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孤立性大脑卒中或孤立性小脑卒中与认知功能的SCI文献

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段段
段段 发表于：2022-04-03 11:10:52

 求推孤立性大脑卒中或孤立性小脑卒中与认知功能的SCI文献

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现在主页都是20积分的 7小时前
so good 8小时前
昨天20积分的已经完成了。不好找的会加积分重新发 8小时前
这个错误通常发生在 R 语言进行并行计算时（尽管你设置了 `nworker = 1`，但 `iCAMP` 内部的 `icamp.big` 函数依然会调用底层集群或外部包进行特定的零模型随机化计算）。 导致 **`invalid 'size' argument`（无效的大小参数）** 的核心原因通常是：**由于某些 bin（物种组）内包含的物种数量（或样本量）太少，导致在进行随机抽样（如 `sample()` 函数）时，传入的抽样数量变为了 `0`、负数、或者是 `NA`。** 下面是导致该错误的两个最主要原因以及排查修复方法： --- ### 原因 1：某些 Bin 的物种数太少，且没有被正确忽略 看你的日志： > `----------Now binning com and sp without omitting small bins-----------------` 这意味着 `iCAMP` 正在对所有 bin 进行计算，**没有忽略那些极小的 bin**。虽然你设置了 `bin.size.limit = 20`，但在 `iCAMP` 的逻辑中，如果严格分 bin 导致某些“无法归类”或特殊的 bin 里面物种数少于某个抽样临界值，底层代码在计算观测 MPD 或随机化时就会因为 `sample(..., size = x)` 中的 `x < 1` 而崩溃。 #### 💡 解决方法： 尝试调整 `bin.size.limit` 或者增加系统发育树的过滤。你可以把 `bin.size.limit` 稍微调大（例如 24 或 30），或者检查你的群落数据 `comm` 中是否包含大量的低丰度/稀有物种（单件/双件物种），**建议在跑 iCAMP 之前，先过滤掉在极少数样本中**出现**的稀有物种**： ```R # 过滤掉在少于 3 个样本中**出现**的物种（根据你的数据自行调整） comm_filtered 0) >= 3] # 记得同步过滤 tree library(ape) tree_filtered `2: 'memory.limit()' is no longer supported` > `错误于checkForRemoteErrors(val)` 这说明你使用的是 **Windows 系统**，且 R 版本较新（R 4.2.0 之后已经废弃了 `memory.limit()`）。 虽然你显式设置了 `nworker = 1`，但 `iCAMP` 的某些子函数（例如底层调用 `parallel` 或 `snow` 包时）在 Windows 下创建单节点本地集群时，由于内存限制或变量传递失败，导致子节点传回了一个空值（`NULL` 或 `NA`），主节点在拿这个空值去作为 `size` 进行计算时引发了报错。 #### 💡 解决方法： 在运行 `icamp.big` 之前，手动在 R 中关闭所有潜在的并行冲突，并尝试清除内存： ```R # 1. 显式关闭可能残留的并行集群 try(parallel::stopCluster(cl), silent = TRUE) # 2. 深度清理 R 的内存垃圾 gc(full = TRUE) # 3. 重新运行，并将 nworker 设为 0 或 1 尝试 # 有些包的逻辑中，nworker = 0 才会完全不初始化并行环境，彻底走单线程 ``` --- ### 🛠️ 终极排查建议（两步走） 如果上述调整后依然在 `iCAMP` 的固定位置（如 `bin i=2` 之后）报错，说明是**输入数据的问题**。请重点检查你的输入数据： 1. **检查群落与树的匹配**：确保 `colnames(comm)` 和 `tree$tip.label` **完全一致**。虽然日志显示 `The names are re-ranked.`（名字已重新排序），但如果有物种名字在树里有、在群落里没有，或者反过来，容易导致分 bin 出现空集。 ```R # 严格确保二者物种完全对齐 sp.match 13小时前
你只悬赏了10积分啊 14小时前
谢谢！祝您科研顺利！顺心如意！ 19小时前
感谢科研通，必须支持一下 19小时前
so good 20小时前
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