Eurostat R 包开源项目启动与配置教程
2025-05-19 07:08:24作者:范垣楠Rhoda
1. 项目的目录结构及介绍
Eurostat R 包是一个用于访问 Eurostat 开放数据的 R 语言工具包。项目目录结构如下:
.gitattributes: 定义 Git 仓库中文件的属性。.gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。DESCRIPTION: R 包的描述文件,包含包的元数据。LICENSE: 许可证文件,说明项目的使用条款。NAMESPACE: R 包的命名空间文件,定义了包中的命名空间。NEWS.md: 包的更新日志,记录了每个版本的更新内容。README.Rmd: 包的 README 文件,包含了项目的基本信息和安装指南。README.md: 包的 README 文件的 Markdown 格式版本。cran-comments.md: CRAN 评论文件,用于存放关于包的评论和 revdepcheck 结果。R/: 包含 R 代码的目录。data-raw/: 包含原始数据文件的目录。data/: 包含处理后的数据文件的目录。inst/: 包含安装包时需要安装的文件,例如数据集和文档。man/: 包含 R 函数的帮助文件。pkgdown/: 包含 pkgdown 网站构建信息的目录。revdep/: 包含反向依赖文件的目录。tests/: 包含测试文件的目录。vignettes/: 包含包的示例文档的目录。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过安装 R 包来完成。以下是启动项目的步骤:
-
从 CRAN 安装稳定版本的 Eurostat 包:
install.packages("eurostat") -
或者,从 GitHub 安装开发版本:
library(devtools) devtools::install_github("ropengov/eurostat") -
另外,可以使用 r-universe 安装开发版本:
options(repos = c( ropengov = "https://ropengov.r-universe.dev", CRAN = "https://cloud.r-project.org" )) install.packages("eurostat")
安装完成后,可以通过以下命令加载包:
library(eurostat)
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过 DESCRIPTION 文件进行。以下是一些基本配置:
Package: 包的名称。Type: 包的类型,通常是 "Package"。Title: 包的标题。Version: 包的版本号。Date: 包的发布日期。Author: 包的作者。Maintainer: 包的维护者信息。Description: 包的详细描述。License: 包的许可证类型。URL: 包的网址。Depends: 包依赖的其他 R 包。Imports: 包导入的其他 R 包。Suggests: 包建议安装的其他 R 包,但不是必需的。
此外,NAMESPACE 文件用于定义包的命名空间,它指定了哪些函数和对象可以从包中访问。
通过正确配置这些文件,可以确保 R 包的正确安装和使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661