我有一个带有304行和32个变量的数据框。我想对每2行（即Row1+Row2，Row3+Row4，Row5+Row6等）总和B列B和B列总和。在“列输出”中，您可以看到我想获得的东西。ABOUTPUT0230#row1100001023#row20120#row39140926#row40250#row55020527#row60160#row76440660#row80230#row97760799#row100190#row118600879#row120250#row1399201017#row140150#row15115301168#row160170#row176150632#ro
我一直在阅读文档，但没有解决这个问题。我有一个带有三列的数据框。前两个是GPS坐标，[例如42.06，-70.19for（Provincetown，Massachusetts，USA）]，第三列是每个坐标的值。该数据框被调用forRaster这是我到目前为止所拥有的：library(raster)library(leaflet)library(rgdal)needsRaster=rasterFromXYZ(forRaster)plot(needsRaster)needsImage=image(needsRaster)needsLeafletRaster=projectRasterForLeaf
我在R中的正则弦线遇到了一些麻烦。str所以两个问题-为什么我的第一个想法不起作用，为什么第二次捕获在字符串结束之前，而不仅仅是第一个逗号？谢谢！看答案注意stringr正则风味是ICU。与tre不同，.不匹配ICURegex模式中的线路断裂。因此，可能的解决方法是使用(?s)-一种制造的dotall修饰符.匹配任何包括线路断路字符的字符-在您的模式开始时：str_match(str,"(?s)tags:(.+)\\d")和str_match(str,"(?s)tags:\n(.+)")但是，我觉得您需要在下面获取所有字符串tags:作为单独的匹配。我建议使用基础rregmatches/gre
我一直在努力如何在R中执行逻辑回归R-Blogger的教程，数据从KaggleTitanic挑战用来。可以找到与帖子中所有代码的要点这里.培训数据集中存在缺少数据：该数据集中包括891名乘客的数据（891行），而177个丢失了Age值：typemissingmethodmodelPassengerIdcontinuous0Survivedbinary0Pclassordered-categorical0Nameunordered-categorical0Sexbinary0Agecontinuous177ppdlinearParchcontinuous0Ticketunordered-cate
我有几个R脚本已记录在使用#'目的是将所有脚本组合到一个.Rmd文件。我从这个帖子组合多个真的很直接.Rmd使用主体中的代码块的文件.Rmd文件这很好，但我更喜欢将代码保留为.R由于文件为其预期目的而运行得更快，并且文档的渲染不会经常发生。首先，我在主要的降价文件中尝试了这一点：```{r,child="script.R"}```但这并没有正确地渲染-与#'S存在。然后我试图使用此中描述的内容博客文章为了将R脚本组合在单个Markdown文件中：```{r}library(rmarkdown)rmarkdown::render("script.R")```但这只是产生script.md并且不会
从r3.3更新到r3.4后，我在使用时有一个错误data.table包裹：STRING_ELT()canonlybeappliedtoa'charactervector',nota'char'有人经历过吗？我正在考虑降级以“修复”此操作。这是我的会话信息：>sessionInfo()Rversion3.4.0(2017-04-21)Platform:x86_64-pc-linux-gnu(64-bit)Runningunder:Ubuntu16.04.2LTSMatrixproducts:defaultBLAS:/usr/lib/libblas/libblas.so.3.6.0LAPACK:/
这是一个后续问题这个.数据x问题我想标签很少上面的行和几行之后lane.change=="yes"给定的每个车道上的行file.ID团体。以前的问题的答案适用于连续行，但没有任何数量的行。我尝试提供论点n在lead和lag功能，但没有给出预期的结果。所需的输出理想情况下，我希望能够在之前和之后标记任何数量的行lane.change=="yes"在我的原始数据框架中，我想在之前和之后标记800行。但是在示例数据框中x我正在尝试标记2。因此所需的输出应为：file.IDframeslane.changerange_LC1Car11no.2Car12noLC13Car13noLC14Car14yes
目标检测算法（R-CNN，fastR-CNN，fasterR-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3，yoloV4,yoloV5,yoloV6，yoloV7）1.引言深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。为了完成这两个任务，目标检测模型分为两类。一类是two-stage，将物体识别和物体定位分为两个步骤，分别完成，这一类的典型代表是R-CNN,fastR-CNN,faster-RCNN家族。他们识别错误率低，漏识别
就上下文而言，我正在使用的实际类比我在这里展示的要复杂得多，也更大，但我只是将其用作示例。structVector{intx,y;Vector():Vector(0,0){}Vector(intx,inty):x(x),y(y){}};我想添加运算符重载以允许Vector彼此相加和相减。Vector&operator+=(Vectorconst&v){x+=v.x;y+=v.y;return*this;}Vectoroperator+(Vectorconst&v)const{returnVector(*this)+=v;}Vector&operator-=(Vectorconst&v)
我正在将一些主要使用数字数据(即double)的代码转换为整数，并进行了快速基准测试以查看我获得了多少效率。令我惊讶的是它慢了......大约20%。我以为我做错了什么，但原始代码只是对中等大小的vector进行一些基本的算术运算，所以我知道不是这样。也许我的环境搞砸了？我重新启动，结果相同……整数效率较低。这开始了一系列测试和跳入兔子洞。这是我的第一个测试。我们使用基本R的sum对一百万个元素求和。请注意，对于R版本3.5.0，时间有很大不同，对于v3.5.1，时间大致相同(仍然不是人们所期望的):set.seed(123)int1e6从现在开始，版本3.5.0和3.5.1给出几乎相
