[R 使用R来构建分析，机器学习，仪表板和Web应用程序。

希腊电力负荷预测IPTO 此存储库包含我研究生论文的代码，该论文涉及短期负荷预测，使用希腊独立电力公司提供的每日负荷数据集，在R，RStudio，R-markdown和R-Shiny中开发了预测希腊每小时的电力负荷需求传输运营商（IPTO）-（希腊的AΔΜHΕ） 可以在亚里斯多德大学的论文库中找到我的论文的文档： : ln= ，请原谅我文档中的错误，如果发现任何错误，请通知我 ：） 库-依赖关系 数据预处理库 xlsx软件包：install.packages（'xlsx'） JSONLite ：install.packages（“ jsonlite”） lubridate ：install.packages（'lubridate'） 标题：install.packages（“标题”） 功能选择，库：install.package（“ Boruta”） 机器学习图书馆 SV

mask小应用例子。需要预下载coco模型和安装jupyter，相关依赖参考mask rcnn。实现检测人体并进行背景置灰，凸显人物

The target audience is adults and teenagers since the end goal is to spread awareness of mental health. Mental health advocates and possibly doctors with the background in mental health would be able to target these zones and decrease the number of suicides; Teenagers should be more aware of the mental health of their peers as well, so targeting this broad range would help increase the awareness in a school setting and a public setting. Looking at different demographics across the world may give

速度采样器（GMYC） 该R Shiny App是SPEDE-SAMPLER程序的最后部分，允许用户在通过对对齐的Fasta文件中的序列进行随机重采样而创建的多个系统发育树上运行GMYC分析。 要通过R运行此应用，请在控制台中输入以下内容： install.packages("shiny") # install the shiny package library(shiny) # load up the shiny library shiny::runGitHub("spede-sampler", "CJMvS", ref="main") # run the app

克拉克·范·史丹顿（Clarke van Steenderen） 动物学与昆虫学系南非东开普省Makhanda（Grahamstown）的Rhodes University 2021年电子邮件： :pencil: 功能性 SPEDE-SAMPLER是用Python和R编写的GUI程序，用于使用GMCY方法评估采样对物种划界的影响。 该程序提供以下内容： 读取对齐的Fasta文件，并随机选择n次序列p次。 这些文件保存在输出文件夹中。 例如，可以上传十个COI序列的序列比对。 用户可能希望随机选择该数据集的50％而不进行替换，并将此过程重复15次。 因此，该程序会将15个Fasta文件写到一个文件夹中，其中每个文件包含五个序列的随机选择。 循环遍历输出文件夹，以为每个重新采样的Fasta文件产生最大似然（ML）系统发育。 有两种ML程序可用：FastTree和RAxML。 循环遍历每个ML系统

Shiny SSRR adds advanced Screen Space Raytraced Reflections to your scenes in real-time making them more realistic. This bundle contains 2 packages optimized for each rendering pipeline: - Shiny SSRR for built-in pipeline. - Shiny SSRR for URP (Universal Rendering Pipeline). Both packages offer the same functionality and support forward and deferred rendering path.

shiny平台超市系统开发

一个闪亮的应用程序，通过模拟退火解决旅行商问题。 效果展示：https://camo.githubusercontent.com/539b5d25901a6f70dc7ec740b90d9bd0b446c957af9e80f6930d96c0f0dd40d8/687474703a2f2f696d616765732e72617067656e6975732e636f6d2f30653163613835346362633330663333616263343631303866326261333866322e363430783634307834322e676966

货币预测器 使用美国人口普查数据预测工资的示例Shiny R应用程序。 实时版本可以在这里找到： : 数据集来源：