The Beatles
Là một trong những ban nhạc đình đám và có sức ảnh hưởng nhất lịch sử, không có gì quá bất ngờ khi The Beatles đứng ở vị trí No.1 nhiều năm như thế dẫu nhóm đã không còn hoạt động từ lâu. Với 20 đĩa đơn từng đạt No.1 Billboard Hot 100, tên tuổi của The Beatles đã trở thành tượng đài trong làng nhạc thế giới.
Ngoài ra, RIAA đã từng chứng nhận The Beatles bán được 117 triệu đĩa tại Mỹ trong hơn 10 năm sự nghiệp của mình, nhiều hơn bất kể nghệ sĩ nào khác. Họ cũng được có tên trong danh sách "Nhân vật quan trọng nhất của thế kỷ 20" của tạp chí Time. Năm 2014, The Beatles được trao giải Grammy Thành tựu trọn đời.
Mariah Carey
Với việc All I Want For Christmas Is You đạt No.1 vào cuối năm ngoái, Mariah Carey lại thêm phần khẳng định vị thế diva số 1 thế giới của mình khi nâng con số ca khúc No.1 lên đến 19 - nhiều hơn bất kì nghệ sĩ solo nào khác trong lịch sử. All I Want For Christmas Is You cũng giúp Mariah Carey trở thành nghệ sĩ đầu tiên có ca khúc quán quân trên Billboard Hot 100 ở cả 4 thập kỷ liên tiếp là 1980s, 1990s, 2000s và 2010s.
Rihanna
Không ngoa khi nói rằng Rihanna là nghệ sĩ nữ 8x thành công nhất trong tất cả những nghệ sĩ cùng lứa. Dẫu đã... bỏ nghề đi hát và chuyển sang kinh doanh từ lâu, nữ ca sĩ vẫn điềm nhiên xếp vị trí thứ 3 trong danh sách này với 14 đĩa đơn từng đạt quán quân.
Rihanna từng được vinh danh bởi tạp chí Billboard là Digital Songs Artist [Nghệ sĩ của những bài hát kỹ thuật số] của thập niên 2000, nghệ sĩ quán quân bảng xếp hạng Hot 100 của thập niên 2010, đồng thời cũng là nghệ sĩ đứng đầu bảng xếp hạng Pop Songs của mọi thời đại.
Michael Jackson
Huyền thoại Michael Jackson xếp thứ 4 trong danh sách này với 13 ca khúc quán quân trong tất thảy sự nghiệp của mình. Nói cách khác, ông là nam nghệ sĩ solo có số ca khúc No.1 nhiều nhất trong lịch sử tính đến thời điểm hiện tại.
Một sự thật khá thú vị là, Michael Jackson chính là nghệ sĩ đầu tiên có một loạt các ca khúc nằm trong top 10 Billboard Hot 100 trong 5 thập kỷ liên tiếp khác nhau khi Love Never Felt So Good của ông đạt vị trí thứ 9 vào ngày 21 tháng 5 năm 2014.
Madonna
Nữ hoàng nhạc pop Madonna chỉ thua kém Michael Jackson đúng một ca khúc và là nữ nghệ sĩ có số ca khúc No.1 nhiều thứ 3 trong lịch sử, sau Mariah Carey và Rihanna.
The Supremes
The Supremes là một nhóm hát nữ của Mỹ, một trong những nhóm nghệ sĩ chủ đạo của Motown Records trong suốt thập niên 1960. Họ là những nghệ sĩ thành công nhất về thương mại trong đội ngũ Motown với tổng cộng 12 đĩa đơn giành được vị trí quán quân tại Billboard Hot 100.
Vào thời điểm giữa những năm 1960, The Supremes đã cạnh tranh với The Beatles về độ nổi tiếng trên toàn thế giới và thành công của họ cũng góp phần mở đường cho những thành công chủ đạo cho những nhạc sĩ R&B và soul sau này.
Ngoài Top 6 trên, một số nghệ sĩ cũng có số ca khúc đạt No.1 trên Billboard Hot 100 vô cùng ấn tượng trong lịch sử như Whitney Houston với 11 bài hát, Janet Jackson [em gái Michael Jackson] với 10 bài hát, huyền thoại Stevie Wonder cũng đồng hạng với 10 bài hát. Ngoài ra, cả Bee Gees, Elton John, Katy Perry, Paul Mc Cartney [thành viên The Beatles] và Usher đều đồng hạng với tổng số ca khúc No.1 trong sự nghiệp là 9.
Mới đây, đài truyền hình Fuji TV của Nhật Bản đã thực hiện một chương trình đặc biệt kéo dài suốt 4 giờ đồng hồ với tên gọi "100 nghệ sĩ giải trí có sức ảnh hưởng nhất trong thời kỳ Heisei". Thời kỳ Heisei [hay còn gọi là thời kỳ Bình Thành trong tiếng Việt] là niên hiệu hiện tại của Nhật Bản. Thời kỳ Heisei bắt đầu từ ngày 8 tháng 1 năm 1989 [đánh dấu bằng sự kiện Nhật hoàng Akihito lên ngôi] và sẽ kết thúc vào ngày 30 tháng 4 năm 2019 [ngày Nhật hoàng Akihito dự kiến tuyên bố thoái vị]. Sau đó, Nhật Bản sẽ bước sang thời kỳ Reiwa [Lệnh Hòa].
Trong suốt 30 năm của thời kỳ Heisei, làng giải trí Nhật Bản đã chứng kiến sự ra đời và phát triển của rất nhiều nghệ sĩ nổi bật. Ngoài ra, không chỉ có các nghệ sĩ trong nước, nhiều ngôi sao đình đám quốc tế cũng đã xây dựng được tầm ảnh hưởng vượt bậc đối với người dân Nhật Bản, tạo nên một bức tranh đầy màu sắc cho làng giải trí nước này trong 30 năm qua. Và khi mà chỉ còn chưa đầy 1 tháng nữa thời kỳ Heisei của Nhật Bản sẽ chính thức khép lại, Fuji TV đã dành hẳn một buổi phát sóng đặc biệt để tôn vinh những nghệ sĩ hàng đầu [cả trong lẫn ngoài nước] của thời đại này.
Bảng xếp hạng 100 nghệ sĩ giải trí hàng đầu của thời kỳ Heisei được chia thành 4 danh sách riêng biệt, mỗi danh sách bao gồm 25 nghệ sĩ được xếp hạng dựa trên số phiếu bầu mà họ nhận được. 4 danh sách của bảng xếp hạng này được chia theo từng đối tượng bao gồm: nghệ sĩ nữ, nghệ sĩ nam, nghệ sĩ hài [cả nam lẫn nữ] và nghệ sĩ nước ngoài [cả nam lẫn nữ].
Kết quả, nhóm nhạc thần tượng nổi tiếng AKB48dẫn đầu danh sách 25 nghệ sĩ nữ có sức ảnh hưởng nhất trong thời kỳ Heisei của Nhật Bản. Kể từ khi thành lập vào năm 2005, AKB48 đã được ghi nhận là những người có công đưa khái niệm idolgroup của Nhật Bản lên một tần cao mới, mở đầu cho thời đại "chiến tranh thần tượng" và gần như một tay ôm trọn cả thị trường album đĩa cứng. Với hơn 60 triệu bản album đã được bán ra, AKB48 gần đây đã trở thành nghệ sĩ bán chạy thứ hai trong lịch sử Oricon.
Xếp ngay sau AKB48 là nghệ sĩ solo nổi tiếng Namie Amuro. 3 cái tên còn lại trong top 5 lần lượt là Ayumi Hamasaki, Utada Hikaru và Seiko Matsuda. Danh sách đầy đủ 25 nữ nghệ sĩ giải trí Nhật Bản có sức ảnh hưởng nhất trong thời kỳ Heisei!
1. AKB48
2. Namie Amuro
3. Ayumi Hamasaki
4. Utada Hikaru
5. Seiko Matsuda
6. Aya Ueto
7. Ryoko Hirosue
8. Morning Musume
9. Miyazawa Rie
10. Fujiwara Norika
11. Koda Kumi
12. Nagasawa Masami
13. Matsu Takako
14. Fukada Kyoko
15. JUJU
16. Takeuchi Yuko
17. Yoshinaga Sayuri
18. Ayase Haruka
19. Watanabe Naomi
20. Shibasaki Ko
21. Ashida Mana
22. Mika Nakashima
23. DREAMS COME TRUE
24. Wada Akiko
25. Momoiro Clover Z
Ở danh sách dành cho các nghệ sĩ nam trong nước, diễn viên Kitano Takeshi đứng đầu bảng xếp hạng sau khi vượt qua một loạt ngôi sao đình đám khác. Nhóm nhạc thần tượng của Johnny - SMAP, những người được biết đến với chương trình tạp kỹ "SMAPxSMAP" và single "Sekai ni Hitotsu Dake no Hana", giành được vị trí thứ 2 trong danh sách. Southern All Stars, Kimura Takuya [SMAP] và Arashilà 3 cái tên còn lại lọt vào top 5.
Danh sách đầy đủ 25 nam nghệ sĩ giải trí Nhật Bản có sức ảnh hưởng nhất trong thời kỳ Heisei!
1. Kitano Takeshi
2. SMAP
3. Southern All Stars
4. Kimura Takuya
5. Arashi
6. Shingo Katori
7. Masaharu Fukuyama
8. Tsuyoshi Kusanagi
9. EXILE
10. Kōji Yakusho
11. GLAY
12. Hiromi Go
13. Hikawa Kiyoshi
14. Ichikawa Ebizō XI
15. Yūji Oda
16. Satoshi Tsumabuki
17. X JAPAN
18. Kōki Mitani
19. Ken Watanabe
20. KinKi Kids
21. Hirai Ken
22. Yuzu
23. Oguri Shun
24. Toshiyuki Nishida
25. Tetsuya Komuro [TK]
Trong khi đó, ở bảng dành riêng cho các nghệ sĩ nước ngoài, vị trí dẫn đầu thuộc về ông hoàng nhạc pop Michael Jackson. Đứng thứ 2 là nam diễn viên người Mỹ Tom Cruise. Hai nam diễn viên người Mỹ khác là Brad Pitt và Leonardo Dicaprio, cũng như ngôi sao nhạc pop kỳ cựu Madonna là 3 gương mặt còn lại nằm trong top 5.
Làng giải trí Hàn Quốc có tổng cộng 5 đại diện lọt vào danh sách này, trong đó bao gồm 2 nam diễn viên nổi tiếng là Bae Yong Jun [hạng 6] và Lee Byung Hun [hạng 12]. 3 vị trí còn lại đều thuộc về các nhóm nhạc gen 2, trong đó TVXQlà đại diện duy nhất của Kpop lọt vào top 10 [vị trí thứ 7]. 2 suất còn lại của Kpop trong top 25 lần lượt thuộc về 2 girlgroup đình đám là KARA[hạng 11] và SNSD[hạng 19].
Danh sách đầy đủ 25 nghệ sĩ giải trí nước ngoài có sức ảnh hưởng nhất trong thời kỳ Heisei!
1. Michael Jackson
2. Tom Cruise
3. Brad Pitt
4. Leonardo Dicaprio
5. Madonna
6. Bae Yong Jun
7. TVXQ [Tohoshinki]
8. Mariah Carey
9. Johnny Depp
10. Lady Gaga
11. KARA
12. Lee Byung Hun
13. Arnold Schwarzenegger
13. Paul McCartney
15. Beyoncé
16. Angelina Jolie
17. Britney Spears
18. The Beatles
19. SNSD
20. Avril Lavigne
20. David Beckham
20. Thành Long
20. One Direction
24. Tom Hanks
25. Steven Spielberg
Xin chúc mừng tất cả các nghệ sĩ có tên trong danh sách!
Trong hướng dẫn R này, bạn sẽ học lập trình R từ cơ bản để tiến lên.Hướng dẫn này là lý tưởng cho cả người mới bắt đầu và lập trình viên nâng cao.R là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất thế giới để phân tích thống kê, mô hình dự đoán và khoa học dữ liệu.Sự phổ biến của nó được tuyên bố trong nhiều cuộc khảo sát và nghiên cứu gần đây.Ngôn ngữ lập trình R đang trở nên mạnh mẽ từng ngày khi số lượng gói được hỗ trợ tăng lên.Một số công ty CNTT lớn như Microsoft và IBM cũng đã bắt đầu phát triển các gói trên R và cung cấp phiên bản doanh nghiệp của R.
R Hướng dẫn cho người mới bắt đầu cho người dùng nâng cao |
Hoàn thành r hướng dẫn
Hướng dẫn ngôn ngữ R sau đây được thiết kế cho người dùng mới không có nền tảng lập trình hoặc mới với ngôn ngữ lập trình R.Các hướng dẫn này giúp họ bắt đầu với R. Khi bạn hiểu những điều cơ bản và cơ bản của R như nhập và xuất dữ liệu, khám phá dữ liệu và thao tác, bạn có thể chuyển sang hướng dẫn R nâng cao như cách áp dụng vòng lặp và tạo các chức năng trong R.
- Các công ty sử dụng r
- Bắt đầu với r
- Các loại dữ liệu [cấu trúc] trong r
- Tạo dữ liệu mẫu [giả] trong R & NBSP;
- Nhập dữ liệu vào R & NBSP;
- Xuất dữ liệu trong r
- Sao chép dữ liệu từ Excel sang R
- Tải và lưu dữ liệu với r
- Khám phá dữ liệu với r
- Thao tác dữ liệu với r
- Thao tác dữ liệu với gói dplyr
- Thao tác dữ liệu với gói dữ liệu.
- Nếu khác và lồng nhau nếu khác trong r
- Chuyển đổi dữ liệu với r
- Vòng lặp với r
- Trực quan hóa dữ liệu với GGPLOT2
- Xử lý lỗi trong r
- Chuyển đổi một yếu tố thành số nguyên
- Chức năng ký tự
- Áp dụng chức năng trên các hàng
- Cột giữ / thả với r
- Tham gia và sáp nhập với r
- Tóm tắt dữ liệu với r
- Các nhà khai thác lập chỉ mục trong danh sách
- Chia khung dữ liệu
- Chuyển đổi dữ liệu từ rộng sang định dạng dài
- R Chức năng nào được giải thích
- Cách cập nhật phần mềm r
- Chuyển đổi đường dẫn tệp Backslash sang Slash chuyển tiếp
- Gửi email từ r
- Chạy các truy vấn SQL trong r
- Đo thời gian thực hiện của mã r
- Cài đặt gói lưu trữ
- Xóa các cột trong đó một số % giá trị bị thiếu nhất định
- Chuyển đổi nhiều biến số thành yếu tố
- Trích xuất các biến số và yếu tố
- Cài đặt gói R từ tài khoản GitHub
- Ứng dụng Trình tạo mật khẩu với r
- Đọc các tệp CSV lớn
- Tạo các cột giả từ các biến phân loại
- Chuyển đổi các biến phân loại thành số
- Cài đặt và tải nhiều gói r
- Tạo hoạt hình trong r
- Chụp ảnh màn hình trang web bằng R
- Chạy Python từ r
- Gói Caret [Phần I]
- Gói Caret [Phần II]
- Trang web WebScraping với r
- Tạo bản đồ tương tác
- Mở và đóng URL qua r
- Ước gì Giáng sinh với r
- Web Scrape Google News
- Xử lý cookie trong selen
- Dịch trang web trong khi cạo
- R bao cho Google ảnh API
- Tích hợp R với PHP
- Khắc phục lỗi R: toán tử $ không hợp lệ đối với các vectơ nguyên tử
Khoa học dữ liệu với hướng dẫn R
Những hướng dẫn này nhằm vào những người muốn xây dựng sự nghiệp trong mô hình dự đoán và khoa học dữ liệu.Nó bao gồm các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau, học máy và thống kê với R. Nó giải thích cách thực hiện thống kê mô tả và suy luận, hồi quy tuyến tính và logistic, chuỗi thời gian, lựa chọn thay đổi và giảm kích thước, phân loại, phân tích giỏ thị trường, rừng ngẫu nhiên, kỹ thuật hòa tấu, kỹ thuật,Phân cụm và nhiều hơn nữa.
- Hồi quy tuyến tính với r
- Hồi quy logistic với r
- 15 loại hồi quy
- Phân tích cụm với r
- Xác thực phân tích cụm
- Cây quyết định trên dữ liệu tín dụng
- Rừng ngẫu nhiên giải thích
- Mô hình tăng gradient [GBM] với r
- Hỗ trợ máy vector [SVM] trong r
- Hàng xóm k-gần nhất sử dụng r
- Phân tích rổ thị trường
- Mô hình arima với r
- Giảm kích thước với r
- Sửa hợp đồng với r
- Học khu vực dưới đường cong [AUC]
- Hệ số Gini, hồ sơ chính xác tích lũy, AUC
- Trọng số trong cây quyết định và SVM
- Cây quyết định: Biểu đồ Ctree tùy chỉnh
- Train Rừng ngẫu nhiên với Gói Caret
- Thiếu giá trị cắt bỏ với rừng ngẫu nhiên
- Tăng tốc rừng ngẫu nhiên với r
- Lựa chọn thay đổi với gói Boruta
- Lựa chọn / giảm biến với r
- Lựa chọn biến - Wald Chi Square
- Dự đoán biến phụ thuộc biến đổi
- Học tập: Stacking [pha trộn]
- Thuật toán học máy song song
- Cách sửa chữa sự mất cân bằng lớp / sự kiện hiếm
- Thiếu sự buộc tội với gói chuột
- Dự đoán các chức năng trong r
- Chia dữ liệu vào các bộ dữ liệu đào tạo và xác nhận
- R chức năng: Bàn tăng và nâng
- Tự động tạo công thức mô hình
- Tính toán AUC của bộ dữ liệu đào tạo
- R Chức năng: Thống kê AUC và KS
- Hai cách để đào tạo một mô hình với r
Khai thác văn bản với r
Những hướng dẫn này sẽ giúp bạn hiểu những điều cơ bản của khai thác văn bản với R. Nó bao gồm các hướng dẫn về trích xuất và phân tích dữ liệu từ Facebook và Twitter.Nó cũng giải thích cách tạo Word Cloud bằng nhân khẩu học và thực hiện phân tích tình cảm với R.
- Văn bản khai thác cơ bản
- Tạo wordcloud với r
- Tạo WordCloud theo nhân khẩu học
- Phân tích Twitter với r
- Khai thác dữ liệu Facebook với r
R Lập trình viên / Công việc phân tích - Mới!New!
Để tìm việc làm trong khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng R dễ dàng hơn, chúng tôi đã đối chiếu các công việc liên quan đến lập trình R từ các cổng công việc khác nhau.Bạn sẽ tìm thấy một loạt các vai trò công việc dựa trên nhiều năm kinh nghiệm và địa điểm của bạn.R công việc
Hướng dẫn sáng bóng
Trong phần này, chúng tôi đề cập đến các tài nguyên liên quan đến gói sáng bóng.Đây là một gói rất mạnh để xây dựng ứng dụng web trong R. Không giống như các công cụ trực quan hóa dữ liệu được cấp phép khác như Tableau, Qlikview và PowerBi, nó có sẵn miễn phí.Nó rất linh hoạt về mặt tùy biến.Bạn có thể tùy chỉnh nó nhiều như bạn muốn
- Hướng dẫn sáng bóng với các ví dụ
- Bao gồm JavaScript và CSS trong sáng bóng
- Thêm bộ tải cho các tác vụ nặng tính toán
- Xây dựng trang đăng nhập trong sáng bóng
- Thêm chế độ tối vào các ứng dụng sáng bóng
- Hộp giá trị và thông tin trong Shiny và Rmarkdown
- BẢNG HTML kiểu
- Hiển thị trò chơi khi ngắt kết nối sáng bóng
- Sao chép vào bảng tạm trong ứng dụng sáng bóng
- Trình chỉnh sửa văn bản phong phú trong Shiny
- Excel như bộ lọc trong sáng bóng
- Thanh tìm kiếm với các đề xuất trong sáng bóng
R Câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn
Hướng dẫn này giúp bạn chuẩn bị phỏng vấn cho các lập trình viên R và vai trò của các nhà khoa học dữ liệu.Nó bao gồm hơn 75 câu hỏi phỏng vấn với câu trả lời chi tiết.Sau khi hoàn thành hướng dẫn này, bạn sẽ có cơ hội công bằng để phá vỡ cuộc phỏng vấn kỹ thuật.R Câu hỏi phỏng vấn
R Interview Questions
Câu hỏi thường gặp
R có thể được chạy trên máy tính xách tay và máy tính để bàn cấp thấp có bộ xử lý RAM 4GB và I3.Đó là một huyền thoại rằng R cần một hệ thống mạnh mẽ.Rõ ràng, nếu bạn cần xử lý các bộ dữ liệu lớn, bạn sẽ cần nhiều bộ nhớ hệ thống hơn với bộ xử lý mạnh mẽ.Vì vậy, trong khi một máy tính xách tay ít tốn kém hơn là đủ để thực hành lập trình R và thuật toán sử dụng nhiều bộ nhớ đòi hỏi một máy tính xách tay hiệu suất cao.
Bạn có thể tải xuống r bằng cách truy cập trang web chính thức của dự án R - r.Sau đó nhấp vào liên kết "CRAN" nằm ở phía bên trái của trang.Chọn quốc gia của bạn và nhấp vào liên kết có sẵn cho vị trí của bạn.Tải xuống R dựa trên hệ điều hành trong máy tính xách tay của bạn.CRAN" located at the left hand side of the page. Choose your country and click on the link available for your location. Download R based on operating system in your laptop.
Rstudio có thể được tải xuống từ đây - rstudio.Sau khi tải xuống, cài đặt là thẳng.Chỉ cần chạy và tiến hành nhấn nút tiếp theo.
R được sử dụng cho một loạt các mục đích, từ xây dựng mô hình dự đoán đến loại bỏ web.Bước đầu tiên, bạn nên tập trung vào những điều cơ bản của R. sau khi thực hiện, nó giúp bạn nhảy sang các khái niệm lập trình nâng cao hơn.R có một số gói cho khoa học dữ liệu dễ sử dụng nhưng yêu cầu một số nền tảng về thống kê.Nếu bạn đã có kiến thức tốt về số liệu thống kê, các gói này rất dễ dàng.Làm cho lịch trình của bạn và làm theo nó mà không gian lận.Nếu bạn đã sẵn sàng để nỗ lực học cách thao tác dữ liệu bằng R và có thể dành 8 giờ mỗi ngày, bạn có thể học nó trong một tuần.Khi bạn hoàn thành, hãy sử dụng các thuật toán thống kê khác nhau trong R. Bạn có thể sử dụng các bộ dữ liệu có sẵn công khai để thực hành
Rstudio cũng sử dụng R trong xử lý.Rstudio là IDE cung cấp giao diện đẹp cho mã viết thay vì giao diện R U.Tóm lại, bạn nên tập trung vào việc học R. Bạn sẽ cảm thấy thoải mái với Rstudio trong vài phút, đó là một miếng bánh.
Bạn có thể theo các liên kết ở trên và đặt câu hỏi của bạn liên quan đến chủ đề trong phần bình luận.Bạn cũng có thể đăng ký trên StackOverflow và đặt câu hỏi của bạn