiki/Netfilter http://www.netfilter.org/projects/iptables/ http://linux.vbird.org/linux_server/0250simple_firewall.php http://linux.vbird.o

包(package)是多个函数的集合,常作为分享代码的基本单元,代码封装成包可以方便其他用户使用.越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建并分发,这些分发的R包,可以从CRAN 或 github 上获取,由于向 CRAN 提交包审核非常严格,有些开发者并没有将自己开发的R包提至CRAN的意向,通过 devtools 可以轻松从 github上下载安装.包的生命周期一般会经历 source.bundled.binary.installed和in-memory五个阶段.参考资料 (http://r-

[转]Linux中包管理与定时任务 第1章 软件查询 1.1 查询软件是否安装 rpm -qa |grep cron 查询是否安装了这个软件. [root@znix ~]# rpm -qa |grep cron crontabs-1.10-33.el6.noarch cronie-1.4.4-16.el6_8.2.x86_64 cronie-anacron-1.4.4-16.el6_8.2.x86_64 [root@znix ~]# 1.2 查看查询是否正在运行 [root@znix ~]# p

https://cosx.org/2013/11/building-r-packages-easily/ 最近想试一下捣腾一个 R 包出来,故参考了一些教程.现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发 R 程序包之忍者篇,以及 Hadley 大神(ggplot2 devtools 等一系列包的作者)的 教程.但是前者有一些过时,后者是全英文的,所以我这里记录一下比较简单的过程,给读者们一个参考思路.如果你有一些 R 程序,想塞到去一个自创的 R 包中,那么这篇文章就可能是你想要的.为了方便说明

R不必说,数据统计分析可视化的必备语言,R包开发的门槛比较低,所以现在随便一篇文章都会发表一个自己的R包,这样有好处(各种需求早有人帮你解决了)也有坏处(R包太多,混乱,新手上手较难).作为生信工程师,日常就是查看别人写的R包,分析数据,然后借鉴.修改,根据自己的需求开发新的R包. 参考: http://blog.fens.me/r-build-package/ R包开发 如何系统地学习 R 语言的各种 packages? Developing Packages with RStudio To

/******************************************************************************************* 版权声明* 本文为本人原创,本人拥有此文的版权.鉴于本人持续受益于开源软件社区,* 本人声明:任何个人及团体均可不受限制的转载和复制本文,无论是否用于盈利* 之目的,但不得修改文章内容,并必须在转载及复制时同时保留本版权声明,否*  则为侵权行为,本人保留追究相应主体法律责任之权利.* speng2005@gma

R 包 rgl 安装失败, X11 not found but required, configure aborted * installing *source* package ‘rgl’ ... ** package ‘rgl’ successfully unpacked and MD5 sums checked checking for gcc... gcc -std=gnu99 checking whether the C compiler works... yes checking f

第十六章.Linux程序包管理之yum及源代码安装 目录 yum介绍 yum配置文件 yum的repo配置文件中可用的变量 yum命令的使用 使用光盘作为本地yum仓库 如何创建yum仓库 编译安装的三步骤 开源程序代码的获取方式 安装后的配置 16.1.yum简介 Yum(全称为 Yellow dog Updater, Modified)是redhat系列linux系统的包管理工具.就是类似windows下安装软件那个下一步下一步的东西.由于linux的开源,所以linux下的软件有大量组件依

转自 http://bnuzhutao.cn/archives/901 一般 R 语言的书籍上,介绍安装 R 包的方法都是这样的: install.packages("packagename"); 一般而言这不会成功,因为它默认会安装到系统目录下面,而普通用户在这个目录里并没有写入的权限. 因此,需要在 install.packages 这个函数里面指定安装的路径,例如想安装到 /home/myname/R 这个目录,就这么写: install.packages("packa

本文在Creative Commons许可证下发布 自由软件的问题是开发人员没有稳定的资金来源支持,可能更新上做不到持续.经过考证和圈内朋友的帮助,现在把R包中高质量.持续更新的跟大数据事业相关的R包罗列如下:

只能已归档的文件才能追加文件. 如果tar.gz文件是如此生成:#tar -zcvf test.tar.gz  a.txt即tar.gz是压缩(-z)和归档(-c)文件,则无法给它追加文件:若果tar.gz文件是如此生成:#tar -cvf test.tar.gz  a.txt则可使用来追加文件:#tar -rvf test.tar.gz b.txt 查看归档内容: #tar -tf  test.tar.gz a.txt b.txt# tar -uf test.tar.gz ab 转自: lin

参考  设置环境变量R_LIBS将R包安装到自定义路径   实际上是可以解决问题的, #环境变量完成以后,启动(重启)R,运行 .libPaths() 加载R包时,发现路径仍然未变成自定义的. 那么参考  quantreg软件包加载失败.是要改路径么?新手求帮忙 开启R的时候用管理者身份打开[鼠标右键RStudio→以管理者身份运行],再运行,就会发现路径自定义成功. .libPaths()

Linux程序包管理 Linux中软件的安装主要有两种形式:一种是直接下载源代码包自行编译后安装,另一种直接获取rpm软件包进行安装. 程序的组成部分: 二进制程序:程序的主体文件,比如我们运行一个ls命令就是一个二进制程序. 库文件:程序的公用功能模块,比如A程序需要用一个打印机,B程序也需要一个打印机就可以公用这一个模块了.在window下库文件为.dll格式,linux下为/lib/*so格式的文件. 配置文件:通过设置配置文件来改变程序启动时的运行特征. 帮助手册:使用的帮助文档.  

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈 看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+

MacOS 上安装 R 包 install.packages("data.table") 后面提示是否安装需要编译的版本: Do you want to install from sources the package which needs compilation?y/n 选择了 y 之后,报错 clang: error: unsupported option '-fopenmp' 网上找到的解决方法是: 安装 clang-omp brew install clang-omp 但是提

这一章讲了两方面的内容,如何使用 R 包和帮助文档. R包 下载 R 包 命令: install.packages("<nameofpackage>") R 会话中启用 R 包 命令: library(<nameofpackage>) 帮助页面 求助命令 帮助页面 : ?sample帮助页面的帮助页面: ??sample 内容 帮助页面的内容包括 Description Usage Argument Details Value See Also:另请参阅 Exa