### R语言初级教程知识点概述 #### 一、R语言简介 - **定义**: R是一种用于统计计算和图形显示的编程语言及其软件环境。 - **特点**: - 开源免费，社区活跃。 - 强大的图形功能。 - 简洁易学的语法。 - 广泛应用于数据分析、统计建模等领域。 #### 二、R语言环境 - **R环境介绍**: - R提供了一个交互式的环境，用户可以直接输入命令或脚本来执行数据分析任务。 - 支持Windows、Mac OS X和Linux等多种操作系统。 - **安装与配置**: - 可以从官方网站下载适用于不同操作系统的安装包。 - 安装后可通过命令行或集成开发环境(IDE)如RStudio进行操作。 #### 三、R与统计 - **统计计算**: - R内置了大量统计分析方法，如回归分析、方差分析等。 - 用户可以利用这些工具进行复杂的统计计算。 - **图形展示**: - R支持创建高质量的统计图表，包括散点图、箱线图、直方图等。 - 可以通过`ggplot2`等高级绘图包进一步美化图表。 #### 四、R与桌面系统 - **桌面应用**: - R可以在桌面环境中运行，提供图形用户界面(GUI)。 - 用户可以通过GUI进行数据导入、可视化操作等。 #### 五、交互式使用R - **命令行界面**: - R提供了一个命令行界面，用户可以直接输入命令进行操作。 - 支持历史记录功能，方便重复执行之前的命令。 - **脚本编写**: - 用户还可以编写脚本来自动化执行一系列命令。 - 脚本文件通常以`.R`扩展名保存。 #### 六、R会话管理 - **启动与退出**: - 启动R会话通常是通过双击R图标或命令行方式。 - 退出R会话可以使用`q()`命令。 - **工作空间管理**: - 用户可以保存当前会话的工作空间以便下次继续使用。 - 也可以加载之前保存的工作空间。 #### 七、获取帮助 - **在线帮助**: - R提供了丰富的在线帮助文档，可以通过`help()`函数访问。 - 用户可以查询特定函数或概念的详细说明。 - **社区支持**: - R有一个庞大的用户社区，用户可以通过邮件列表、论坛等方式获得技术支持。 #### 八、R命令特性 - **大小写敏感**: - R语言中的标识符(如变量名、函数名)是区分大小写的。 - **命令格式**: - R命令通常以函数的形式出现，例如`mean(x)`用于计算平均值。 #### 九、命令历史与修正 - **历史记录**: - R会自动记录用户的命令历史，方便用户查找和重复使用。 - 用户可以通过箭头键上/下来浏览历史记录。 - **命令修正**: - 在R中可以方便地编辑和修正之前的命令。 - 使用方向键或编辑器功能来修改命令再执行。 #### 十、结果重定向与数据持久化 - **结果重定向**: - R支持将命令输出重定向到文件中，方便保存结果。 - 使用`sink()`函数可以实现这一功能。 - **数据持久化**: - 用户可以将数据对象保存到磁盘，以便后续使用。 - 使用`saveRDS()`和`readRDS()`函数来保存和加载数据。 #### 十一、简单算术与向量运算 - **向量创建**: - 可以使用`c()`函数来创建向量，例如`x <- c(1, 2, 3)`。 - **向量运算**: - R支持向量间的算术运算，如加法、减法、乘法等。 - 运算通常按元素进行。 - **向量生成**: - 可以使用`seq()`或`:`运算符来生成正则序列。 - **逻辑向量**: - 逻辑向量由TRUE/FALSE组成，用于条件筛选。 - **缺失值处理**: - R中使用`NA`表示缺失值。 - 可以使用`is.na()`函数检测缺失值。 #### 十二、字符向量与索引 - **字符向量**: - 字符向量用于存储文本数据。 - 可以使用`paste()`函数进行字符串拼接。 - **索引向量**: - 通过索引可以访问向量中的特定元素。 - 例如，`x[1]`表示访问向量`x`的第一个元素。 #### 十三、对象属性与模式 - **对象类型**: - R中的对象可以是向量、矩阵、列表、数据框等。 - 可以使用`class()`函数查询对象类型。 - **对象属性**: - 对象可以拥有属性，如名称、维度等。 - 使用`attributes()`函数查看和修改对象属性。 #### 十四、因子类型 - **因子定义**: - 因子用于表示分类变量。 - 分为有序因子和无序因子。 - **因子操作**: - 可以使用`factor()`函数创建因子。 - `levels()`函数用于查看或设置因子水平。 #### 十五、数组与矩阵 - **数组概念**: - 数组是多维的数据结构。 - 可以使用`array()`函数创建数组。 - **矩阵操作**: - 矩阵是一维为2的数组。 - 支持常见的数学运算，如转置、乘法等。 以上内容涵盖了《R语言初级教程》的主要知识点，对于初学者来说是非常好的入门指南。通过学习这些基础概念和技术，可以帮助用户更好地理解和掌握R语言的基本操作和数据分析技巧。

模拟IC电路噪声仿真大全：从初级到进阶教学与射频SP噪声详解，包括Transi瞬态噪声与PSD分析,《模拟IC电路噪声仿真全解析：从初级到进阶，含射频SP噪声与实际应用案例》,模拟ic 电路噪声仿真教学，保姆级教学 三份文档，一份82页初级教学，一份92页进阶教学，一份38页射频sp噪声。 都是有配套电路文件压缩包 直接下载，virtuoso直接使用，免安装 初级教学，有6个小案例教学。 首先学会Transient Noise Analysis的仿真设置，这样设置的原理是什么？还有怎么显示PSD？还有瞬态噪声和AC噪声有什么区别？噪声的fmax与fmin怎么设置？参数噪声刻度？瞬态噪声和周期稳态噪声Pnoise有何区别？怎么测出RC滤波电路的真实噪声？ 进阶教学，三个小案例教学 1，开关电容放大器的噪声，PSD仿真 2，环形振荡器的jitter和相位噪声仿真 3，buffer的时域噪声和jitter抖动仿真 射频ic电路，以低噪声放大电路LNA为案例，怎么使用SP仿真方法仿真出一些噪声指标参数（满9张图了，没放图片） ,ic电路;噪声仿真教学; 初级教学; 进阶教学; 射频SP噪声;

APV（Array Network's Application Velocity）是Array Networks公司推出的一款负载均衡解决方案，主要目标是优化网络性能、提高应用服务的可用性和效率。本压缩包“APV初级.rar”包含了一个初级PPT，适合对APV负载均衡技术感兴趣或希望入门学习的人员。以下是基于这个主题的详细知识点讲解： 1. **负载均衡概念**： 负载均衡是一种网络技术，通过将工作负载分散到多个计算资源上，以避免单一节点过载，提高整体系统响应速度和服务质量。它在大型网络环境中至关重要，确保高可用性、可扩展性和性能。 2. **APV产品介绍**： Array Networks的APV系列是专门设计用于解决应用交付问题的产品，它包括硬件和虚拟设备形式，能够提供四层（TCP/UDP）和七层（HTTP、HTTPS等）负载均衡，支持多种应用协议。 3. **功能特性**： - **智能流量管理**：根据预设策略，APV可以自动分配流量到不同的服务器，保证服务稳定。 - **健康检查**：定期检测后端服务器的运行状态，确保只有健康的服务器处理用户请求。 - **会话保持**：通过确保用户请求始终被同一服务器处理，维持应用会话的连续性。 - **SSL卸载**：减轻服务器加密和解密的工作负担，提高性能。 - **内容优化**：如缓存、压缩等功能，减少带宽消耗，提升用户体验。 4. **应用环境**： APV适合大型企业、数据中心、云环境以及需要高可用性和高性能的应用场景，例如电子商务、在线银行、内容分发网络等。 5. **部署模式**： APV支持透明模式、路由模式、桥接模式等多种部署方式，适应不同网络架构。 6. **管理和监控**： 提供直观的GUI界面和CLI命令行，便于配置和维护。同时，APV提供详细的性能监控和日志记录，帮助管理员及时发现并解决问题。 7. **虚拟化支持**： 支持VMware、Hyper-V、KVM等虚拟化平台，可在虚拟环境中实现负载均衡功能。 8. **学习路径**： 对于初学者，可以从理解基本的负载均衡概念开始，然后逐步学习APV的产品特性、配置方法以及实际应用场景。提供的PPT将是一个很好的起点，它可能涵盖了APV的原理、配置案例和最佳实践等内容。 通过深入学习和实践，你将能够掌握如何利用APV来提升网络服务的效率和稳定性，为企业的IT基础设施提供强大的支撑。

实验7 Spark初级编程实践 一、实验目的 1. 掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法 2. 掌握Spark应用程序的编写、编译和运行方法 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）； 2. Spark版本：2.4.0； 3. Hadoop版本：3.1.3。 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） 实验前期准备： Spark是Apache软件基金会下的一个大数据处理框架，以其高效、易用和灵活性著称。在"大数据技术原理及应用课实验7：Spark初级编程实践"中，我们主要关注Spark的两个核心知识点：数据读取和Spark应用程序的开发流程。 Spark提供了一种简单的方式去访问不同的数据源，包括本地文件系统和Hadoop Distributed File System (HDFS)。在Spark Shell中，可以通过`textFile()`函数读取文件，例如读取本地文件"/home/hadoop/test.txt"，只需一行命令`sc.textFile("/home/hadoop/test.txt")`。若要读取HDFS上的文件，需要指定HDFS的URL，如`sc.textFile("hdfs://namenode:port/user/hadoop/test.txt")`。在这里，`sc`是SparkContext的实例，是Spark与集群交互的入口。 Spark应用程序的编写通常使用Scala、Java、Python或R语言。在实验中，推荐使用Scala编写独立的应用程序，这需要对Spark的API有一定的了解。比如，统计文件行数可以使用`count()`方法，而创建Spark应用并打包成JAR文件则涉及到构建工具如sbt或Maven的使用。一旦应用编写完成，可以通过`spark-submit`命令提交到Spark集群执行。 接下来，实验中还涉及到了两个具体的编程任务： 1. 数据去重：这个任务要求合并两个文件A和B，并去除其中重复的内容。在Spark中，可以使用`reduceByKey`或`distinct`操作来实现。将两个文件的内容合并为一个DataFrame或RDD，然后通过`reduceByKey(_ + _)`对键值对进行合并，最后用`distinct()`去除重复项。 2. 求平均值：这个任务需要计算多个文件中所有学生的平均成绩。将所有包含成绩的文件加载到Spark，然后将数据转换为键值对形式，键是学生名字，值是成绩。接着，可以使用`groupByKey`和`mapValues`操作，`groupByKey`将相同名字的学生聚合在一起，`mapValues`用于计算这些学生的平均分，最后将结果写入新文件。 Spark在处理大数据时，其核心是弹性分布式数据集(RDD)，RDD提供了容错性和并行计算的能力。此外，Spark还提供了DataFrame和Dataset API，它们提供了更高级别的抽象，便于数据处理和SQL查询。 在实验总结中提到，Spark的应用程序优化涉及数据分区、缓存和序列化等策略。数据分区可以提高并行度，缓存可以减少数据读取的开销，而选择合适的序列化方式能优化内存使用和传输效率。 优化和改进方面，可以考虑使用更高效的Join策略，如Broadcast Join来处理大型数据集，或者使用DataFrames和Datasets API来利用其编译时检查和优化。另外，还可以研究Spark的动态资源调度，以适应数据量的变化和集群资源的波动。 Spark作为大数据处理的重要工具，其编程实践涵盖了数据读取、分布式计算、数据操作和应用程序优化等多个方面，对理解和掌握大数据处理流程具有重要的实际意义。通过这样的实验，可以提升对Spark的理解和应用能力。

aspmaker12一键生成asp网站，生成的代码量少，阅读清晰，适合新手！使用方便快捷，操作简单，小规模B/S应用时候可以考虑。 加载中文包： 1、关闭程序，将Chinese.xml复制到安装目录下的languages目录； 2、打开程序，连接数据库后，在主界面选择tool-languages，勾选Chinese，确定； 3、generate时，在ASP标签下的general options标签，选择language 及相应编码，最后点击Generate生成网站。

华为1+x初级模拟题3.model

Spark 初级编程实践 Spark 是一个大数据处理的开源 cluster computing 框架，具有高效、灵活、可扩展等特点。本实验报告旨在通过 Spark 初级编程实践，掌握 Spark 的基本使用和编程方法。 一、安装 Hadoop 和 Spark 在本机 Windows 10 上安装 Oracle VM VirtualBox 虚拟机，安装 CentOS 7 操作系统，并配置 Hadoop 3.3 环境。由于 Hadoop 版本为 3.3，所以在官网选择支持 3.3 的 Spark 安装包，解压安装包到指定文件夹，配置 spark-env.sh 文件，启动 Spark 成功。 二、Spark 读取文件系统的数据 Spark 可以读取 Linux 系统本地文件和 HDFS 系统文件。在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数。在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数。编写独立应用程序（使用 Scala 语言），读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数。使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 三、编写独立应用程序实现数据去重 编写 Spark 独立应用程序，对两个输入文件 A 和 B 进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件 C。使用 Scala 语言编写程序，并使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 四、编写独立应用程序实现求平均值问题 编写 Spark 独立应用程序，求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。使用 Scala 语言编写程序，并使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 五、问题解决 在实验过程中，遇到了三个问题。问题一是运行 start-all 命令时 Spark 报错说缺少依赖，解决方法是下载安装包时选择正确的版本。问题二是在 etc/profile 中更改完环境后，Source 命令刷新文件仍然出现路径配置错误，解决方法是在同一个窗口 source 一下成功启动。问题三是在用 sbt 编译的过程中报错，解决方法是将编译的 sbt 文件配置改为启动 spark-shell 中现实的 Scala 版本号。 本实验报告通过对 Spark 的基本使用和编程方法的实践，掌握了 Spark 的基本使用和编程方法，并解决了实验过程中的问题。

MATLAB光伏发电系统仿真模型：基于PSO算法的静态遮光光伏MPPT仿真及初级粒子群优化应用,MATLAB环境下基于PSO算法的静态遮光光伏MPPT仿真模型：智能优化算法与基础粒子群控制的应用研究,MATLAB光伏发电系统仿真模型，智能优化算法PSO算法粒子群算法控制的静态遮光光伏MPPT仿真，较为基础的粒子群光伏MPPT，适合初始学习 ,MATLAB; 光伏发电系统仿真模型; 智能优化算法; PSO算法; 粒子群算法; 静态遮光; MPPT仿真; 基础学习。,初探MATLAB粒子群算法优化光伏MPPT仿真实验基础指南

新版标准日本语初级笔记，语法详细讲解有些参考作用。

标准日本语初级词汇记忆方法