Using R: 我到底在 B 站花了多长时间？
1 设置登陆信息 2 获取历史记录 3 数据整理 4 数据可视化 4.1 我到底看了多久的视频？ 4.2 什么时候才会看 B 站？ 4.3 我看了哪类视频？ 前段段时间受伤卧病在床，难得的闲暇时间，又以躺着不便于学习为由，疯狂娱乐。几乎沉迷 B 站
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Using R: iOS App 背着我们干了啥？
最近随着 iOS 15 中「记录 App 活动」功能的加入，以微信为代表的一类软件频繁读写用户信息的行为被抓了现形。具体的新闻可以阅读 Hackl0us 发布在知乎的记录. 虽然微信在 10 月 11 日发布了新版似乎修复了这个问题，然而美团针对每 5 分
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Using R: 使用 Zotero 为 Rmarkdown 插入参考文献
如何在 blogdown 中处理参考文献？ 什么是 blogdown？ 其入门手册标题 blogdown: Creating Websites with R Markdown 是对 blogdown 最恰当最简洁的解释。实际上笔者自己的博客正是使用 blogdown 构建。 什么是参考文献？ 证明我说的话不是乱讲的底气（误 为什么要处理参考文
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Using R: 谨慎在读写性能糟糕的 WSL2 中使用 R！速度只有1/10
最近跑的一段程序，其中需要对栅格文件进行批量读写，然而使用多 session 的并行无法批量处理 raster 文件，而基于 fork 策略的并行方法又无法在 Windows 中调用。于是只能考虑在 Unix 或者 Linux 中完成。然而，手头 MacBook 性能不足，PC 上面虽然装了 Ryzentosh 但
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Using R: 时间序列预测—— ARIMA、灰色模型 GM(1,1)、神经网络与混合预测（下）
在上篇文章《R for Everything: 时间序列预测—— ARIMA、灰色模型 GM(1,1)、神经网络与混合预测（上）》中，我们分别利用 ARIMA、GM(1,1) 和基于时间序列的神经网络对 Internet Usage per Minute 数据集进行了 20 条新记录的预测
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Using R : 时间序列预测—— ARIMA、灰色模型 GM(1,1)、神经网络与混合预测（上）
最近同学手头上有公共卫生方面的报告，其中就有基于时间序列进行预测的部分。 通过查看国内外的相关研究，ARIMA、灰色模型、神经网络以及不同模型的混合模型，是在公共卫生方面最常用到的时间序列预测模型。例如
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Using R: rJava 安装失败小记——ERROR: configuration failed for package ‘rJava’
rJava 是 R 语言中经常会遇到的依赖包，例如使用 xlsx 包便需要 rJava 依赖（readxl也是不错的选择）， 然而安装 rJava很难不让人感觉：rJava, an interface to nightmere instead an interface for R to use java. 所以我尝试总结目前遇到的安装并配置 rJava 过程中
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amapGeocode: 使用R进行高德地图地理编码/逆编码
在最近的学习中，大量使用到了地理编码与地理逆编码，然而不幸的是目前广泛在 R 中介绍的能完成该任务的包因为 API 的 Breaking Upgrade 很多功能已经失效了。尤其是意外的发现，目前的包主要由百度地图 API 作数据源，于是为了满足在 R 中
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Using R 番外: R 包开发中 vignette/test token 的处理
作为一个不怎么 Skr 的 API Wrapper，最近花式的用到了高德地图的地理编码/逆编码服务，与其散乱各处每次都要反复修改 function 代码，不如干脆就封装成 package，还能方便自己和团队今后的使用。 作为年轻人（并不）
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R Shiny: 使用 moreThanANOVA 进行「正确」的显著性检验
TL:DR 使用 moreThanANOVA 可以自动选择适当的方法显著性检验并输出多重比较的图表（如题图） ANOVA 不是万金油 显著性检验可以说是自然科学领域中最常见的操作，毕竟探究处理间是否有差异、区域间特征异同是后续探索以及假设的第一步。 然而
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