Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Ошибка стека приемника при использовании Rmarkdown::render()

Моя цель - отобразить R-скрипт в виде Rmarkdown pdf. Когда я пытаюсь отобразить Rscript, используя сначала yarnr::spin() для преобразования его в файл .Rmd, а затем rmarkdown::render для рендеринга файла rmd в pdf, я получаю сообщение об ошибке:

> rmarkdown::render("testcars.Rmd", "pdf_document")


processing file: testcars.Rmd
  |..............................................                                                                                            |  33%
  ordinary text without R code

  |............................................................................................                                              |  67%
label: unnamed-chunk-1
Quitting from lines 3-16 (testcars.spin.Rmd) 
Error in sink(con, split = debug) : sink stack is full

Я получаю ту же ошибку, когда пытаюсь использовать rmarkdown::render() в файле .R.

Вот Rscript, который я пытался преобразовать в Rmarkdown PDF:

library(rmarkdown)
setwd("C:/myworkingdirectory")

data(cars)
str(cars)
summary(cars)
plot(cars)

hist(cars$speed)
boxplot(cars$dist)

knitr::spin(hair = "testcars.R", knit = F, format=c("Rmd"))
rmarkdown::render("testcars.Rmd", "pdf_document")

04.09.2020

  • Не уверен, что это проблема, но у вас установлен LaTeX? Для преобразования в PDF требуется LaTeX. 04.09.2020
  • Он возвращает то же сообщение об ошибке, когда я пытаюсь отобразить его как файл html. Также у меня уже установлен LaTeX. 04.09.2020
  • Отвечает ли это на ваш вопрос? Раковина заполнена при вызове rmarkdown::render 04.09.2020

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..