df.am <- read.csv("D:/Toolkit/Backup/UGW-052141/C/Users/pedro/Documents/Projects/Fukushima/Data/am_contributions.csv") %>% separate(sediment_sample, c("a", "Mix"), sep = 3) %>% select(-a) %>% mutate(Mix = as.numeric(Mix)) %>% melt(id.vars = "Mix")
时间: 2024-04-03 11:36:21 浏览: 28
这是 R 语言中的一段代码,主要是用来读取一个 csv 文件,并对其中的某一列进行分列和转换类型,然后使用 `melt()` 函数将数据从宽转长格式。其中 `%>%` 是管道符号,用于将前面一个函数的输出作为后面一个函数的输入。具体来说,`read.csv()` 函数用于读取 csv 文件,`separate()` 函数用于将 `sediment_sample` 列按照前三个字符进行分列,`select()` 函数用于选择需要保留的列,`mutate()` 函数用于添加新的一列,`as.numeric()` 函数用于将字符型的 `Mix` 列转换为数值型,`melt()` 函数用于将数据从宽格式转换为长格式。
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https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
您提到的链接是NVIDIA CUDA Toolkit的下载链接。NVIDIA CUDA Toolkit是一个开发环境,用于创建高性能GPU加速应用程序。它包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及运行时库,可以在各种架构上构建和部署应用程序,包括x86、Arm和POWER。科学家和研究人员可以利用内置功能在多GPU配置中分配计算,开发从单个GPU工作站到拥有数千个GPU的云安装的应用程序。您可以通过点击下载链接来获取最新版本的CUDA Toolkit:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,或者访问历史版本链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。安装CUDA Toolkit的具体步骤如下:
1. 下载后双击应用程序进行安装。
2. 选择一个临时解压路径,比如桌面上的temp文件夹,并点击OK。
3. 点击同意并继续。
4. 点击自定义。
5. 点击下一步。
6. 将安装路径改为您想要的路径,比如D盘,并点击下一步。
7. 等待安装完成,预计需要2~3分钟。
8. 点击下一步。
9. 安装完成后,点击关闭。
这样,您就可以成功安装CUDA Toolkit了。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CUDA Toolkit安装教程(Windows)](https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/116131410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
(torch) C:\Users\Administrator>conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple usage: conda-script.py [-h] [-V] command ... conda-script.py: error: unrecognized arguments: -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这个错误是因为你在使用 `conda install` 命令时,参数的顺序不正确。正确的命令应该是:
```
conda install -c pytorch -c nvidia pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>
```
其中 `<your_cuda_version>` 是你安装的 CUDA 版本号,比如 `11.1` 或 `11.2`。这个命令会安装 PyTorch 和相关的依赖库,并且会自动匹配你的 CUDA 版本。如果你想安装 GPU 版本的 PyTorch,需要确保你已经正确安装了 NVIDIA 的驱动程序和 CUDA 工具包。