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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00