r语言

R语言生态环境数据分析：从基础操作到水文、地形、物种多度、空间聚类、排序与生物多样性的系统应用生态环境研究正步入数据驱动的新时代，鱼类种群动态、昆虫群落结构、水文特征与地形因子等多维数据交织成复杂的生态网络。传统分析方法难以全面揭示其内在规律，而R语言凭借其强大的统计分析、可视化与编程能力，已成为生态学家不可或缺的工具。本文将以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化生态数据为核心，系统介绍如何利用R语言完成从基础操作到高级建模的全流程分析。

R语言报错：无法打开文件‘sales_2025.txt‘: No such file or directoryR 读取文件路径问题：sales_2025.txt 放到哪里才能直接读取？遇到的错误信息是：这说明 R 无法在当前工作目录中找到 sales_2025.txt 文件。

小小8程序员

R 语言 4.5.0 全解析：性能优化、新特性与使用指南下载安装步骤R 语言 4.5.0（2025 年 4 月发布，开发代号 "Clockwork Orange"）是 R 核心团队推出的稳定版更新，聚焦性能优化、内存管理、编程便捷性三大方向，同时完善了对现代操作系统和编程范式的支持，向下兼容大部分现有代码，是兼顾稳定性与新特性的重要版本。

如何卸载/更新Mac上的R版本Mac上的R版本还是四五年前的老版本，最近发现很多函数包都不支持，想更新电脑上的R版本，担心电脑R装的版本太多会互相冲突，并且留下很多冗余的垃圾，查询教程后整理如下，方便以后使用。

【深度学习】Mask R-CNN在温室番茄成熟度检测中的应用——基于ResNet18与FPN的多级特征融合分类系统随着现代农业的快速发展，智能农业技术正逐渐改变传统农业生产方式。在温室种植中，番茄作为一种重要的经济作物，其成熟度的准确检测对提高产量和品质具有重要意义。传统的番茄成熟度检测主要依靠人工观察，不仅效率低下，而且容易受主观因素影响。近年来，深度学习技术在农业图像识别领域展现出巨大潜力，为番茄成熟度检测提供了新的解决方案。

夜间收费站与道路场景多类型车辆检测与分类：基于Faster R-CNN R50 PAFPN的实现_1近年来，基于深度学习的车辆检测算法已成为智能交通和自动驾驶领域的核心技术。在复杂场景如夜间收费站、多车道道路等环境下，车辆检测面临光照变化、目标密集、尺度差异大等多重挑战。本文将介绍如何基于Faster R-CNN R50 PAFPN模型实现夜间场景下的多类型车辆检测与分类，为智能监控系统提供技术支持。

红枣目标检测Cascade R-CNN改进版_FPN结构优化详解在现代农业智能化进程中，精准的农作物检测技术扮演着重要角色。红枣作为我国重要的经济作物，其自动化检测对提高采摘效率、分级质量具有重要意义。然而，红枣目标检测面临着诸多挑战：复杂背景干扰、小目标难以识别、密集分布导致相互遮挡等问题。本文将详细介绍如何改进Cascade R-CNN算法，特别是优化其特征金字塔网络(FPN)结构，以提升红枣目标检测的性能。

天桥下的卖艺者

R语言绘制复杂加权数据（nhanes数据）多模型生存分析决策曲线决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）是一种用于评估、比较和优化诊断试验、预测模型或分子标志物临床实用性的统计方法。它由Andrew J. Vickers和Eugene B. Elkin于2006年提出，旨在弥补传统统计指标（如灵敏度、特异度、ROC曲线下面积）在评估模型临床价值方面的不足。

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第15章) --- Regular expression（1）本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/

【深度学习】基于Faster R-CNN的黄瓜幼苗智能识别与定位系统，农业AI新突破在目标检测领域，YOLO系列模型一直是最受关注的算法家族之一。从最初的YOLOv1到如今的YOLOv13，每个版本都带来了独特的创新点。今天我们就来全面解析这些模型的核心创新，看看它们是如何一步步推动目标检测技术发展的。

二、PaddlePaddle seal_recognition印章内容提取

木结构建筑元素识别与分类：基于Faster R-CNN的高精度检测方法木结构建筑作为一种传统且环保的建筑形式，在当代建筑中仍然占有重要地位。随着计算机视觉技术的发展，利用深度学习技术对木结构建筑元素进行自动识别与分类，已成为建筑遗产保护、结构安全评估和建筑信息模型(BIM)构建的重要研究方向。本文将详细介绍基于Faster R-CNN的高精度检测方法在木结构建筑元素识别中的应用，包括数据集构建、模型优化、实验结果及实际应用场景。

智能拖拉机目标检测：改进Faster R-CNN的实践与优化在现代农业发展中，智能农业装备正逐渐成为提高农业生产效率的重要工具。拖拉机作为农业生产中最常用的机械设备之一，其智能化水平直接影响着农业生产的精准度和效率。🌾 本文将分享我们团队在智能拖拉机目标检测方面的实践与优化经验，重点介绍如何改进经典的Faster R-CNN模型，使其能够更准确地识别拖拉机及其作业状态。

青春不败 177-3266-0520

HMSC联合物种分布模型在群落生态学中的贝叶斯统计分析应用Hmsc是它是一种基于贝叶斯统计的多元分层广义线性混和效应模型。该模型可以同时考虑物种多度、环境变量、系统发育信息、物种属性及时空数据，是目前对于群落生态学各种数据利用最为充分的模型。它既可以对于单物种（变量）开展分析（可替代贝叶斯广义线性混合效应模型）；又可以同时开展多物种（群落水平）分析，将生态位假说、生物交互作用（种间关联）、物种扩散限制及物种属性和系统发育对物种分布的影响等进行综合考虑。

基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟与案例分析BIOMOD2是一个R软件包，用于构建和评估物种分布模型（SDMs）。它集成了多种统计和机器学习方法，如GLM、GAM、SVM等，允许用户预测和分析物种在不同环境条件下的地理分布。通过这种方式，BIOMOD帮助研究者评估气候变化、生境丧失等因素对生物多样性的潜在影响。

基于Mask R-CNN的道路路面损伤自动检测与分类研究随着城市化进程的加速，道路基础设施的维护变得越来越重要。传统的人工检测方法效率低下、成本高昂，且存在安全隐患。🚧 近年来，计算机视觉技术的快速发展为道路路面损伤自动检测提供了新的解决方案。本文基于Mask R-CNN算法，针对道路路面损伤检测任务进行了深入研究与改进，实现了对六种常见路面损伤类型的精确检测与分类。💪

基于Faster R-CNN的桃黄病病害检测与分类系统实现_1桃黄病是桃树种植过程中常见的病害之一，会导致果实品质下降，严重时甚至造成绝收。传统的人工检测方法效率低下，且容易受主观因素影响。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的病害检测方法为解决这一难题提供了新的思路。本文将详细介绍如何使用Faster R-CNN算法构建一个高效的桃黄病病害检测与分类系统，帮助果农实现精准、快速的病害识别与管理。

小杜的生信筆記

基于R语言绘制网络图，新人选手上手今天自己学习一下使用ggNetView包绘制网络图，这个包开发者在去年时候添加过好友。她的绘图功底很厉害，包开发的也全面。这个包是今年10月份上线Github，ggNetView包，网络图绘制，大家应该都比较需要，期待很久！，今年年底事情比较多，从知道上线到目前，自己还未真正的使用此包。因此，也借此机会，一起学习一下。

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第14章) --- Strings（2）本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/

R语言使用bibliometrix包进行文献计量学bibliometrix包官网：Bibliometrix - Home支持数据库：web of science; PubMed; Cochrane; Scopus等