跟着Nature Communication学作图：R语言ggplot2画世界地图展示采样地点
论文
Structure and function of the soil microbiome underlying N2O emissions from global wetlands
#Sec21
没有找到论文的代码，但是论文的数据是公开的，可以用论文中的数据复现一下论文中的结果，今天的推
编程开发
Python爬虫实战，requests+time模块，爬取某招聘网站数据并保存csv文件（附源码）
前言
今天给大家介绍的是Python爬取某招聘网站数据并保存本地，在这里给需要的小伙伴们代码，并且给出一点小心得。
首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫，基本的是加请求头，但是这样的纯文
本数据爬取的人会很多，所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对招聘网站数据进行爬取。
在每次进行爬虫代码的编写之前，我们的第一步也是最重要的一步就是分析我们的网页。
通过分析我们
R语言数据可视化配色方案备选
看到朋友圈有人转发了一个视频
image.png
然后找到这个up主的主页来看了下，其中有四个视频是国潮顶级配色，还有一个视频是世界经典配色，个人觉得还挺好看的，保存下来作为R语言科研数据可视化中的配色备选方案，这里只保存视频封面的配色，视频里还提供了很多两两搭配的配色，这个有点多，有时间了再抽空整理
世界经典配色
image.png
library(ggplot2)
co
20230424--简单备份工具rdiff-backups使用
1.备份
1）本地备份
# rdiff-backup /source-dir /dest-dir
# rdiff-backup [源目录] [目标目录]
保存目标目录的内容与保存源目录相同。唯一不同的是，添加了一个名为rdiff-backup-data/的管理目录。
如果再执行一次相同的命令，这次只复制有变更的文件（增量备份）。
文件增量被压缩并存储在rdiff-backup-data/incr
生命科学相关专业入门R语言的参考资料推荐
参考资料链接
这个github主页还有好多生物信息学相关的内容
这个是一个关于生命科学领域的2天R语言入门内容，视频内容我没有找到，文本内容都在这个这个链接里，包括PPT，数据和代码都在
主要的内容包括
R语言和Rstudio的基本介绍
最常用的数据类型
读取和写出数据
基本的作图内
npm、yarn、pnpm、cnpm、nrm、nvm、使用命令删除 node_modules 包
npm、Yarn、pnpm、cnpm、nrm、nvm、的区别
npm ：node的自带的包管理工具
yarn ：yarn是facebook发布的一款取代npm的包管理工具
pnpm： performant npm（高性能的npm），同npm和Yarn，都属于Javascript包管理安装工具，它较npm和Yarn在性能上得到很大提升，被称为快速的，节省磁盘空间的包管理工具
cnpm是个中国版的n
【教3妹学算法-每日3题(1)】 按位与为零的三元组
插： 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。
坚持不懈，越努力越幸运，大家一起学习鸭~~~
3妹
3妹：早啊， 2哥
2哥：3妹今天怎么这么开心
3妹：因为今天是周五啊， 每个周五我都会很开心， 因为明后天就不用上班了呀。
2哥：晚上去看电影怎么样。
3妹：可以的， 看喜剧片吗？
2哥：我无所谓， 哪怕不看喜剧片，想到明天
requests库安装和使用实训任务
实验目的
1、了解requests库的安装和使用
2、复习使用pip安装Python第三方包、import语句的使用
实验步骤
1、使用pip安装requests库
图片1.png
在自己的电脑上安装requests库，可以参考使用pip安装requests模块（超级简单）+ pip升级失败问题的解决 - 走看看 (zoukankan.com)
2、按照教程，利用前两周学习的requ
options：R语言环境变量设置
环境设置函数为options()，用options()命令可以设置一些环境变量，使用help(options)可以查看详细的参数信息。
1. 查看默认参数：
names(options())
[1] "add.smooth" "ambiguousMethodSelection" "askpass"
二、分析同行业大号爆款视频
二、分析同行业大号爆款视频
视频搜索出来以后，接下来要做的就是直接去找点赞比较高的视频，5w点赞可以作为一个参考标准，5w点赞以上的视频则可以作为我们重点参考的对象，分析这些点赞高的视频的时候要思考以下四点问题：
1、这种形式的视频我能不能做？
2、如果要做，手里是否有足够资源？（人员、物料）
3、视频内容是否可以长期批量生产
