可重复研究

knitr 的文档集成功能配合 git 的版本管理，真的是做可重复研究的一把好工具。作为搞前端的我，平时虽然不怎么碰 R，但看到这个组合还是忍不住想分享给你，是你做数据或统计相关的项目时，肯定会用得上。knitr 的代码嵌入能力蛮强，文档里直接写 R 代码，跑出来的结果一并展示，不用来回切换工具。搭配 RMarkdown，用起来跟写 README 一样顺手，响应也快，文档也清晰。git 就不用多说了，做前端也天天用，写文档、同步代码、回滚历史，一个都不少。如果你是第一次尝试配合 knitr 用，建议先搞清楚.Rmd文件的结构，再看看怎么配合git commit写好版本记录。我整理了一个入门指南

如何衡量机器学习研究的可重复性？目前关于可重复性的讨论大多基于直觉或假设，缺乏实证数据支持。发布代码是目前领域内常用的做法，但这不足以完全确保可重复性。为了量化可重复性，我们手动尝试复现了 1984 年至 2017 年间发表的 255 篇论文，记录了每篇论文的特征，并对结果进行了统计分析。 在复现过程中，我们没有参考作者提供的代码（如果有的话），以避免因代码与论文之间可能存在的差异而产生偏差。 本研究的目的是推动关于可重复性研究的量化讨论。这项工作并非试图对数据中所有潜在见解进行全面评估，改进协议、数据和解决偏差等方面仍需进一步研究。

客户价值的可拓知识挖掘工具，挺适合搞精准营销的你来看看。基于可拓学和数据挖掘，这个软件专门用来客户价值的分类和评估。嗯，说白了就是帮企业找出谁是重点客户，谁消费潜力大。响应还不错，功能也比较清晰，适配不同企业的数据模型不算麻烦。 整体架构比较清爽，逻辑也顺。比如你想给不同类型的客户打标签、做价值评分，可以通过内置的可拓分类算法搞定，省不少事。再配合你自己的 CRM 系统，效果还挺的。代码不难，适合前端配合后端一起集成。 这玩意还有个亮点就是灵活性高。比如你手里是电信、电商还是制造业的数据，它都能跑，不挑食。如果你搞过客户细分或者客户画像的项目，用这个来打基础还挺合适的。数据格式要求也不高，简单

《硕士论文：多重复制研究的统计分析》是关于科学研究中多重复制方法的深入探讨。在生物学和社会科学等领域，多重复制被广泛用于验证实验结果的可靠性和稳健性。本论文专注于如何利用统计工具评估和解释多重复制数据，提升科学研究的信度。主要涵盖统计显著性与p值的调整、效应量比较、Meta分析、贝叶斯分析、生存分析及重复事件数据处理、多重比较校正、数据可视化、模拟研究和R软件应用。

这是一个Matlab开发的演示程序，展示了如何创建一个重复按钮（ToggleButton）。该按钮的回调函数会持续执行，直到按钮再次被按下为止。

从姓名、性别和年龄的表中，只显示具有唯一姓名的数据记录。

使用sqlite时，为避免重复插入数据，可以采用以下方法：首先，创建唯一约束（UNIQUE CONSTRAINT）或主键（PRIMARY KEY）。其次，在插入数据前，通过SELECT查询确定是否存在相同记录。最后，使用INSERT OR IGNORE或INSERT ON CONFLICT语句来处理插入操作。这样可以有效防止重复数据的产生。

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

Python 的 Spark 插件库，离线装起来还挺方便的，适合搞大数据或者机器学习的你。Spark 的pyspark就是个好东西，用 Python 写分布式计算，体验比你想象中轻松。嗯，安装方式也灵活，在线装也行，离线装更快更稳——你只要下个压缩包，解压配置下环境变量，几分钟搞定。Sparkcore是核心，大数据靠它，内存计算，响应快，容错性也不错。再加上Sparkstreaming，实时数据流也不在话下，比如日志、实时监控场景合适。搞机器学习？Spark 也有自己的MLlib库，各种算法都有，分类、聚类、协同过滤一把抓，配合管道机制，建模流程挺顺的。你还可以玩玩更高级的Spark ML，统

Matlab开发：可滚动、可缩放的多通道数据显示功能。