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Hexo:如何解决本地更新文件后无法在个人网站中显示

Hexo中,比如在本地新建了文件后,或者在本地更改了配置文件代码后, 在Hexo 根目录下运行 hexo g -d 后, 在本地Hexo/public文件和Hexo/.deploy_git文件中都可以(或已经)生成了相应的更新文件, 无法同步更新到个人网站,或者说推送到网络端失败, 怎么办?解决方案一例:

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Hexo:如何解决categories显示分类文件404出错

突然,不知哪里设置出错影响到了Hexo 的 分类功能 categories 也出错了,现象为: hexo/public/文件夹和 hexo/.deploy_git/文件夹内不再自动生成 categories文件夹, 同时,个人网站中点击 “分类”无法弹出相应分类窗口,而是出现404错误, 怎么办?解决方案如下:

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Hexo:如何解决 FATAL Cannot read property 'code' of undefined

突然,运行 hexo g -d 出现了 ERROR, 1FATAL Cannot read property 'code' of undefined 出现上述Error着实让人头疼,不管新建post.md还是其他更改,均无法完成 hexo g -d (即生成和推送)。 尝试了很多更改,终于奏效了一个,在此备忘并分享,步骤如下:

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Hexo landscape 添加腾讯公益404帮助寻找失踪儿童页面

有时候,当我们打开自己博客,不小心在url中输入了错误的路径时,会出现默认的404页面,如下图: 爱心人士认为,404页面也是有十分重要作用的! 比如,将自己页面404错误页面设置为有爱的“腾讯公益404页面”,“一起帮助寻找失踪儿童,让宝贝回家”。

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hexo landscape中如何将导航栏设置为banner的底部

Hexo-Landscape主题中默认的导航栏内容(包括“主页”,“归档”等)被设置于Banner的顶部,但是,为了让访客在浏览网页是能更快地找到 导航栏 , 个人认为将其设置在 Banner底部 更加方便! 谷歌度娘都搜了一遍,并未发现有相关教程,因此,自己琢磨了一下,捣鼓出来了现在的效果,感觉还算可以,过程分享如下。

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在R中正确运行PERMANOVA and pairwise comparison及注意事项

(本文于 2016-10-16 14:15 首发于 “科学网”) PERMANOVA and pairwise comparison——样品组间差异显著性分析及事后两两比较。 (R软件结果与PRIMER 7及 PAST v3软件结果一致!!!) PERMANOVA - permutational ANOVA/MANOVA Analyses univariate or multivariate data in response to factors, groups or treatments in an experimental design. PERMANOVA can be used as a better ANOVA/MANOVA. Whereas ANOVA/MANOVA assumes normal distributions and, implicitly, Euclidean distance, PERMANOVA works with any distance measure that is appropriate to the data, and uses permutations to make it distribution free. It carries this generalisation through to include most of the options you would expect from modern ANOVA/MANOVA implementation. For example, new theoretical work allows the handling of complex unbalanced designs, also including covariables. PERMANOVA与ANOSIM(Analysis of similarities)等方法目的类似,即比较样品组间的差异显著性。例:对多组数据进行聚类分析后得到3个大类,但是想知道这3个大类之间的差异是否显著,即可用上述方法。 ANOSIM比较的是组内或组间距离的平均值;对于样本量大小变化很敏感,适用于样本在欧式平面(Euclidean space)中单个数据变化有重要意义的情况;另,ANOSIM对异质性数据(方差不齐)很敏感,方差不等的情况不宜使用。 PERMANOVA比ANOSIM更强大,比较的是各组重心之间的差异;对样本数N以及方差的齐次性要求不高,推荐使用。 以上论述依据推荐参考:Anderson M,Walsh D.(2013) PERMANOVA, ANOSIM and the Mante test in the faceof heterogeneous dispersions: What null hypothesis are you testing?. Ecological Monographs,83(4):557-574. Step1:数据填写方式如下图,及导入到R 其中, dune.fish.csv为6种鱼的某一指标(如体长SL/cm)的数据; dune.fish.env32grp.csv为6种鱼对应的3个分组,分组可以依据实际需要进行分类或者按照聚类结果(如对dune.fish.csv基于UPGMA算法进行聚类)进行分类。 1234dune.fish<-read.csv("~/dune.fish.csv")View(dune.fish)dune.fish.env32grp<- read.csv("~/dune.fish.env32grp.csv")View(dune.fish.env32grp)

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在R中正确运行ANOSIM——样品组间差异显著性检测及注意事项

(本文于 2016-10-6 19:42 首发于 “科学网”) R软件结果与PRIMER 7 及 PAST v3 软件结果一致!!! Analysis of similarities (ANOSIM) is a non-parametric statistical test widely used in the field of ecology. The test was first suggested by K. R. Clarke as an ANOVA-like test, where instead of operating on raw data, operates on a ranked dissimilarity matrix. ANOSIM(Analysis ofsimilarities)等可用于检验样品组间(不是种间)的差异显著性。比如对多组数据进行聚类分析后得到3个大类,但是想知道这3个大类直接的差异是否显著,可用ANOSIM方法(但一般情况更推荐用PREMANOVA方法)。 Step1:数据填写,及导入到R 其中,FishBio.csv为6种鱼的某一指标(如体长SL/cm)的数据; FishBio.backup.csv显示出了第一列为鱼的种类,第2列开始均为SL数据,但这个csv只是便于大家理解数据的含义,在编码过程中不使用; FishEnv.csv为6种鱼对应的3个分组,分组可以依据实际需要进行分类或者按照聚类结果(如对FishBio.csv基于UPGMA算法进行聚类)进行分类。注意事项:分组内容建议用字母表示,一定不能不纯数字表示!!!

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生物统计之梅想法①

统计学这个东西,确实,感觉一直处于混沌的状态,或者说是混沌初开的状态,让人着实晕乎。以下为个人观点,欢迎拍砖! 第一:Bonferroni法,并不是给P值简单除以个比较次数n;算法太难理解,就暂且不去纠结,可以直接用不同样本数的数据进行检验,比较得到p 值和Bonferroni 校正后的 p 值,“Bonferroni 校正后的 p值比 没校正的 p 值 更大” 的情况不少。

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MixSIAR in R:多变量同位素食物贡献率混合模型应用

R具体操作及说明请参阅: https://github.com/brianstock/MixSIAR/blob/master/vignettes/wolves_ex.Rmd#load-source-data MixSIAR用于分析: 在不同年份(或其他变量,如月份或不同海域等),不同捕食者,对应不同饵料生物的饵料贡献率范围(overall and every-year diet contribution percentage value)的计算模型。

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食物贡献率计算之【同位素混合模型】最新方法比较

(本文于2017-2-23 09:55 首发于 “科学网”) 目前,同位素混合模型得到迅猛发展,各模型均主要使用两种及以上的同位素(如碳,氮,硫等)来推算多种饵料生物对捕食者的食物贡献率,旨在不断优化同位素以外的各环境变量或生物变量对同位素的混合模型的潜在影响,从而使得食物贡献率的推算更加接近绝对真实水平。