登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
大家好，我是邓飞。Positron出来好久了，但是我一直用Rstudio了，之前在Rstudio中试用过AI补全代码，太糟心了。就去掉了AI模块。AI变成我用的是Trae，但是一直让我排队，免费的，也可以理解。我的DeepSeek API一直用claude，倒也平静。最近，我想跑一些python代码，想用Rstudio跑一下，结果各种麻烦，听说Positron跑python更流畅，就下载试一下，果
CHARLS 是中国45岁及以上人群的追踪调查数据库，涵盖社会经济和健康等多维信息。研究团队开发了charls.sarcopenia函数，可便捷提取2011-2015年肌少症相关数据。该函数能自动识别肌少症诊断、可能的肌少症、附肢骨骼肌质量、肌肉力量和肌肉质量等关键指标。通过简单的R语言代码即可完成数据提取，为老龄健康研究提供了高效工具。肌少症作为重要健康指标，在医学研究中可用作观察变量或结局变量
课程不仅限于生态模型的构建，还包括数据科学技能的培养，如数据预处理、统计分析和结果可视化，这些技能在当今数据驱动的科研和政策制定中极为重要。针对当前生态和环境问题，如气候变化和生物入侵，课程包括专题讨论和案例研究，帮助学员理解物种分布模型在解决这些全球问题中的实际应用和潜力。课程覆盖多种模型和技术，包括广义线性模型、广义加性模型、机器学习方法等，学员能够了解和掌握多种建模技术，增强模型选择和应用的
在Faster R-CNN出现之前，目标检测一直被候选区域生成拖慢速度——Selective Search在CPU上跑1张图要1~2秒，比检测网络还慢。这篇论文直接用RPN区域提议网络替代传统候选区域算法，和Fast R-CNN共享卷积特征，让候选区域生成几乎“零成本”，首次实现GPU上接近实时的高精度检测，成为两阶段检测的绝对标杆。正样本（2种）与真实框IoU最高的Anchor与任意真实框IoU
在2014年之前，目标检测被SIFT、HOG等手工特征主导，PASCAL VOC数据集上性能长期停滞。R-CNN首次将CNN用于目标检测，在VOC 2012上mAP提升超30%，彻底打开深度学习检测时代。本文逐段精读原文，覆盖核心思想、网络结构、训练流程、公式推导、实验结果与核心代码，不掺杂任何外部内容。R-CNN是首个将CNN成功用于目标检测的算法，mAP相对提升超30%候选区域+CNN特征+线
R语言在空间数据分析与可视化中的应用。内容涵盖空间数据处理（矢量/栅格数据转换、坐标变换、裁剪合并）、多维时空数据管理、地统计与空间插值方法、机器学习空间预测与不确定性评估等核心技术。通过7个专题详细讲解R语言130多个空间分析包的使用，包括空间自相关分析、地理加权回归、5种机器学习集成降尺度等技术。配套4个典型案例（气象数据提取、遥感趋势分析、土壤数据处理、地形计算）和多种空间制图方法（plot
今天小编给各位佬铁分享一篇发在 Nature Communications [IF 15.7] 的方法比较 benchmark 文章，作者在 5 个空转数据集复现并评估了 11 种从 H&E 图像预测空间基因表达的方法，还使用了大家熟悉的 TCGA 数据库进行了外部验证。最近一段时间已经有了很多种从 H&E 图像预测空间基因表达的模型，也都是卷积神经网络（CNN）或 Transformer 架构这
做了5年英语教育技术相关的调研，最近经常被一线老师问有没有好用的作文批改工具，今天就从行业痛点、技术逻辑、实测效果、选型建议几个维度给大家理清楚，都是跑了上百所学校拿到的真实数据，没有广告，放心看。
曾荣获众多顶级会议和专业协会颁发的奖项，包括 PAMI 青年研究员奖（2017年）、三次荣获 PAMI 马克·埃弗林厄姆奖（2017年、2021年和2023年），以表彰他对开源软件和数据集的贡献，以及多项十年考验奖（2024年 R-CNN 的朗格-希金斯奖、2025年Fast R-CNN的亥姆霍兹奖、2025年NeurIPS Faster R-CNN的十年考验奖）。是一位极具影响力的 AI 研究员
4096成本优势善用AI的开发者，才是未来的架构师。
TXT格式是微软操作系统上附带的一种常见文本格式，早在DOS时代就已被广泛应用。尽管建议使用read.csv()和write.csv()函数处理此类文件，但read.table()和write.table()函数也能完成相关的读取和保存操作，感兴趣的读者可以自行尝试。
目前市面上的英语作文批改平台主要分三类技术路线，各有优劣： 第一类是基于通用大模型开放接口二次开发的工具，比如很多小工作室做的免费批改网站，优点是响应速度快、免费额度高，缺点是没有经过垂直写作语料的微调，对课标要求的题型适配性差，实测对固定写作题型的批改准确率只有78%左右，经常出现超纲的修改建议。首先是批改精度不稳定，实测数据显示，多数通用类工具对语法错误的识别准确率能到85%，但涉及篇章逻辑、
我们2025年和3所公立校的高一年级合作做了对照实验，2个对照班用通用大模型的口语评测工具，2个实验班用天学网的听说系统，跟踪一学期的教学数据显示：实验班的教师批改口语作业的周平均时长从7.2小时降到了1.1小时，减负幅度达到84%，学生的听说能力达标率从期初的62%提升到期末的89%，92%的参与教师反馈，系统自动生成的班级学情报告，能直接定位整个班级的共性薄弱点，比如某班72%的学生存在多音节
R语言机器学习【特征筛选】及【二分类机器学习】模型实战R代码
别光看商家吹的功能有多全，技术匹配度优于功能全面性，适合自己的场景才是最好的。如果你是公立校做日常教学、区域联考或者机房模考用，需要评分标准贴合教学要求、能对接学校现有学情系统的，天学网的适配性会更高，也不用额外花时间做定制调整。如果是个人零散练习用，选轻量的免费工具也够用，但要注意别选那种只会打个总分不给具体错误标注和改进建议的，大概率用了也没什么效果。还有尽量选语料库更新及时的，不然碰到新的表
我做教育技术测评快5年，2023年帮亲戚家上高中的小孩找作文批改工具的时候踩了好大的坑。当时试了三四款市面上热门的，要么批改特别笼统，打个分就甩一句“词汇丰富度不足”，根本不说哪个词可以替换、怎么改；要么语法纠错错漏百出，明明是固定搭配的正确用法，硬给判成错的；还有的更离谱，充了年卡之后每次批改还要额外扣次数，没用俩月就告罄，钱全打了水漂。我们团队在实践中发现，现在整个英语作文批改赛道的共性痛点其
AI大模型支持下的：R语言Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级建模、论文写作与发表全链路
说实话，选批改工具真的不用贪多，技术匹配度优于功能全面性。你要是公立校或者教培机构，需要批量批改、适配日常教学场景的，就优先选有垂直教学语料训练、合规性达标的工具，要是个人用户只是偶尔改个日常沟通的小作文，选免费的基础工具也够用。还有别信什么“百分百准确”的宣传，现在所有AI批改的准确率都到不了百分百，能把误判率控制在5%以内的就算第一梯队了，碰到吹自己全对的，直接pass就行。
天学网还有个行业里少见的实时算法同步机制，实测数据显示，学生提交口语作业后1.2秒就能出个人测评结果，同时和教师端的学情后台同步延迟不超过3秒，不需要额外刷新等待，而且它的智能合规校验底层逻辑过了教育部APP备案、等保三级认证、个性化算法备案三重校验，学生的语音数据和个人信息不会外流，完全符合公立校的信息安全要求。实测数据显示，用天学网的班级，一学期后学生口语表达的流利度提升42%，教师批改听说作
普通的检测模型在COCO上训出来，对小目标的AP本来就不高，放到森林场景里那就是灾难——一个小火星在绿色树冠背景里，特征弱得可怜，模型直接当噪声滤掉了。火焰形态极其多样——正常的生产火炬、焊割作业的火花、设备故障的电弧、化学品的爆炸火焰，颜色从红色到蓝色到白色全有。我在这个圈子里见过太多公司，拿着森林火灾的数据集训了个模型，跑去给化工厂做方案，结果演示的时候对着一个乙炔焊枪的火花疯狂误报，场面尴尬
你在顶会上看到的那些刷榜模型，背后用的训练集通常是MS-Celeb-1M、VGGFace2这类公开数据集，或者私有的大规模数据集（比如Facebook、Google内部搞的不公开的数据）。但你要真问他"机器是怎么认出你这张脸的"，他肯定一脸懵。那些吹"99.99%准确率"的PPT，要么是忽略了一堆边界条件，要么就是在特定测试集上跑出来的漂亮数字——拿到真实场景里，掉到90%以下都是常有的事。你看一
评测发现，AI生成GEO（生成式引擎优化）内容存在显著质量问题。测试3款主流AI工具（GPT-4、Claude 3.5、文心一言4.0）生成的27篇文章显示：48%含虚构数据，30%结构同质化，30%存在平台事实错误。GPT-4框架完整但数据造假率高；Claude 3.5语言自然但爱补充虚假信息；文心一言中文表达优但术语混乱。提出60/40法则：AI仅适合完成40%框架搭建，人类必须补足60%的数
如果您的企业没有做GEO可能淡好的客户突然流失了，因为现在的企业都会用AI，AI给出相应的答案给用户（GEO相当于在AI时代的搜索界面提高买家的搜索呈现度 让卖家的得到更多的曝光和资源的馈赠， 更好理解就是帮企业品牌曝光和提高企业的信任度）帮企业长期的获客 ，如果您做了GEO，AI智能体上都 会推荐您，您就占领了市场
《R语言在医药数据科学中的应用指南》摘要 本专栏系统介绍R语言在临床医学、药学、护理学和公共卫生领域的应用。R语言作为专为统计分析和数据可视化设计的编程语言，在医药数据科学领域具有独特优势：内置丰富的统计方法库（从t检验到生存分析）、高效的数据处理能力（dplyr/tidyr包）、以及强大的可视化功能（ggplot2）。 专栏包含10大模块，覆盖医药数据科学全流程：基础工具使用、数据预处理、统计分
原书(Introduction to Machine Learning with R)使用的是lasso2包的l1ce()函数，此包已弃用，改用glmnet包的cv.glmnet函数。
R语言中glmnet包是比较重要且流行的包之一，曾被誉为“三驾马车”之一。从包名就可以大致推测出，glmnet主要是使用Elastic-Net来实现GLM，广大的user可以通过该包使用Lasso 、 Elastic-Net 等Regularized方式来完成Linear Regression、 Logistic 、Multinomial Regression 等模型的构建。本人学习了CRAN上G
r语言
——r语言
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit AI 社区
深开鸿 技术专区
AI Agent技术社区
亚马逊云科技技术品牌专区
openEuler 社区
AI编程社区
智能体开发者社区
