开发历程.md:

"
+ 又出现问题，突然又连不上R内核，但包安装没问题。
+ 解决方法：重新装上D盘的R软件，重新通过C盘里的R终端通过`

telegram: telegram.

R: telegram.
const macros = { "\\R": "\\textsf{R}", "\\code": "\\texttt"};
function processMathHTML() {

telegram: telegram.

R: telegram.
const macros = { "\\R": "\\textsf{R}", "\\code": "\\texttt"};
function processMathHTML() {

VIM: variability independent of mean (VIM)

R: variability independent of mean (VIM)
VIMR Documentation
variability independent of mean (VIM)

vim: Edit a File With "VIM" if Possible

R: Edit a File With "VIM" if Possible
const macros = { "\\R": "\\textsf{R}", "\\code": "\\texttt"};
function

vim: Edit a File With "VIM" if Possible

R: Edit a File With "VIM" if Possible
const macros = { "\\R": "\\textsf{R}", "\\code": "\\texttt"};
function

telegram: R Wrapper Around the Telegram Bot API

Package: telegram
Title: R Wrapper Around the Telegram Bot API
Version: 0.7.1

vim: Estimate AUC VIM

R: Estimate AUC VIM
const macros = { "\\R": "\\textsf{R}", "\\code": "\\texttt"};
function processMathHTML

vim: Variable Importance Measures (VIMs)

R: Variable Importance Measures (VIMs)
const macros = { "\\R": "\\textsf{R}", "\\code": "\\texttt"};
function

vignettes/drhur-vignette_cn.Rmd:

式平台，让他们能够轻松且高效地融入到 R 的世界。
使用本软件的最佳方式是配合由清华大学政治学系副教授胡悦博士开设的 "Learning R with Dr. Hu"工作坊共同使用。
软件中的模块实际上就是这个工作坊系列部分初期课程

f_renren_sns: 好友关系网络的可视化

R: 好友关系网络的可视化
f_renren_snsR Documentation
好友关系网络的可视化

inst/doc/drhur-vignette_cn.Rmd:

式平台，让他们能够轻松且高效地融入到 R 的世界。
使用本软件的最佳方式是配合由清华大学政治学系副教授胡悦博士开设的 "Learning R with Dr. Hu"工作坊共同使用。
软件中的模块实际上就是这个工作坊系列部分初期课程

lbraglia/telegram: R Wrapper Around the Telegram Bot API

Package: telegram
Title: R Wrapper Around the Telegram Bot API
Version: 0.7.1

inst/other/get_tuple.R:

ee = "新浪微博是一款为大众提供娱乐休闲生活服务的信息分享和交流平台。新浪微博于2009年8月14日开始内测，9月25日，新浪微博正式添加了@功能以及私信功能，此外还提供“评论”和“转发”功能，供用户交流。
新浪微博采用了与新浪博客

VIM: Visualization and Imputation of Missing Values

Package: VIM
Version: 6.2.2
Title: Visualization and Imputation of Missing Values

regAddin: 注册Rstudio插件文件

= "false")
Arguments
addinName

regAddin: 注册Rstudio插件文件

",
addinInteractive = "false"
Arguments

experiments/20180703_按等级分开和同比计算设计.Rmd:

也用不到，所以可以用非加权平均数模拟2017年5月数据，由此开发环比计算框架。
### 尝试
```{r}

experiments/20171219_10月1日交通流随机森林建模.Rmd:

LOESS数据，发现不行，因为和LOESS几乎重合，没有区别；后面使用原换算当量的交通流量。总误差平方和为47171.85。使用指数平滑法预测下一个5min，得到总误差平方和为47189.7，和ARIMA模型差距不大，但指数平滑的计算量更低，参数

mo_submit: 生产订单提交

",
kdc_url = "http://47.103.221.12:8126/k3cloud",
FBillList = list("MO033473")