前面简单介绍了shinydashboard的标题栏，会发现标题栏是个鸡肋，只要掌握如何设置title即可。这一节简单介绍一下侧边栏。侧边栏（siderbar）主要起到导航作用，可以简单理解为输入栏，不同的输入栏（输入），主体（body）就呈现出不同内容（输出）。
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
前面几篇文章我们构建了一个简易的 Shiny 应用，如果我们仔细观察过没有几行的实现代码就知道 Shiny 将前端（实现用户界面）和后端（服务逻辑）进行了分离，这让我们可以比较独立地来看待它们。接下来的几篇文章会关注前端，探索 Shiny 提供的 HTML 输出、输出和页面布局功能。
一份数据源，往往需要满足各种不同的角色在不同情况下的需求，因而在数据内容上，一般采取宁多勿少的原则，提供尽可能详细的数据，由此就造成了表格指标过多。
尤为重要的是随着单细胞转录组的流行，它附带的大量数据的探索和展示也开始需要独立的网页工具，也就是说一篇单细胞文章就得开发一个网页工具。而网页工具的开发其实是一门比较专业的技术，底层三剑客包括：html, js, css， 超出了咱们生信工程师的技能范畴。但是R语言的shiny框架能让你在起步的时候突破网页工具的开发技术限制，简单的几句R代码，一个活灵活现的网页工具就出现在你眼前。
UI 中的输出控件创建了占位符，它随后被后端函数生成的内容所填充。与输入控件一样，输出控件的第 1 个参数也是一个唯一的 ID：如果你的 UI 有一个输入控件的 ID 是 "plot"，那么你可以在后端中使用 output$plot 访问它。
Inputs 是与用户交互的组件，用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出，一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符，需要展示的标签名作为参数，其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。当在 UI 插入一个输出组件后，会自动分配一块空间用于展示，但展示的生成和逻辑都在服务端完成。
之前的一期推文中，我们讲解了高级可视化 | Banber筛选交互功能详解，在数据可视化报告制作时，可以利用筛选交互功能，帮助读者根据自身需求减少数据量，通过筛选切换快速得到目标数据，同时还可以极大地优化报告的篇幅，不至于篇幅过长降低可读性。
译者序 原文于2017年6月21日发布，时过半载，将这篇既不是教程，也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译，为何？只因去年下半年的时候，用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告，让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久，试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts，以及键冬同学（Python中文社区专栏作者，GitHub开源项目PyEcharts作者）基于百度Echarts开发的PyEcharts，但是这些都是基于Web的交互视图库，而
使用工作表中连续区域的所有数据，只需单击该数据区域的任一单元格，通过插入图表命令插入图表即可
今天要跟大家分享的技巧是用三角符号来凸显数据表中的盈亏趋势！ ▽▼▽ 通常一张带有数据以及增长趋势表格，需要读者反复浏览才能明白其中的趋势和增减情况，可是如果你能在数字的旁边加上形象涨跌的标记，那么读
硬件工程师应该都用过buck，一些buck芯片会有类似下面的自举电容，有时还会串联一个电阻。
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名，确定数据表包含哪些字段，各字段的字段名、字段类型、及宽度，并将这些数据输入到计算机当中。
在软件开发工作中，代码依赖管理是个绕不过的话题。针对依赖管理，不同的语言、工具、平台和团队都有自己的解决方案。本文将会介绍 GitHub 推出依赖版本更新工具 Dependabot。正如其名字，Dependabot 就是一个机器人，用来自动更新项目依赖，确保仓库代码依赖的包和应用程序一直处于最新版本。经过一段时间的试用，笔者认为这是一款不错的工具，尤其对于开源项目。
表格标签的作用：主要用于显示、展示数据，因为它可以让数据显示的非常的规整，可读性非常好。特别是后台展示数据的时候，能够熟练运用表格就显得很重要。一个清爽简约的表格能够把繁杂的数据表现得很有条理。
实现筛选联动，首先要从数据中摘出我们所需要的图表数据，如何摘出所需要的图表数据，就需要设置条件参数，按条件参数筛选数据，而筛选组件用来控制筛选的切换展现，最终生成所需要的图表。
程序猿，一个让人既爱又恨的职业，作为这个世界上最大的脱发群体之一，每天除了要进行长期的大量脑力劳动外，还要秉承着月亮不睡我不睡、太阳没起我已起的“优良作息习惯”。 如果把熬夜加班作为程序猿们的初级磨难的话，那么每天来自产品经理或客户的各种不合理需求则是地狱级般的磨难
表格是用来显示数据的，那么列表就是用来布局的。 列表最大的特点就是整齐、整洁、有序，它作为布局会更加自由和方便。 根据使用情景不同，列表可以分为三大类：无序列表、有序列表和自定义列表。
Rmarkdown扩展了markdown的语法，所以markdown能写的，Rmarkdown能写，后者还提供了一些新的特性，特别是图表，很nice。
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展，人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单，但对于完成工作有很大的帮助。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。
基于大家对低代码的好奇，下面就给大家盘点3款低代码开发平台的功能清单。希望对大家有所帮助！
Banber V2.9.3已更新上线，一起跟着小编，看看这次都更新了哪些强大的功能！
在大数据领域，数据量持续增长，数据类型和来源也变得越来越复杂。传统的数据仓库和分析工具很难满足大规模数据处理和实时分析的需求。为了解决这些问题，Apache Kylin应运而生。
二级索引 二级索引是从主键访问数据的正交方式。Hbase中有一个按照字典排序的主键Rowkey作为单一的索引。不按照Rowkey去读取记录都要遍历整张表，然后按照你指定的过滤条件过滤。通过二级索引，索引的列或表达式形成一个备用行键，以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。 1 覆盖索引（Covered Indexes） Phoenix特别强大，因为它提供了覆盖索引。一旦找到索引的条目，不需要返回主表。相反，把我么关心的数据绑定到索引行，节省了读取的时间开销。 例如，以下内容将在v1和v2列上创建一个
整数类型一共有 5 种，包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT（INTEGER）和 BIGINT
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发，AWS部署Shiny app，以及绑定域名的经验，详见：Shiny app开发， AWS上部署Shiny app，绑定域名。
在Excel 中，依赖列表或级联下拉列表表示两个或多个列表，其中一个列表的项根据另一个列表而变化。依赖列表通常用于Excel的业务报告，例如学术记分卡中的【班级-学生】列表、区域销售报告中的【区域-国家/地区】列表、人口仪表板中的【年份-区域】列表以及生产摘要报告中的【单位-行-产品】列表等等。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
直观的说 1）首先，在数据库Sql server2019中新建一个数据库eg:students；
1，远程DEBUG的必要性 由于部署环境的差异性，相信很多朋友都碰到过开发环境正常测试过的功能在测试环境甚至生产环境下出现bug的情况。一般情况下，生产环境可以采取的手段比较单一，即通过日志的方式获取运行中的环境上下文，分析日志文件并尝试重现bug。这会带来的问题还是不少的，首先，日志的分析是一项比较耗时的工作；其次，现有的日志记录不一定能反映出问题，你可能需要多次重复这个过程(分析日志->猜测问题->加日志->部署->获取日志)来慢慢逼近问题。倘若是测试环境，我们还多了一项可供选择的手段——远程调试——将程序在测试环境中以debug模式启动，在本机使用IDEA在工程中设置断点进行调试。 2，IDEA构建SpringBoot测试Demo 新建SpringBoot测试项目remote-debug，只需要web依赖支持即可；版本选用2.2.6.RELEASE（注意，别用2.5.1版本，有坑，亲测） pom.xml：
R是一种流行的开源编程语言，专门研究统计计算和图形。它广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R社区以不断为特定研究领域添加用户生成的包而闻名，这使其适用于许多领域。
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
盘点7个WPF控件，有窗口托拉拽控件、Excel控件、列表排序控件、适合管理系统的一整套UI控件等。
整个只读的基础表单的所有前后端代码，全部由代码生成器生成，代码生成器中几乎不需要配置，并支持并后端业务代码扩展，直接生成代码后，配置菜单权限即可
本地数据库的创建和管理是大多数移动应用工程中的核心组件之一，一般会通过直接使用 SQLite 或 Jetpack Room 持久化库来完成。开发者们也在不断地寻求着更好的方式，使其能够在运行中的应用中直接检查和调试数据库。
批量测序实验（单组学和多组学）对于探索广泛的生物学问题至关重要。为了促进交互式、探索性任务以及共享易于访问的信息，《Briefings in Bioinformatics》发表了一个集成了最先进方法的工具包：bulkAnalyseR，可以处理不同的模式数据（转录、表观、时空等），促进顺式，反式和定制调控网络的强大集成和比较。
在Y叔的公众号看到文章**《有人基于AnnotationHub和clusterProfiler做了个shiny，就能支持1700+的物种，你却老是在问我，非模式生物怎么办！》**。正好自己最近在学习R语言的shiny。于是找到这个shiny的代码看了看，发现不是很长，花点时间应该可以重复出来。
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
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