小编Jac*_*lar的帖子

我使用了通过 rjags 调用的 JAGS 来生成 mcmc.list 对象 foldD_samples，其中包含大量随机节点（>800 个节点）的跟踪监视器。

我现在想使用 R 来计算这些节点的一个相当复杂的标量值函数，并将输出写入 mcmc 对象，以便我可以使用 coda 来总结后验并运行收敛诊断。

但是，我一直无法弄清楚如何将 foldD_samples 的后验图绘制到数据帧中。非常感谢任何帮助。

这是 mcmc.list 的结构：

str(foldD_samples)
List of 3
 $ : mcmc [1:5000, 1:821] -0.667 -0.197 -0.302 -0.204 -0.394 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr [1:821] "beta0" "beta1" "beta2" "dtau" ...
  ..- attr(*, "mcpar")= num [1:3] 4100 504000 100
 $ : mcmc [1:5000, 1:821] -0.686 -0.385 -0.53 -0.457 -0.519 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 …

许多 帖子清楚地表明，使用共享的 Dropbox 文件夹作为 git 远程可能会导致问题。

然而，关于将本地存储库（例如从 Github 克隆）放入私有 Dropbox 文件夹的意见 似乎 更加 复杂。

我的问题是双重的：

1) 将本地存储库放在私有 Dropbox 文件夹中是否危险（在多台计算机上同步，全部归我所有）？

2) 如果协作者选择将他们的本地存储库同步到 Dropbox（即协作者将存储库克隆到 Dropbox 并定期提交和推送），我的远程存储库（在 GitHub 上）是否处于危险之中？

我正在开发 R 包，并且需要myfun使用parallel::parLapply. myfun调用我的包中的几个附加函数，这些函数又调用更多函数，其中一些函数有多个方法......因此按名称显式将所有函数和方法传递到集群非常麻烦。

据我了解，标准建议是跑步 parallel::clusterEvalQ({library("my_package")})。但对 R-CMD-check 的调用library("my_package")显然是令人厌恶的。我有理由相信这my-package:::function也不会在 CRAN 上运行。

这里的标准方法是什么？我需要按名称导出每个相关函数和方法吗？