RStdio插入图片

RStudio可以通过markdown语法来插入图片。具体操作如下：
1. 将要插入的图片保存到本地或者网络中，获取图片的url。
2. 在markdown文档中使用以下格式来插入图片：

![](url)

其中，url为图片的url。

如果要在RStudio中插入图片，可以选择两种方式：
1. 直接在markdown文档中手动输入以上格式。
2. 使用RStudio的插入图片功能：在RStudio的markdown文档中，点击工具栏上的“插入图片”图标，选择要插入的图片文件或者输入图片的url。插入成功后，RStudio会自动在markdown文档中插入以上格式的代码。

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rstudio cnn图片识别 实战代码

RStudio是一个集成开发环境（IDE），用于R语言编程。CNN（Convolutional Neural Network）是一种用于图像识别的深度学习模型。下面是一个使用RStudio来实现CNN图像识别的实战代码示例。

首先，需要安装相应的R包。可以使用以下代码安装'CNTK'和'devtools'包：

install.packages('Caret')
devtools::install_github('Microsoft/CNTK', subdir='bindings/R') 

接下来，载入所需的库：

library(keras)
library(Caret)
library(CNTK)

然后，将图像数据进行预处理，将其转换为适用于CNN模型的格式。可以使用以下代码进行示例数据的预处理：

load("~/path/to/data.RData")  # 载入数据
x_train <- x_train / 255  # 归一化处理
x_test <- x_test / 255
x_train <- array_reshape(x_train, c(dim(x_train)[1], 28, 28, 1))  # 转换成CNN所需的维度
x_test <- array_reshape(x_test, c(dim(x_test)[1], 28, 28, 1))
y_train <- to_categorical(y_train)  # 将标签进行独热编码处理
y_test <- to_categorical(y_test)

然后，创建CNN模型并进行训练。以下是一个简单的CNN模型示例：

model <- keras_model_sequential()  # 创建一个序贯模型
model %>% 
  layer_conv_2d(filters = 32, kernel_size = c(3, 3), activation = 'relu', input_shape = c(28, 28, 1)) %>%  # 添加卷积层
  layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>%  # 添加池化层
  layer_flatten() %>%  # 展开为一维向量
  layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')  # 全连接层

model %>% compile(optimizer = 'adam', loss = 'categorical_crossentropy', metrics = c('accuracy'))  # 编译模型

model %>% fit(x_train, y_train, epochs = 10, batch_size = 32)  # 训练模型

最后，使用测试数据评估模型性能：

evaluation <- model %>% evaluate(x_test, y_test)
print(evaluation)

这就是一个简单的RStudio CNN图片识别的实战代码。

Rmarkdown插入图片

要在R Markdown中插入图片，可以使用以下语法：

![图片说明](图片链接)

其中，`图片说明`是可选的，可以描述图片的内容，`图片链接`是必需的，可以是网络上的图片链接或本地图片的文件路径。

例如，以下是插入网络图片的示例：

![R Markdown Logo](https://raw.githubusercontent.com/rstudio/hex-stickers/master/PNG/rmarkdown.png)

以下是插入本地图片文件的示例：

![My Plot](my_plot.png)

请注意，如果您要插入本地图片文件，则需要将图片文件放在与R Markdown文档相同的文件夹中，或者提供相对于R Markdown文档的文件路径。