探索Shiny与JavaScript的完美结合:JavaScript for Shiny Users
项目介绍
在RStudio的2020年大会上,Garrick Aden-Buie带来了一场名为“JavaScript for Shiny Users”的精彩工作坊。这个为期两天的深度研讨会旨在帮助Shiny用户掌握JavaScript,从而扩展和增强他们的Shiny应用程序。无论你是Shiny的资深用户,还是刚刚开始探索Shiny的高级功能,这个工作坊都将为你打开一扇通往更强大、更灵活的Web应用开发世界的大门。
项目技术分析
JavaScript与Shiny的结合
Shiny是一个强大的R包,用于创建交互式Web应用程序。然而,随着用户需求的增加,Shiny内置的功能可能无法完全满足所有需求。这时,JavaScript作为一种广泛使用的脚本语言,成为了扩展Shiny功能的理想选择。通过JavaScript,用户可以更灵活地操作HTML和CSS,实现更复杂的交互效果。
工作坊内容
工作坊分为两天,涵盖了从基础的Web开发知识到高级的Shiny扩展技巧。具体内容包括:
- Web开发基础:介绍HTML、CSS和JavaScript的基本概念。
- JavaScript编程:深入探讨JavaScript的语法和功能编程风格,特别是与R的tidyverse包的相似之处。
- Shiny与JavaScript的交互:学习如何使用JavaScript在Shiny应用中实现更复杂的交互效果。
- 构建htmlwidget:通过实际案例,学习如何将JavaScript代码集成到Shiny应用和RMarkdown文档中。
项目及技术应用场景
应用场景
- 数据可视化:通过JavaScript增强Shiny应用中的数据可视化效果,实现更丰富的图表和交互功能。
- 用户界面定制:利用JavaScript和CSS定制Shiny应用的用户界面,使其更符合特定需求。
- 动态内容加载:通过JavaScript实现动态内容加载和更新,提升用户体验。
目标用户
这个工作坊特别适合那些已经熟悉Shiny基础知识,并希望进一步扩展其功能的用户。无论你是数据科学家、Web开发者,还是对R和Shiny有浓厚兴趣的爱好者,这个工作坊都将为你提供宝贵的知识和技能。
项目特点
实用性
工作坊内容紧密结合实际应用场景,通过大量实例和动手练习,帮助用户快速掌握JavaScript与Shiny的结合技巧。
互动性
工作坊采用互动式教学方式,鼓励学员积极参与讨论和实践,确保每位学员都能在短时间内获得显著提升。
资源丰富
工作坊提供了丰富的学习资源,包括详细的讲义、代码示例和在线支持,确保学员在课后仍能继续学习和探索。
结语
“JavaScript for Shiny Users”工作坊不仅是一个学习JavaScript和Shiny结合技巧的机会,更是一个与同行交流、分享经验的平台。无论你是希望提升现有Shiny应用的功能,还是准备开发全新的交互式Web应用,这个工作坊都将为你提供不可或缺的支持和指导。立即加入我们,开启你的Shiny与JavaScript之旅吧!
项目链接:
版权声明: 本作品采用Creative Commons Attribution 4.0 International License进行许可。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00