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教育部批准了69所高等学校开展现代远程教育试点，对这69所高校培养的达到本、专科毕业要求的网络教育学生，由学校按照国家有关规定颁发高等教育学历证书，学历证书电子注册后，国家予以承认。弘成学院的网络文凭国家不承认，不过找份工作问题不大，毕竟，文凭就是敲门砖，进入公司后，几乎没有人关注你的文凭了 ！
员工经过长期磨合与沉淀，具备了协作精神，得以通过团队的力量开发出优质的产品。成都创新互联公司坚持“专注、创新、易用”的产品理念，因为“专注所以专业、创新互联网站所以易用所以简单”。公司专注于为企业提供成都网站建设、做网站、微信公众号开发、电商网站开发，微信平台小程序开发，软件按需网站设计等一站式互联网企业服务。
阿里云是阿里巴巴的吗
阿里云是阿里巴巴的吗,阿里云全称阿里云计算有限公司,阿里云的成长潜力可谓非常一般，可以称得上是全球的几大独角兽之一。是一个又大又快的计算机平台。阿里云是阿里巴巴的吗。
阿里云是阿里巴巴的吗1
阿里云是阿里巴巴集团旗下云计算品牌。
阿里巴巴网络技术有限公司（简称：阿里巴巴）是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。阿里巴巴集团经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。
阿里云是全球卓越的云计算技术和服务提供商。致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。创立于2009年，在杭州、北京、硅谷等地设有研发中心和运营机构。
阿里云使用技巧：
1、阿里云可以购买服务器，打开阿里云官网，登录个人账号，打开控制台，点击云服务ECS-，选择实例，选择创建实例，之后根据需要选择相关服务即可。
2、阿里云账号可以注销，进入阿里云官网，登录阿里云账号，点击右上角的个人头像，点击用户名，打开账号管理页面，点击注销账号，点击获取验证码，最后输入验证码即可注销。
3、阿里云无法登录，可能是网络异常导致，可以切换网络再使用。
资料拓展：2018年11月26日，阿里巴巴集团宣布阿里云升级阿里云智能，加强技术、智能互联网的投入和建设。2019年6月18日，阿里钉钉进入阿里云智能事业群，钉钉CEO陈航向阿里巴巴集团CTO兼阿里云智能事业群总裁张建锋汇报。
阿里云是阿里巴巴的吗2
如今的互联网行业也是发展迅速，这让许多企业也随之纷纷崛起。就像新浪，网易，阿里巴巴，腾讯一样，都成为了互联网的巨头了。其中最有名的就是马云建立的阿里巴巴了。旗下的淘宝、天猫、蚂蚁金服、支付宝等，无论哪一样都给我们的生活来了非常大的便利。
或许大家对于阿里巴巴旗下的淘宝和支付宝印象最为深刻，因为我们的日常生活就经常接触到这些东西。不过对于其它的就不是非常的了解了。其实阿里巴巴还藏着一个互联网的“独角兽”。那就是阿里云。它的成长潜力可谓非常一般，可以称得上是全球的几大独角兽之一。是一个又大又快的计算机平台。
以前要回家过年的时候用支付宝买车票，服务器就经常会崩溃。可想而知过年的时候人们买车票是多么繁忙，而现在淘宝双十一比过年还要繁忙，但是服务器为什么就不会崩溃呢？原因是阿里云可以处理了每秒十几万的订单，可想而知，阿里云的成长是多么的恐怖了。那到底是谁在背后支撑这么强大的阿里云呢？
他就是阿里云的创始人王坚。可能大家并不是很了解王坚是谁，用我们的话来说就是一个非常厉害的人物，当过导师、教授、主任、编委、副院长等。这些职位都造就了现在的他。不过他刚刚在阿里巴巴创建阿里云的时候，因为技术难度非常的高，以至于他在起手的时候，每年就烧了10亿元。但是没有任何的成果，于是这位阿里云的创始人就这样不被人们看好。但唯独作为阿里巴巴老大的马云却一直在坚信着他，给予他资金以及技术的支持。最终他没有让马云失望，2014年阿里云正式上线了，并且获得了第一桶金。
王坚并没有因此而放弃了研究，为了不辜负马云的信任，自己又研发出了一个“飞天系统”。这个系统能够连接全球的互联网而组成一台超级计算机。并且打破了4项世界纪录，是世界上最顶尖的系统之一，就连美国都非常的羡慕。后面通过美国的相关机构评估，“飞天系统”的价值在60000亿，也就是说不被人们看好的阿里云创始人如今创造出了60000亿的价值。其中马云也是有着半的功劳。现在总算知道马云为什么能够铸造阿里巴巴的辉煌了。马云在眼光的方面真的非常的独到，或许人真的要遇到一个伯乐后才能成长得更快。不知道大家怎么看？
阿里云是阿里巴巴的'吗3
首先在当前时代背景下，我们看到云一字就能联想到大数据、云数据这类东西，那么阿里云也是这样，是阿里巴巴旗下的云计算公司
阿里云(全称:阿里云计算有限公司)是一家云计算及人工智能科技公司，致力于与全球领先的云计算厂商密切合作，并提供多样化的项目促成稳定巩固的长期发展。阿里云带动了中国云计算的发展，从零搭建自主的飞天系统，在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等应用场景中，始终保持着良好的稳定性。还曾帮助用户抵御全球互联网史上最大的DDoS攻击。阿里云最先在香港设立了第一个中国大陆以外的数据中心，而后在新加坡、美国西部和东部也先后设立了数据中心。未来，阿里云还在迪拜、欧洲、日本等地开设新的数据中心，输出中国的高科技服务。目前，阿里云在中国(华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本等13个地域开设了数据中心
阿里云的产品共分为以下几大块：
弹性计算
这包括基础云产品，如云服务器ECS，云服务器ECS是一种可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务，用户可以像用水和电一样按需购买云服务器，而不必承担高昂的服务器硬件运维成本。云服务器可以根据自己的业务实际需要随意升级或者降配，也可以根据业务高发时期临时增加带宽，让服务器的使用变得非常方便。
弹性计算的产品还包括负载均衡SLB，负载均衡SLB对多台云服务器进行流量分发服务。为了应对业务需求，企业往往会有多台云服务器提供服务器，负载均衡就是将用户的请求按照企业自定义的策略转发到最优的服务器。
数据库
云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL等，相对于云服务器，云数据库属于非必需品，因为用户完全可以在云服务器上搭建数据库。由于自身业务发展需要，将数据库独立出来，这时候就需要阿里云的RDS云数据库了。
存储
阿里云存储产品有很多种，最基本也用得最多的是对象存储，对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务。如果企业静态文件较多（图片、视频等大文件），可以将大量的存储内容转移独立出来，放到对象存储OSS里面。
网络
CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务
专有网络 VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络
高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务
NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关
2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。
除此之外，阿里云还有大数据、云安全、人工智能、域名与云通信等产品，阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。
1.1 运行SQL程序
1.2 Microsoft Access
1.3 Microsoft SQL Server
1.3.1 SQL Server 2000
1.3.2 SQL Server 2005/2008
1.4 Oracle
1.5 IBM DB2
1.6 MySQL
1.7 PostgreSQL 2.1 表、列和行
2.1.1 表
2.1.2 列
2.1.3 行
2.2 主键
2.3 外键
2.4 联系
2.4.1 一对一
2.4.2 一对多
2.4.3 多对多
2.5 规范化
2.5.1 第一范式
2.5.2 第二范式
2.5.3 第三范式
2.5.4 其他范式
2.6 示例数据库
2.6.1 表authors
2.6.2 表publishers
2.6.3 表titles
2.6.4 表titles_authors
2.6.5 表royalties
2.7 创建示例数据库 3.1 SQL语法
3.2 SQL标准和一致性
3.3 标识符
3.4 数据类型
3.5 字符串类型
3.6 二进制大型对象类型
3.7 精确数字类型
3.8 近似数字类型
3.9 布尔类型
3.10 日期和时间类型
3.11 时间间隔类型
3.12 唯一标识符
3.13 其他数据类型
3.14 空值 4.1 使用SELECT和FROM检索列
4.2 使用AS创建列的别名
4.3 使用DISTINCT消除重复的行
4.4 使用ORDER BY排序行
4.5 使用WHERE筛选行
4.6 使用AND、OR和NOT组合及求反条件
4.6.1 AND操作符
4.6.2 OR操作符
4.6.3 NOT操作符
4.6.4 AND、OR和NOT一起使用
4.7 使用LIKE匹配模式
4.8 使用BETWEEN进行范围筛选
4.9 使用IN进行列表筛选
4.10 使用IS NULL测试空值 5.1 创建派生列
5.2 执行算术运算
5.3 确定计算的顺序
5.4 使用||连接串
5.5 使用SUBSTRING()提取子串
5.6 使用UPPER()和LOWER()更改串的大小写
5.7 使用TRIM()修整字符
5.8 使用CHARACTER_LENGTH()得到串长度
5.9 使用POSITION()查找子串
5.10 执行日期及时间间隔运算
5.11 获得当前日期和时间
5.12 获得用户信息
5.13 使用CAST()转换数据类型
5.14 使用CASE计算条件值
5.15 使用COALESCE()检查空值
5.16 使用NULLIF()比较表达式 6.1 使用聚合函数
6.2 创建聚合表达式
6.3 使用MIN()查找最小值
6.4 使用MAX()查找最大值
6.5 使用SUM()计算总和
6.6 使用AVG()计算平均值
6.7 使用COUNT()统计行数
6.8 使用DISTINCT聚合不重复的值
6.9 使用GROUP BY分组行
6.10 使用HAVING筛选分组 7.1 限定列名
7.2 使用AS创建表的别名
7.3 使用联结
7.4 使用JOIN或WHERE创建联结
7.5 使用CROSS JOIN创建交叉联结
7.6 使用NATURAL JOIN创建自然联结
7.7 使用INNER JOIN创建内联结
7.8 使用OUTER JOIN创建外联结
7.9 创建自联结 8.1 理解子查询
8.2 子查询语法
8.3 子查询和联结
8.4 简单子查询和相关子查询
8.4.1 简单子查询
8.4.2 相关子查询
8.5 在子查询中限定列名
8.6 子查询中的空值
8.7 使用子查询作为列表达式
8.8 使用比较操作符比较子查询的值
8.9 使用IN测试集合成员资格
8.10 使用ALL比较所有子查询的值
8.11 使用ANY比较某些子查询的值
8.12 使用EXISTS检测存在性
8.13 比较等价查询 9.1 使用UNION合并行
9.2 使用INTERSECT查找相同行
9.3 使用EXCEPT查找不同行 10.1 显示表结构
10.2 使用INSERT插入行
10.3 使用UPDATE更新行
10.4 使用DELETE删除行 11.1 创建表
11.2 理解约束
11.3 使用CREATE TABLE创建新表
11.4 使用NOT NULL禁止空值
11.5 使用DEFAULT确定默认值
11.6 使用PRIMARY KEY指定主键
11.7 使用FOREIGN KEY指定外键
11.8 使用UNIQUE确保值唯一
11.9 使用CHECK创建检查约束
11.10 使用CREATE TEMPORARY TABLE创建临时表
11.11 使用CREATE TABLE AS利用已存在表创建新表
11.12 使用ALTER TABLE修改表
11.13 使用DROP TABLE删除表 12.1 使用CREATE INDEX创建索引
12.2 使用DROP INDEX删除索引 13.1 使用CREATE VIEW创建视图
13.2 通过视图检索数据
13.3 通过视图修改数据
13.3.1 通过视图插入行
13.3.2 通过视图更新行
13.3.3 通过视图删除行
13.4 使用DROP VIEW删除视图 15.1 动态统计
15.2 产生序列
15.3 发现等差数列、递增数列和等值数列
15.4 限定返回行的数量
15.4.1 Microsoft Access
15.4.2 Microsoft SQL Server
15.4.3 Oracle
15.4.4 IBM DB2
15.4.5 MySQL
15.4.6 PostgreSQL
15.5 分配排名
15.6 计算修整均值
15.7 随机选取行
15.8 处理重复值
15.9 创建电话列表
15.10 检索元数据
15.10.1 Microsoft Access
15.10.2 Microsoft SQL Server
15.10.3 Oracle
15.10.4 IBM DB2
15.10.5 MySQL
15.10.6 PostgreSQL
15.11 处理日期
15.11.1 Microsoft Access
15.11.2 Microsoft SQL Server
15.11.3 Oracle
15.11.4 IBM DB2
15.11.5 MySQL
15.11.6 PostgreSQL
15.12 计算中值
15.13 查询极值
15.14 改变动态统计的中流
15.15 旋转结果
15.16 处理层次结构
索引
RStudio Server 是 RStudio 公司打造的一款基于 Web 的开源编辑器，如果你熟悉 RStudio的桌面版本，那么使用RStudio Server对你来说基本上没什么难度。
在
实际的工程中，我们的服务器大多是基于Linux的，比如常见的 ubuntu、centos
等。这些操作系统有时并不提供图形化界面，这时候RStudio的服务器版本就派上用场了。启动RStudio
Server后，进入在浏览器中进入某一个页面后就可以像桌面版一样使用RStudio编辑器。当R的代码在服务器上出现bug了，线上的hotfix是
在所难免的，这时候必然会用到 RStudio Server 应个急。
这一次，我们将继续利用Docker神器，快速初始化RStudio Server环境的配置，并结合Git实现代码的版本控制。
准备
一个 Ubuntu 服务器
第一步：安装 RStudio Server
首先，我们通过docker 安装一个标准的RStudio Server
docker pull quantumobject/docker-rstudio
docker run -d -p 8787:8787 quantumobject/docker-rstudio
这样在你的电脑的8787端口就可以访问到rstudio的登陆界面了。
第二步：初始化 RStudio 账号
接着，我们需要初始化一个rstudio的账号
docker exec -it container-id /bin/bash
adduser harryzhu # 设置新用户名
passwd harryzhu # 设置该用户的密码
mkdir /home/harryzhu # 初始化工作空间
chmod -R harryzhu /home/harryzhu # 给工作空间赋权
第三步：安装 git
然后，我们进入rstudio的服务器，我们打算引入git版本控制
sudo apt-get install git-core
第四步：解决 ssh 的认证问题
使用 git 的过程可能遇到SSL certificate problem。对于ssh的问题，我们可以选择建立一个ssh认证的key，也可以在git中设置为忽略。
生成一个key：
$ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):
Created directory '/root/.ssh'.
连续按下回车，跳过密码设置
显示秘钥信息：
sudo cat /root/.ssh/id_rsa.pub
如果没有ssh认证的需求，也可以选择忽略:
git config --global http.sslVerify false
第五步：在 RStudio Server 中配置Git
在最上方的菜单栏中可以选择Project Options。
接着填写配置。
第六步：克隆 Git 项目到本地
Git 功能已经集成在 RStudio-Server 中了，在新建项目时可以选择新建一个Version Control 的 Git 项目。
大功告成！
参考资料
docker-rstudio 手册
张丹老师的 RStudio-Server 配置实战
Rstudio 官方 git 解决方案
刘坤老师的 Git 中文教程
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概述
本文根据 Rstudio Webinars 的教程资源对Rstudio流的R语言教程做一个汇总，可以看到Rstudio对统计报告的Web化和工程化做了大量贡献。感谢Rstudio的众多工程师在开源的道路上的贡献！
谢溢辉：LaTex/Word的统计报告大逃亡之Rmarkdown生态
教学视频地址
在可交互、可复用的统计报告中，谢溢辉将介绍一众R包，包括 knitr、rmarkdown、htmlwidgets、DT、leaflet以及shiny。
快速标准的论文书写# $something$ 或者 $$something$$ 可以解决数学公式的问题
# 利用 bib 文件和[@something] 可以解决引用的问题
# 同样的，你也可以根据一些机构要求引入标准的模板。
参考谢溢辉的Rmarkdown论文
参考谢溢辉的bib文件
屏蔽源码# ```{r echo=F}屏蔽源代码
# ```{r, fig.width=5, fig.height=4} 设置配图大小
# 脚注
代码段内存共享
利用cache选项复用代码和数据
Sys.sleep(5)
rnorm(1)
输出其他语言代码
利用engine选项选择代码引擎，驱动python、R、scala、Rcpp、bash、perl、node等
x = 'hello, python
world!'
print(x)
print(x.split(' '))
交互式文档
利用yaml配置中的runtime选项
---
author: Harry Zhu
output: html_document
runtime: shiny
---
同理，你也可以选择输出slide、pdf或者word，你甚至可以给html定制一个css皮肤。
在我看来，rmarkdown是一款超越Zeppelin和iPython notebook的产品。
最总要的意义在于，学术工作者和工程师们不仅仅可以摆脱格式对创作的束缚专注于代码和文档，更是随意输出pdf、slide、html、word、latex等多种格式，形成强有力的跨界冲击。
谢溢辉本人有超过10年以上的LaTex使用经验，他的rmarkdown和knitr造福了一代学术工作者，显然LaTex和Word的体系在这种降维攻击下已经摇摇欲坠。
Hadley Wickham：R与大数据共舞
教学视频地址
R是一门为小数据探索和开发设计的语言,但在生产中R和大数据在一起还能发挥作用吗? 我们定义数据量大于单机内存的数据为大数据。让我们对比一下大数据与小数据的生命周期。
一个小数据分析项目的生命周期：
阐明：熟悉数据、模板解决方案
开发：创建有效模型
产品化：自动化与集成
发布：社会化
一个大数据分析项目的生命周期：
切片：抽取部分数据
阐明：熟悉数据、模板解决方案
开发：创建有效模型
扩展：使用到整个数据集
产品化：自动化与集成
发布：社会化
dplyr与数据读取
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PackageDBMSsrc_sqlite()SQLitesrc_mysqlMySQLsrc_postgresPostgreSQLlibrary(bigquery) src_bigquery()Google BigQuery
显示SQLshow_query(clean)
中间缓存
collapse()返回正在处理的结果
# 抽取 1% 的训练数据
random - clean %%
mutate(x = random()) %%
collapse() %%
filter(x = 0.01) %%
select(-x) %%
collect()
数据存储
copy_to() 根据本地的data frame 在数据库创建一个表
# air为connection名称，query5为data frame，"gains"为表名
copy_to(air, query5, name = "gains")
# 关闭连接
rm(air)
# 垃圾收集器
gc()
Hadley Wickham:ETL
教学视频地址
本节将讨论一个有效的数据分析/数据科学问题框架，包括：
数据读取 readr/httr/DBI
数据清洗 tidyr/jsonlite
数据处理 dplyr/rlist
数据可视化 ggplot2/ggvis
数据建模 broom
broom：快速分析install.packages("broom")
# 查看相关例子
browseVignettes(package="broom")
Hadley Wickham是RStudio的首席科学家，并兼任统计莱斯大学的兼职教授。他将一一介绍他认为你应该知道的各种R包,并概述大数据和R,但主要是解释为什么他相信你不应该担心大数据的问题。
garrettgman:packrat与虚拟化技术
教学视频地址
你
是否有过这样与人合作开发的经历：在自己机器上运行完美的R代码，复制到另外一台同事的机器上运行就有很多R包需要重新安装，有的R包甚至依赖于不同的版
本？现在，在不使用Docker或Vagrant等全局虚拟化技术的条件下，只需要运用packrat包，就可以保证你的R项目的依赖问题被很好的解决，
一次运行，到处运行。
if(!require(packrat)){install.packages("packrat")}
getOption("repos") # 显示代码镜像源
packrat:: bundle() # 打包当前环境并虚拟化
packrat:: unbundle(bundle="xxx.tar.gz",where=".") # 加载已经打包过的环境
packrat::opts$local.repos("~/R") # 设置本地repos为路径
packrat::install_local("pryr") # 从本地安装
Hadley Wickham:Git与团队协作
教学视频地址
团队协作:利用Git 和 GitHub，你可以很轻松的与人协作，你不再需要用邮件附件来备份文档，或者在Dropbox上为争夺编辑权限而争吵。相反，你可以独立工作，最后只需要合并你们的成果就可以。
版本控制: Git 在我们制造重大错误时都允许我们回滚到之前的任意时间点。我们也可以回顾我们之前所做的一起历史记录，跟踪bug的形成过程。