估计阅读时长: 18 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp/tree/master/studio/RData 如果我们需要将上游的R数据分析环境之中的数据集串流至下游的R#数据分析环境之中，构建出一个不同的数据分析环境混合在一块的自动化数据分析流程。我们一般会需要将上游的R环境之中的数据符号对象以RData的格式串流到下游环境中，下游环境进行反序列化加载数据到环境中执行相应的分析。例如在下游执行定制化程度更高的数据作图，将数据以在上游R环境中比较困难实现的其他二进制文件格式进行保存，或者进行分布式的跨物理机的集群化计算，等等用于实现单纯依靠R环境所比较困难实现的功能。 从上一篇博客文章之中我们比较下详细的了解了RData数据文件的文件格式以及对应的读取操作。在这篇文章之中我们来了解如何基于我们通过对RData文件读取操作所获取得到的链表数据进行反序列化操作，将R环境之中的数据集串流加载到下游的R#数据分析环境之中。 Order by Date Name Attachments rstudio-og-fb-1-1024x538 • 39 kB • 646 click 2021年12月4日read-vector […]
估计阅读时长: 19 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp/tree/master/studio/RData 在最近的工作中，需要将Docker容器内的R环境之中的数据集无缝的串流到下游的.NET Core数据分析环境之中，基于.NET Core代码库进行数据可视化之类的操作。目前在R环境与.NET Core环境之间进行交互仅存在有一个比较出名的R.NET项目。但是对于使用R.NET项目而言，我们只能够在.NET Core环境之中调用R环境做数据分析，并不能够实现R环境调用.NET Core数据分析环境。并且R.NET项目必须要依赖于R环境对应的库文件，所以使用R.NET并不能够满足我们在Docker容器间进行R数据分析环境与.Net Core数据分析环境之间的无缝衔接。 Order by Date Name Attachments RStudio_Logo • 185 […]
Thank you so much for your thoughtful and encouraging comment! I truly appreciate the time you took to read through…
已经写完了
A very inspiring pipeline for turning EC-based annotations into genome-scale embeddings. Great post! I really enjoyed the clear, end‑to‑end pipeline…
[…] 基于之前的一篇文章《TF-IDF与N-gram One-hot文档嵌入算法原理》的学习，我们了解到可以将生物序列通过分解为kmer，组成单词集合用来表示一个文档。从而将长度各异的生物序列嵌入为长读一致的数值向量，进而可以用于后续的各种数据处理工作中。在这里，假设我们将基因组中的所有基因提取出来，然后通过blast比对的方式将基因注释到对应的ec number编号，既可以将某一个基因组使用一个ec number的集合来表示。通过这样子的数据表示方法，我们就可以将任意一个大小各异，基因组成不同的基因组都嵌入为具有相同维度特征的数值向量用于机器学习建模之类的工作。 […]
I'm fine, thank you. and you?