原创 R中使用foreach時清理內存
foreach能較大的提高計算速度，但是R不會自動清理內存，導致服務器內存經常佔用過高，因此使用時需要及時清理內存，以如下例子所示。 我需要讀取一批excel文件，在運行下面的代碼前，經過4次測試，Rstudio的內存情況是這樣的
2020-07-03 20:44:08
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原创 R的批處理——調用Rscripts及傳參
下面我通過不傳參和傳參的方式進行調用。 不傳參的方式 首先，新建一個R腳本（E:\test.R），目的是往E盤寫入一個文件。腳本內容如下： # test.R data = data.frame(x=c(1,2,3), y=c(4,
2020-07-03 20:44:08
原创 UniAccess Agent 的刪除方法
偶爾一次惹上了這個流氓軟件，進程無法直接停止，服務無法停止，註冊表無法刪除，安裝目錄被隱藏。 UniAccess Agent是用來監視員工的， 是由LeagSoft開發的監控軟件，使用360卸載時會提示需要輸入管理員密碼，使用360的進程
2019-10-26 01:36:13
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原创 shiny包 學習（一）
shiny除了支持自帶的標籤，也可以像html一樣編輯網頁。 如下代碼所示： library(shiny) ui <- shinyUI(fluidPage( titlePanel("My Shiny App"), s
2019-03-07 21:28:41
原创 使用MySQL處理億級數據
mysql在查詢上千萬級數據的時候，通過索引可以解決大部分查詢優化問題。但是在處理上億數據的時候，需要用到的東西就超出索引的範圍了。 數據表（日誌）是這樣的： 表大小：1T，約24億行； 表分區：按時間分區，每個月爲一個分區，一個分
2019-03-07 21:28:41
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原创 dplyr包官方文檔翻譯
dplyr包官方文檔翻譯1. 最基本的函數小結2. 分組（Grouped）操作3. select 操作4. Mutating 操作5. group_by()6. _at()7. 管道操作符8. data table總結 dplyr包可
2019-02-27 13:49:39
原创 大宗交易數據挖掘（一）
思路 在網上可以看到很多關於股票的數據挖掘，其中也包括了一些大宗交易的數據挖掘和分析。本人之前也做過比較長時間的學習，所以出於好奇，嘗試對這類數據進行挖掘： 最開始的想法 來看下百度百科對於大宗交易的解釋： 百度百科的大宗交易介紹
2018-09-05 06:45:43
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原创 R的Parallel包學習
R的並行計算 一般簡單的例子都可以在百度上找到了，稍微深入點的就要多嘗試下了： 這裏用a，b兩個向量做測試，先定義兩個向量，計算b向量是不是在a向量裏，是的話就是1，否則就是0。主要是測試編寫函數和傳遞參數。 # 單線程 a <- 1:
2018-09-05 06:45:43
原创 大宗交易數據挖掘（三）
計算維度 數據集字段如下： 1. [CurClose]，當前收盤價； 2. [TradePrice]，大宗交易成交價； 3. [FluctRange3]，近3日波動幅度（中途發現波動幅度太大，止損點不好定，所以把最近3天波動幅度超過
2018-09-05 06:45:43
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原创 大宗交易數據挖掘（二）
獲取數據 上一篇的流程圖中介紹了大致思路，實際實現的時候，數據需要分成2個部分，歷史數據和每日更新的數據。其中每日更新的數據量較小，直接從第三方數據網站獲取，單線程爬蟲即可搞定；歷史數據用來做模型訓練，所涉及的體量較大。 本篇着重解決歷
2018-09-05 06:45:43
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原创 大宗交易數據挖掘（四）
數據分析 維度初步整理好以後，可以嘗試用R去做一些相關性分析，不過效果太差，因爲實際情況中，線性迴歸的效果是很差的。 這裏我定義了1個CHANCE的列（Factor），當買入天數（BuyRK）和賣出天數（SellRK）都存在時，則機會爲
2018-09-05 06:45:43
原创 處理更新R3.5.1時，Rstutio報錯“libatk-1.0-0.dll”缺失的錯誤
提示Rterm運行失敗，在R的bin目錄下打開Rterm，結果發現Rterm是可以正常daka打開的。 此時按錯誤提示安裝"libatk-1.0-0.dll"即可，不過在網上搜到的方法有錯誤，所以稍微整理下。 第一，下載這個dll文件，放
2018-09-05 06:45:42
原创 R語言中文分詞Rwordseg的安裝
詳細步驟 裝起來有點複雜。 需要安裝jdk，Rtools，rJava才能安裝Rwordseg，具體步驟如下： 第一步，安裝jdk，過程略。 第二步，安裝Rtools： 下載地址：https://cran.r-project.org/bi
2018-09-05 06:45:42