如何設計出漂亮的 Ruby APIs

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1.Argument ProcessingRuby 使用了 Symbols 和 Hash 来达到虚拟关键字参数(Pseudo-Keyword Arguments)。这种技巧被广泛应用在 Ruby 的函式库和 Rails 中,增加了阅读性,也
Python130
保存R中的数据

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R语言中内置了两种数据格式,除了将数据导出为我们常用的 .xls 、 .csv 外,使用R内置的数据格式可以方便以后的再次计算。 .RDS适合保存单个数据集的数据,如将iris数据保存下来: .RData适合保存整个工作空间的数据
Python240
可以在Ruby模块上调用实例吗

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verilog在调用模块的时候(也称模块实例化),信号端口可以通过位置或名称关联,其形式如下面的例子:module and (C,A,B);input A,B;output C;... endmoduleand A1 (T3, A1, B
Python140
R语言-KNN算法

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1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本
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悬赏R语言作业答案

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# 一、R基本操作# 1、将数据文件mydata1.txt按照以下要求整理成标准形式。#(1)读入数据文件mydata.txt命名为insurance。insurance&lt-read.table("mydata1.tx
Python180
如何設計出漂亮的 Ruby APIs

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1.Argument ProcessingRuby 使用了 Symbols 和 Hash 来达到虚拟关键字参数(Pseudo-Keyword Arguments)。这种技巧被广泛应用在 Ruby 的函式库和 Rails 中,增加了阅读性,也
Python250
如何設計出漂亮的 Ruby APIs

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1.Argument ProcessingRuby 使用了 Symbols 和 Hash 来达到虚拟关键字参数(Pseudo-Keyword Arguments)。这种技巧被广泛应用在 Ruby 的函式库和 Rails 中,增加了阅读性,也
Python170
悬赏R语言作业答案

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# 一、R基本操作# 1、将数据文件mydata1.txt按照以下要求整理成标准形式。#(1)读入数据文件mydata.txt命名为insurance。insurance&lt-read.table("mydata1.tx
Python200
Ruby 中哈希的一些骚操作

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字面量方式创建哈希clear方法可以清除哈希里面的数据delete delete_if可以删除和删除指定条件的键值对reject reject!也可以删除指定的键值对invert方法可
Python190
如何設計出漂亮的 Ruby APIs

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1.Argument ProcessingRuby 使用了 Symbols 和 Hash 来达到虚拟关键字参数(Pseudo-Keyword Arguments)。这种技巧被广泛应用在 Ruby 的函式库和 Rails 中,增加了阅读性,也
Python190
R语言基础知识笔记

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1、向量是用于存储数值型,字符型或者逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数为c(),可以用来创建向量。向量可根据位置进行索引,需要用[]。 2、矩阵是一个二维数组,每个元素都拥有相同的模式,可通过函数matrix()创建矩阵。 3
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如何正确理解Ruby on Rails内建Log

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Ruby on Rails作为一款WEB开发框架,已经推出就受到了编程人员的追捧。其强大的功能,几乎垄断了这一领域。在这里我们将会了解Ruby on Rails内建Log的一些知识点。展望Ruby语言发展状况Ruby on Rails命名约
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怎样用R语言计算一组词的jaccard相似度

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R在2.14版本之后,内置了parallel包,整合了之前已经比较成熟的snow包和multicore包,强化了并行计算能力,parallel包的思路是将输入数据分割、计算、整合结果,只不过运算被分配到了不同的cpu来。1、K最近邻(k-N
Python140
悬赏R语言作业答案

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Python220
如何让scope可以携带参数 社区 Ruby China

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scope 后面的 lambda 加上参数如: scope :from, -&gt(city) { where(city: city) }你的采纳是我前进的动力,还有不懂的地方,请继续“追问”。如你还有别的问题,可另外向我求助;答题
Python290
悬赏R语言作业答案

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# 一、R基本操作# 1、将数据文件mydata1.txt按照以下要求整理成标准形式。#(1)读入数据文件mydata.txt命名为insurance。insurance&lt-read.table("mydata1.tx
Python150
R语言-KNN算法

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1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本
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R语言绘制生存曲线图

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下图显示内置数据集colon,病人rx处理分为三组(下图第三列),对照组: Obs ,处理组一:Levamisole (Lev) ,处理组二: Levamisole + 5-fluorouracil (Lev+5FU) # loads
Python210
R语言中 fitted和predict的区别

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fitted是拟合值,predict是预测值。模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合。在新样本上做预测就是预测。你可以找一组数据试试,结果如何。fit&lt-lm(weight~height,data=wome
Python120
R语言-KNN算法

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1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本
Python140