sf@1.1-1
Simple Features for R
2026-05-06
GPL-2 | MIT + file LICENSE
安装
install.packages("sf", version = "1.1-1")
remotes::install_cran("sf", version = "1.1-1")
依赖
Suggests
| Matrix | * |
| RPostgreSQL | * |
| RPostgres | >= 1.1.0 |
| RSQLite | * |
| blob | * |
| covr | * |
| dplyr | >= 1.0.0 |
| ggplot2 | * |
| knitr | * |
| lwgeom | >= 0.2-14 |
| maps | * |
| mapview | * |
| microbenchmark | * |
| nanoarrow | * |
| odbc | * |
| pbapply | * |
| pillar | * |
| pool | * |
| raster | * |
| rlang | * |
| rmarkdown | * |
| sp | >= 1.2-4 |
| spatstat | >= 2.0-1 |
| spatstat.geom | * |
| spatstat.linnet | * |
| spatstat.random | * |
| spatstat.utils | * |
| stars | >= 0.6-0 |
| terra | * |
| testthat | >= 3.0.0 |
| tibble | >= 1.4.1 |
| tidyr | >= 1.2.0 |
| tidyselect | >= 1.0.0 |
| tmap | >= 2.0 |
| vctrs | * |
| wk | >= 0.9.0 |
LinkingTo
| Rcpp | * |
版本列表
1.1-1
2026-05-06
相关教程
时序分类:从距离度量到深度神经网络
综述时间序列分类方法,涵盖基于距离、基于特征和基于深度学习的模型及其在行为识别等上的应用。
Prefix-Tuning:为 Transformer 每层添加可学习前缀
掌握 Prefix-Tuning 技术,在每一层激活前拼接可训练前缀向量,以极少参数控制模型适应生成任务。
RWKV:结合 RNN 效率与 Transformer 表达力的架构
学习 RWKV 如何将注意力机制改造为线性循环形式,兼具高效并行训练和 O(1) 推理复杂度的优势。
PatchTST:将时间序列分割为 Patch 的 Transformer
将时间序列切分为子序列 Patch,并使用通道独立策略和自监督预训练,在长期预测中取得 SOTA 性能。
Informer:用于长序列预测的高效 Transformer
学习 Informer 如何通过概率稀疏注意力机制和自注意力蒸馏,在长序列时间序列预测中大幅降低计算复杂度。