Awesome Shiny Extensions 使用教程
2024-08-23 21:35:25作者:温玫谨Lighthearted
项目介绍
awesome-shiny-extensions 是一个收集了各种扩展 Shiny 应用功能的仓库。Shiny 是 R 语言的一个包,用于构建交互式的 Web 应用。这个仓库由 nanxstats 维护,旨在为开发者提供一系列高质量的 Shiny 扩展,以增强 Shiny 应用的功能性和美观性。
项目快速启动
要开始使用 awesome-shiny-extensions,首先需要确保你已经安装了 R 和 Shiny 包。以下是快速启动的步骤和示例代码:
- 安装必要的包
install.packages("shiny")
- 克隆仓库
git clone https://github.com/nanxstats/awesome-shiny-extensions.git
- 运行示例应用
进入仓库目录,找到一个示例应用并运行它。例如,运行 example-app.R:
setwd("path/to/awesome-shiny-extensions")
source("example-app.R")
应用案例和最佳实践
案例一:使用 shinydashboard 创建仪表盘
shinydashboard 是一个流行的 Shiny 扩展,用于创建专业的仪表盘。以下是一个简单的示例:
library(shiny)
library(shinydashboard)
ui <- dashboardPage(
dashboardHeader(title = "Basic Dashboard"),
dashboardSidebar(),
dashboardBody(
# 添加一些 UI 元素
box(title = "Box title", "Box content")
)
)
server <- function(input, output) { }
shinyApp(ui, server)
案例二:使用 shinyWidgets 增强用户界面
shinyWidgets 提供了许多额外的 UI 组件,可以增强 Shiny 应用的交互性。以下是一个示例:
library(shiny)
library(shinyWidgets)
ui <- fluidPage(
setBackgroundColor("aliceblue"),
sliderTextInput(
inputId = "mySliderText",
label = "Select a range:",
choices = c("A", "B", "C", "D"),
selected = "A"
)
)
server <- function(input, output) { }
shinyApp(ui, server)
典型生态项目
shinydashboard
shinydashboard 是一个用于创建专业仪表盘的 Shiny 扩展。它提供了丰富的布局和组件,使得创建复杂的仪表盘变得简单。
shinyWidgets
shinyWidgets 提供了额外的 UI 组件,如滑块、按钮和选择器,这些组件可以增强 Shiny 应用的交互性和美观性。
shinyjs
shinyjs 允许你在 Shiny 应用中使用 JavaScript 功能,如隐藏/显示元素、重置表单和延迟执行代码。
通过这些扩展,你可以大大提升 Shiny 应用的功能和用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
188
206
暂无简介
Dart
630
143
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.64 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
295
105
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
267
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858