R语言—如何安装Github包的解决方法,亲测有效 准备安装材料: R包-REmap GitHub下载地址:https://github.com/lchiffon/REmap R包-baidumap GitHub下载地址:https://github.com/badbye/baidumap 准备环境条件: #方法一:在线安装 install.packages("devtools") install.packages("rJava") library(rJava) l

本文介绍的kafka_exporter是prometheus监控系统中针对kafka的一款监控插件,要使用这个监控插件,kafka的版本需要满足 0.10.1.0 及以上. 项目的github地址:https://github.com/danielqsj/kafka_exporter 一.安装kafka_exporter 1.安装go [root@localhost ~]# go bash: go: command not found [root@localhost ~]# yum -y ins

maven的安装与配置:http://pansanday.blog.163.com/blog/static/381662802012727103454743/ maven上传jar包到库里面: 将私有的jar包或者maven(http://maven.apache.org)找不到匹配的jar包,导入到本地库中: mvn install:install-file -Dfile=d:/Downloads/apache-activemq-5.5.0/lib/activemq-core-5.5.0.ja

R > -------------------------------------------------[解决方案]1.使用命令单独安装caret,安装的时间很长.install.packages("caret", dependencies = c("Depends", "Suggests")) 需要安装依赖的包全部安装之后,就可以了.依赖包如下:dependencies ‘doMC’, ‘rpvm’, ‘Rcompression’, ‘

起因: Nuget图形化操作界面各种卡顿,或者有时干脆就连不上了.所以用命令还是很必须的. 常用命令: 安装 Entity Framework : PM> Install-Package EntityFramework 安装 Json.NET :PM> Install-Package Newtonsoft.Json 安装 RestSharp:PM> Install-Package RestSharp   卸载:Uninstall-Package RestSharp   ---------

1.综述 越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建,其中一部分原因是devtools包使得开发R包1变得更加简单.devtools包不仅让开发R包变得简单,而且用于分发R包. 当开发者发布一个R包的时候,CRAN2一般是最常用的.使用install.packages()函数可以安装发布在CRAN上的R包.例如,如下方法可以安装dplyr包: install.packages('dplyr') devtools包的install_github()函数用于从Github上安装R包. library(

在上一篇文章里面,探讨了如何一步步建立composer包–创建你的一个composer包 创建完成后,我们需要做的就是讲自建的包发布到Packagist上.至于说什么是Packagist,这个就不用我多介绍了!自行搜索去. 新建好composer包后,先将其发布到github上.这是第一步. 其次,你需要在Packagist上注册号账户并登录.PS:可以使用github账号授权登录. 然后点击Submit按钮,进入提交页面后,在输入框中输入github上的仓库地址: 点击check按钮后,会去检

转载--https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/create-packages-r-cran-github/ 什么是 R 包?我开始创建 R 包的原因是?创建包的好处和挑战必要条件开始创建你的第一个包发布包向CRAN 做贡献后的体验附加提示Additional resources 1. 什么是 R 包? R 包就是一个可重复使用的 R 函数,附带有关如何使用的标准.简要说明文档.有时,包还附带简单的数据. 直至今日,CRAN 上有 10000多个

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装 笔者:文本挖掘中这两个包可谓是"老顽固",做文本挖掘必须要过的关卡,今天倒腾了一天,桌面下了一堆东西,终于弄出来了.故此,赶紧记录下来,以后可用: 关于这两个包的安装问题,有很多很多教程,很多方法,我就不一一介绍,如果我介绍的方法你安装不了,那你就得去下面的参考链接找找其他的方

来源:http://www.cnblogs.com/shenchanghui/p/7184101.html 来源:http://blog.csdn.net/zamamiro/article/details/70172900 第一步:我们需要先创建一个本地的版本库(其实也就是一个文件夹). 第二步:打开文件夹,git init 初始化文件夹,复制你的文件进来 第三步:你可以通过git status来查看你当前的状态),然后通过git add把项目添加到仓库(或git add .把该目录下的所有文件

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词.大致分析步骤如下: 数据导入--选择分词字典--分词 但是下载步骤比较繁琐,可参考之前的博客: R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装(安到吐血) ------------------

导入Excel数据至R语言的几种方法 如有如下Excel数据源,如何将数据导入R语言呢?今天主要来介绍几种常见的方法: 一.使用剪贴板,然后使用read.table函数: 首先选择Excel中的数据源,然后复制: 在Rstudio中输入如下脚本,回车即可: read.table("clipboard", header = TRUE) 注:header = TRUE,表示首行为标题行,若为FALSE则标题行也算在正文第一行,结果如下: 二.将Excel另存为csv文件,然后使用read.

Git是何方神圣? Git是用C语言开发的分布版本控制系统.版本控制系统可以保留一个文件集合的历史记录,并能回滚文件集合到另一个状态(历史记录状态).另一个状态可以是不同的文件,也可以是不同的文件内容.举个例子,你可以将文件集合转换到两天之前的状态,或者你可以在生产代码和实验性质的代码之间进行切换.文件集合往往被称作是“源代码”.在一个分布版本控制系统中,每个人都有一份完整的源代码(包括源代码所有的历史记录信息),而且可以对这个本地的数据进行操作.分布版本控制系统不需要一个集中式的代码仓库. 当

1. R 安装 通常在Terminal下直接apt-get 即可,在16.10下可以get到R-3.3.1,目前最新好像是 R-3.4.2,可以去官方网站下载源码编译 (https://www.r-project.org)​ sudo apt-get install r-base 2. 在jupyter notebook中配置R的kernel 近期在Jupyter下跑python,方便边调试边记笔记.因为Jupyter也支持R语言,所以尝试添加R kernel到Jupyter中. 主要依赖 "I

下载和安装Windows环境的R 1.进入主页,点击 蓝色加粗的 download R 2.随便点击一个镜像,这里点击的是http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/ 3.点击Download R for Windows 4.点击install R for the first time. 5.点击 Download R 3.2.3 for Windows 6.双击安装包(左),安装成功后,双击R图标(右),打开RGui      R是由赋值和函数组成 R有一些默认

该文章转自:吕滔博客 直接从github拉下来的禅道的源码,是跑不起来的.除非你按我的教程来做...哈哈哈(不要脸)~~~~ 禅道官网提供的版本包是带了有安装文件,并有打包合成一些css.js文件的. 而github上的为开发版,基本上就需要纯手工打造了.如果你想体验最新的功能及开发进度,就需要自己手工配置一些啦  开始~~~ 拉下来源码. 将www目录下的install.php.tmp改名为install.php 打开就这样了..是不是好丑,不管它... 滑到底部,开始安装 接受协议,下一步

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容

R语言入门级实例——用igragh包分析社群 引入—— 本文的主要目的是初步实现R的igraph包的基础功能,包括绘制关系网络图(social relationship).利用算法进行社群发现(community detecting).对于R语言零基础的同学非常友好.以下R代码中如有含义不清的,建议尝试先在R编辑器中输入?xxx()进行查询(xxx是函数或语句名).此外,stackflow论坛也帮博主小白看懂了不少报错信息. 主要参考资料为<R语言与网站分析>[李明著][机械工业出版社][20

前几天微软收购npm的新闻对于软粉来收很是振奋.微软收购npm很可能是为了加强Github Packages.目前Github,Typescript,VSCode,npm这些开源社区的重磅工具全部都在微软旗下,显示出了微软对开源的态度,微软已经不是以前那个封闭的微软.Github推出Github Packages功能有一段时间了,一直没使用过,今天有空打算折腾一下,体验一下. 什么是Github Packages Github Packages是一个包承载服务,它完全跟Github集成.Gith

R 是一个比较不错但是有时候操蛋的语言,不错是因为用着爽的时候真的很爽,操蛋是因为这种爽不是什么时候都可以的,比如说在cluster上批处理跑R脚本. 当然说这话有些在上面跑过的各种不服气,你丫傻逼吧这么简单都不会,呵呵,别急,我今天就是来看看怎么在cluster上提交R脚本的. R有几种命令行处理模式,典型的是 R COMMAND BATCH "--args arg1 arg2.." *.r *.out R --vanilla --args arg1 arg2 ... <*.r