原文链接：http://tecdat.cn/?p=3856原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于ARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。引言金融中一个重要度量是与资产相关的风险，而资产波动率是最常用的风险度量。然而，资产波动率的类型有多种。波动率不能直接观测的性质在波动率研究和建模中有非常重要的含义。数据选取笔者选取1973年1月到2009年12月，英特尔公司（INTC）股票的

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三

以下知识点均为生信星球公众号提供）：生信Day7笔记1.png生信Day7笔记2.png心得1.7天的学习进入了尾声，其实生信的学习远远还没有结束，昨天老师教了如何下载R包小抄和根据R包小抄进行学习，日后将会是我学习R语言的重要指南

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的农业生产系统模型在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农田固碳和温室气体排放等领域扮演着越来越重要的作用。APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧

corrgram用来画相关性热图很不错，因为此包可以使上下半个三角用于显示不同的图和信息，从而让热图信息比较充实。此函数内置了很多参数，比如可以通过lowe.pancel或者upper.panel的自带方法在上下半区显示：颜色热图，相关性系数，散点图，bar图等等。corrgram(data,diag=panel.density,lower.panel=panel.fill,#相关系数显示颜色up

运用R语言绘制热图本文主要讲述绘制热图的两种方式，分别为利用pheatmap包和ggplot2包目录运用R语言绘制热图一、热图概念二、热图绘制方法1.利用pheatmap包2.利用ggplot2包一、概念热图是一种很常见的图

R语言进行聚类热图install.packages("corrplot2")install.packages("Hmisc")install.packages("pheatmap")library(Hmisc

1.什么是相关性热图？相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候，我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。若两组的值一起增大，我们称之为正相关，若一组的值增大时，另一组的值减小，我们称之为负相关。默认一般使用皮尔逊算法算相关性。皮尔逊相关系

R语言corrplot相关性热图制作使用R语言制作相关性热图，使用corrplot这个包，本文进行简略的介绍，函数的具体内容见文档：https://cran.r-project.org/web/packages

1.ggplot2包ggplot函数绘制相关性热图###1.ggplot2包ggplot函数绘制相关性热图rm(list=ls())head(mtcars[,1:6])#查看前六行六列cormtcars%#将矩阵转换成数据框 mutate(x=rownames(cormtcars))%>% #新建一列x，是11种属性变量 melt(id='x')%>%         #将宽数据转换成长数据，更适

能绘制热图的R包很多，既往我们已经介绍了《R语言pheatmap包绘制热图》，今天咱们来介绍一下R语言linkET包绘制相关性组合网络热图。

数据示例（归一化处理后）：install.packages("corrplot")install.packages("ggplot2")install.packages("ggpubr")library(corrplot)install.packages("GGally")library(GGally)library(ggplot2)library(ggpubr)library(readxl)#读

“数据是一件麻烦事——一件非常非常麻烦的事。《星际迷航》本章内容1.操纵日期和缺失值2.熟悉数据类型的转换3.变量的创建和重编码4.数据集的排序，合并与取子集5.选入和丢弃变量1.创建新变量x%%y为求余；x%/%y整数除法。5%/%2的结果为2。利用$符号，也可以为为数据框添加新的一列，eg:mydata$sumx2.变量的重编码将一个连续型变量修改为一组类别值将误编码的值替换为正确值基于一组分

一、什么是Oracle？Oracle是一款由美国Oracle公司开发的关系型数据库管理系统。它支持SQL查询语言，并提供了丰富的功能和工具，用于管理大规模数据存储、处理和访问。Oracle被广泛应用于企业级应用中，包括金融、电信、零售等各行各业。二、安装Oracle数据库要开始学习Oracle，首先需要在计算机上安装Oracle数据库软件。安装Oracle数据库涉及以下步骤：2.1下载Oracle

一、简介MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，被广泛用于各种规模和类型的应用程序中。如果您对MySQL还不熟悉，本文将为您提供一个基础的入门指南，从安装到基本操作。1.1安装MySQL首先，您需要下载并安装MySQL。官方网站提供了适用于各种操作系统的安装包。按照官方文档的指引，执行安装过程，并确保您设置了适当的用户名和密码来管理数据库。1.2连接到MySQL安装完成后，您可以使用命令行

曼哈顿图（manhattanPlot）是一种散点图，因形似曼哈顿摩天大楼而命名，常用于全基因组关联研究（GWAS）以显示重要的SNP。曼哈顿图作为经典的可视化方式，通常用于显示具有大量数据点，许多非零振幅和更高振幅值分布的数据，不仅可以展示数据全貌，又能快速找到目标基因或OTU，同时可知目标的具体位置和分类、显著程度等信息。小编今天给大家分享一下manhattanPlot的绘制方法，使用R的qqm

不要怕它，伙计们，咱们以这个小系列文章零基础入门。（这个系列的文章仅需要您稍微听说过一点点编程语言即可，比如Python）如果是对IT这个产业了解不深的小伙伴，可以先快速浏览一下我的这两篇文章

回顾过去，黑客入侵异常困难，需要大量手动操作。然而，如今，一套自动化测试工具让渗透测试人员变身“半机械人”，能够比以往任何时候都更轻松地完成更多测试。以下12款开源渗透测试工具，可以帮助渗透测试人员更快、更好、更智能地完成工作。AutoFunktAutoFunkt是一个Python脚本，用于从CobaltStrike可扩展的C2配置文件中自动创建无服务器云重定向器。传送门：https://gith

没有WIFI我活不下去orzWIFI简介与发展历史简介如今现在几乎所有的智能手机、平板电脑和笔记本电脑都具备WiFi接入功能WiFi全称WirelessFidelity，又称为802.11b标准。WirelessFidelity翻译过来是无线保真，其中保真是指要求在无线网络中可靠地传输数据WiFi的定义：一种把有线上网的方式转变成无线上网方式的技术名词解释在后续学习WiFi安全的过程中，有一些名词

作为一个从知道创与到自建安全团队的资深白帽子，一路也是从不止所谓的web小白历经磨难成长起来的我，给现在正在准备学习web安全的同学一些建议。在我认为，渗透安全的范围其实要学习的东西很广泛的，间接的相当于你要是一个前端工程师，也要是一个后端工程师（其中就包含主流的php，JAVA，python等），如果学习移动端安全，你还要是一个出色的安卓工程师，而网络安全又细分为很多方向，比如系统安全、移动安全

一、课程设置丰富多样，满足不同需求辽宁博学优晨教育的视频剪辑课程设置丰富多样，涵盖了从基础入门到高级进阶的全方位技能培训。无论你是初学者还是有一定基础的剪辑爱好者，都能在

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和R语言相比，RapidMiner在数据处理方面要简单直观得多。虽然RapidMiner的功能可能不如R强大。

根据KDnuggets在2011年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。

数据来源：AirplaneCrashesSince1908(kaggle.com)代码参考：ExploringhistoricAirPlanecrashdata|Kaggle数据指标及其含义指标名含义Date事故发生日期(年-月-日)Time当地时间，24小时制，格式为hh:mmLocation事故发生的地点Operator航空公司或飞机的运营商Flight由飞机操作员指定的航班号Route事故前

我们在建立数据模型后通常希望在外部数据验证模型的检验能力。然而当没有外部数据可以验证的时候，交叉验证也不失为一种方法。交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力。在如何划分2个集合的问题上，统计学界提出了多种方法：简单交叉验证、留一

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引用来源：尚硅谷最新版JavaWeb全套教程,javaweb零基础入门完整版JSONJSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。

引用来源：尚硅谷最新版JavaWeb全套教程,javaweb零基础入门完整版Filter1、Filter过滤器它是JavaWeb的三大组件之一。

论文Graphpangenomecapturesmissingheritabilityandempowerstomatobreedinghttps://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8没有找到论文里的作图的代码，但是找到了部分组图数据，我们可以用论文中提供的原始数据模仿出论文中的图今天的推文重复一下论文中的Figure2c频率分布直

当我看完《小狗钱钱》这本基础入门级理财书之后，刷新了我对理财的认知，同时解答了我心中的一些疑惑。原来开始理财前首先学会储蓄，养成定期存钱的习惯。

R语言实现数据和原图dfWarning:Removed1rowscontainingmissingvalues(position_stack).library(ggplot2)ggplot()+aes(

JSXJSX是在JavaScript语法上的拓展，允许HTML代码和JS一起写。///单行代码constheading=MozillaDeveloperNetwork;///多行代码constheader=(MozillaDeveloperNetwork);///heading/header常量称为JSX表达式///React可以使header在我们的应用程序中进行渲染JSX浏览器无法直接读取并解

https://stackoverflow.com/questions/57988682/how-to-remove-filled-area-on-se-when-plot-geom-smooth-in-ggplot2library(ggplot2)ggplot(data=mtcars,mapping=aes(x=wt,y=mpg))+geom_point(size=2)+geom_smooth(

文章目录一、Jest前端自动化测试框架基础入门7.异步代码的测试方法8.Jest中的钩子函数9.钩子函数的作用域学习内容来源：Jest入门到TDD/BDD双实战_前端要学的测试课相对原教程，我在学习开始时

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...getwd()setwd("")is()rm()q()字符串的处理常用代码切割strsplit()子集substr()大小写toupper()tolower()文字连接paste()paste0()替代文字gsub()去除前后空格strtrim()举例strsplit("hello,world",",")substr("hello,world",start=2,stop=4)toupper(

一.开始前的思考1.我真的喜欢搞安全吗?2.我只是想通过安全赚钱钱吗?3.我不知道做什么就是随便。4.一辈子做信息安全吗这些不想清楚会对你以后的发展很不利，与其盲目的学习web安全，不如先做一个长远的计划。否则在我看来都是浪费时间。如果你考虑好了参照我的计划进行学习,我不敢保证你实践完多牛逼，但是找6k-9k的工作绝对不成问题。1.目的本问目的是带大家快速入门web安全，不会搞些虚张声势的东西都是

由于我之前写了不少网络安全技术相关的文章和回答，不少读者朋友知道我是从事网络安全相关的工作，于是经常有人私信问我：我刚入门网络安全，该怎么学？要学哪些东西？有哪些方向？怎么选？这一行职业前景如何？废话不多说，先上一张图镇楼，看看网络安全有哪些方向，它们之间有什么关系和区别，各自需要学习哪些东西。在这个圈子技术门类中，工作岗位主要有以下三个方向：安全研发安全研究：二进制方向安全研究：网络渗透方向下面

ok.pngex_2021-04-29_02-10-25.pngex_2021-04-29_02-13-55.png图片1.jpg微信图片_20210429013555.jpg#ThuApr2901:37:232021-#字符编码：UTF-8#R版本：Rx644.0.5forwindow10#[email protected]#个人笔记不负责任，拎了个梨.rs.restartR()requir

目录第一章入门1.1认识软件1.2创建变量1.3调用函数1.4脚本编程1.5语法高亮第一章入门写在前面：本文档原为《freexyn编程实例视频教程系列1：Matlab基础入门》课程文档，后经韩松岳同学悉心整理并添加程序和注释

课程源代码：https://github.com/miwu8512/IntroToR视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=rPj5FsTRboE&list=PLBTcf4SwWEI9_kCOJ-1o-Jwr-_Qb6bkegLecture2数据集的结构和作图的主要变量1understandingthedataset1.1Vector向量Define:Vector

1.安装包代码在https://github.com/jmzeng1314/5years/blob/master/learn-R/tasks/3-r-20-codes.R二.2、了解ExpressionSet对象，比如CLL包里面就有data(sCLLex)，找到它包含的元素，提取其表达矩阵(使用exprs函数)，查看其大小3、了解str,head,help函数，作用于第二步提取到的表达矩阵sup