定义颜色命令\definecolor{darkblue}{HTML}{1D305F}正文中，添加以下代码：\begin{document}\begin{table}[htbp!]

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜简介（旧文重发，这篇推文的框架最近还在用，再次分享给大家）最近在做论文模拟实验并将实验结果进行可视化。下面是我这阶段的一些经验总结，在此记录下，也希望能够帮助到你。方法不一定最优，也欢迎批评指正。由于工作还在继续，完整代码现阶段不会公开，下面给出部分代码和代码编写思路。整个工作流程：由于参数不同，会得到不同的结果。我的目标是将不同参数模拟的结果最后通过一副图进行可视化。难点：每个脚本代码量较大，模拟时间较长（10h+），为了方便起见，我将不同参数单独构建成一个脚本，然后开启多个Rstudio，进行“人工”并行运算并保存各个脚本的

进行了修改。编译后得到如下结果：来自：https://github.com/shellywhen/Journal-Response-Letter-Template-Latex模板三来自

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜引言交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估方法，旨在评估机器学习模型在未知数据上的性能。它通过将数据集划分为多个互斥的子集，然后进行多次训练和测试，从而更全面地评估模型的泛化能力。交叉验证方法在机器学习中，常用的交叉验证方法有以下几种：K

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(maintopic.north);：将绘制类似箭头的直线。语法在基本元素部分已经解释过。唯一的区别在于编写线的端点的方式：通过引用一个节点和相对于节点的位置。小编有话说本文主要介绍

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图：将观察数据的分位数作为横坐标，理论分位数作为纵坐标，绘制散点图。如果数据符合理论分布，散点图将近似为一条直线。代码实现根据上面的理论结果，我们依次进行代码实现。假设数据来自于

编辑器，不需要复杂的配置，直接可在网页上进行LaTeX编写，并且支持包括版本控制，共享协助以及编译预览等功能，可以说，对于需要编写复杂文档来说，它是非常有用的。小编写的相关推文：如何下载使用期刊的

5分钟以下文章翻译自datawrapper官网，作者对其进行了梳理和再编辑，原文点击文末

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜简介最近在进行新文章的数值模拟阶段。上一次已经跟读者们分享了模拟实验的大致流程，见：数值模拟流程记录和分享

neuroim相关推荐colourpicker包：图形颜色拾取器visdat包：助你一眼看穿数据结构和缺失值！report包：助你自动出统计报告！reticulate包｜数据科学者的福音

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜简介这篇推文代码来源于：TidyTuesday[1]，主要想学习如何绘制灯芯柱状图（名字小编瞎取的），最终结果如下：注释：与普通柱状图相比，灯芯柱状图不仅可以展示随时间变化的总体趋势（图中黑色柱子

page-right运行后得到的结果如下：读者害可以在页边空白处放置引文、脚注等。还可以为图形、表格或其他内容定义自定义列跨度。有关更多详细信息，请参阅有关文章布局[13]文档。发布将文档渲染为

篇文献来编写综述。如果想获取更多的内容，则需要修改文献类型、时间或者关键词，再重新检索“寻找目标期刊根据关键字搜索文献的功能最为简单，但是获得文献质量可能良莠不齐。因此，小编更推荐

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜写于2021年，旧文重发。头条为主成分结果可视化，次条为主成分介绍与代码实现。简介主成分分析法是很常用的一种数据降维方法[1]。该方法可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。关于主成分的理论介绍和R语言代码实现可见前段时间赵西西写的推文：主成分分析（见次条）。但是后面留了一个小尾巴，如果想对主成分结果进行可视化，那得怎么实现？有没有简便的方法呢？正好这几天有读者问起，那今天就来说说这个问题吧。方法一使用ggbiplot包[2]中的ggbiplot()函数，该函数

主成分旋转旋转后得到的主成分能更容易的解释原始变量，常用的旋转方法有：正交旋转：旋转后的主成分不相关斜交旋转：旋转后的主成分相关本例中采用正交旋转中的方差极大旋转进行分析：>rc

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜简介最近在网上冲浪🏄时，发现了这样一个博客[1]，该博客使用层次聚类方法绘制简笔画，完整代码见仓库[2]。思想：加载照片后，使用

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜简介最近在科研中需要比较不同模型的预测性能，我们使用相对偏差，均方根误差等来比较结果。此时，可能会得到以下结果：上图出现以下问题：问题一：由于经典模型（Normal）在复杂数据中的预测效果不好，会出现预测非常差的情况，从而导致图形Y轴刻度被拉长，可视化效果不佳。问题二：相似方法预测结果相同，无法清晰看出之间的差异性。问题三：柱状图准确数字未知，只能通过主观方式估计最终结果。基于以上问题，小编分别做了以下润色工作：问题一二可以通过使用

https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-set-up-shiny-server-on-ubuntu-20-04

细节设置部分（知识点很多！可收藏），目录如下：简介代码框展示隐藏代码折叠代码图形设置交叉引用多图排版数据框内联代码缓存代码框展示根据第二期的内容，读者可以编译出各种格式的文档，默认情况下

包入门教程）。library("shinystan")launch_shinystan_demo()界面包含四个部分：诊断估计探索更多shinystan

importing，并选择你指定的文件夹（Folder）。例如，小编这里选择桌面的[相关文献]文件夹。之后点击保存即可。之后你可以将，你从网上下载的论文文献直接扔到这个文件夹即可。就如图中左边方框的

搜索当前文件夹。具体见下面两张图：访达->设置高级->执行搜索时->搜索当前文件夹使用步骤（总结）步骤一：全选该组所有文献步骤二：右击选择，导出步骤三：修改文件名，保存步骤四：找到路径位置，点击

灵感来源代码效果图完整代码1、设置工作环境：#设置工作环境rm(list=ls())setwd("D:/桌面/环状柱状堆积图+分组+显著性")#加载R包library(ggplot2)

轴的基础上可以添加分面来说明不同分类的比较情况。关于分面的更多教程/案例可见：分面中添加不同的直线、R绘图案例｜基于分面的折线图绘制、分面中添加不同的直线等。注意下面代码细节：space

install.packages("remotes")remotes::install_github("torvaney/ggsoccer")使用教程通过

版本大家好，更完经验丨Obsidian中的科研库后，有小可爱来和我交流Obsidian的使用经验。我发现，除了详细的代码和模板，或许使用思路也能互相启发。正好，时隔一年，我的工作流在经验丨如何进行文献阅读（以下简称1.0版）上，又有了迭代。于是我决定先分享下我最新的阅读流程和使用技巧吖。阅读前泛读目标期刊的最新录用相关工具：Inoreader

的安装、使用，以及编译出不同版本的文档。最后，介绍了文档基本构造以及注意事项。视频教程正在同步录制，如果觉得文档理解不了，就等我的视频吧～

过程的接口。对于参数模型，可以使用trtf[45]和grf[46]进行建模。正则化和收缩方法使用lars[47]包拟合具有参数估计约束的回归模型。grplasso[48]包提供了各组参数同时更新的

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜简介小编在科研中，需要将多个图形进行合并，并共享同一个图例。此时应该如何实现？关于图形合并的相关推文写了很多了：R可视乎｜合并多幅图形、cowplot包，ggplot2图形排版R包。但是对于今天这个问题，小编很少注意，在进行查阅资料后，将该技巧进行总结。主要介绍三种方法，参考资料如下：cowplot[1]、ggpubr[2]、patchwork[3]。绘制示例图形这里以

IDE基础包ggplot2rmarkdownShinyKerasSparkreticulatelubridateforcatsstringrpurrrreadrtidyrplumberRstudio

https://cran.r-project.org/web/packages/cowplot/vignettes/introduction.html[6]Github:

随着高通量测序和多组学的快速发展，单细胞多组学技术和机器学习已经成为了生信研发的新生力量，在生命科学和医学多领域有着广泛的应用前景。应新老客户的培训需求，特举办“集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用”、“单细胞多组学及空间组学数据分析与应用”专题培训班，本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方为互动派（北京）教育科技有限公司，具体相关事宜通知如下：专题一（在线直播六天）集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用专题（详情内容点击查看）2023年08月19日-08月21日2022年08月26日-08月28日专题二（在线直播四天）单细胞多组学及空间组学数据分析与应用专题（详情内容点击查看）2023年08月26日-08月27日2023年09月02日-09月03日01导师介绍专题一由教育部直属全国重点大学，国家“双一流”A类，“985”,

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜简介注意：本文内容主要来源：10

包中的各种函数进行可视化。library("bayesplot")library("rstanarm")library("ggplot2")fit

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜简介近期有几位研究生新生找我咨询如何进行科研和撰写文章。我借此机会整理了自己在科研过程中常用的步骤，希望能为大家提供一些参考。同时，也欢迎大家在留言板中分享自己的经验～文献检索使用

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点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜简介最近需要绘制一个图来说明不同类别之间的层次结构。于是想到了旭日图（多层饼图）。类似于以下图形：来源于：《R语言数据可视化之美》这种图表将数据层次结构呈现为一个圆形区域，其中每个环代表一个层级，而每个扇区表示该层级下的子类别或分支。每个圆环代表层次结构中的一个级别，中心圆点表示根节点，层次结构从这个点往外推移。注意：旭日图常用于可视化具有多级分类的数据，例如组织架构、文件目录、产品分类等。它能够帮助用户快速理解数据的结构和组成，并从整体和局部两个层面上进行分析和比较。本教程将使用

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采样器mcmcensemble[53]包提供了针对仿射不变马尔可夫链的集成采样器，允许更快地收敛于糟糕缩放的估计问题。提出了两个采样器：'differential.evolution'

老手，书中也有足够多的实用内容。作者尽可能地让每一章都能同时满足数据分析新手和数据分析专家的需求，让所有人都能发现有趣和实用的内容，并从中获益。读者可以根据自身所处阶段和需求来阅读。第

等方法的实现。格式也是非常精美，详情可见：医学统计R语言实战PDF版合集（bookdown重制版）格式排版真的是太好看了，bookdown真的是强啊！部分内容如下：最近又学习了一下github

Markdown文档中。equatiomatic[7]从lm()函数中提取输出，用LaTeX写出方程。markdowntemplates[8]包括一组R

Who-What-How，它能够帮助我们想清楚很多底层问题。Who：我服务的核心用户是谁？What：我能为他们提供什么独特的价值？How：这些价值通过什么方式实现，又如何获得价值回报？

star！课程论文的撰写模板，小编使用的是：ElegantPaper[2]。其他两个模板ElegantBook[3]、ElegantNote[4]分别适合写书和笔记。使用方法如果经常使用

点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜引言时间序列具有时间依赖性，即相邻数据点之间存在时间先后顺序，因此不适用于随机划分训练集和测试集的交叉验证方法。举个例子，我们通常基于训练集来构造模型，使用测试集验证预测结果。如果随机抽取一定比例的时间数据分别作为训练集和测试集，可能会出现测试数据早于训练数据的情况，这是异常的，因为我们无法用未来数据去“预测”历史数据。时间序列交叉验证方法对于时间序列数据，常用的交叉验证方法是滚动窗口交叉验证（rolling