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。
Shiny 包含了许多用于布局应用程序组件的工具。本指南描述了以下应用程序布局功能特性：
主体的布局使用Bootstrapgrid layout system（Bootstrap网格系统），可以将主体划分为12个列宽相等的区域以及任意可变高度的行。主体布局有3种布局：基于行的布局（Row_based Layout）、基于列的布局（column_based Layout）以及混合布局（Mixed row and column layout），使用fluidRow()函数和column()函数创建3种类型的布局。
前面我们介绍了shiny这个包的基础用法，今天我们给大家介绍下如何设定各个元素的布局。其中用到了很多函数我们在此进行一一的描述，真正让大家体验下R语言中的网页前端。首先我们看下页面的类型：
Gene Ontology分为分子功能，生物过程和细胞组成三个部分。蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号，而GO号可对应到Term，即功能类别或者细胞定位。这也是GO富集的一个基础。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153010.html原文链接：https://javaforall.cn
使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换，本文将会详细讲解pivot的秘密。
Dashboards入门前三期可见：R文档沟通｜Dashboards入门（1）；R文档沟通｜Dashboards入门（2）；R文档沟通｜Dashboards入门（3），今天给出该系列最后一期：在Dashboards中添加 Shiny应用。内容比较少，最后给出一些拓展资料供大家参考。
工程界常常使用受保护地线进行隔离，来抑制信号之间的相互干扰。但并不是一直有效的，有时甚至会使干扰更加严重。
前面一共用了8期来学习ListView列表的相关操作，其实学习的ListView的知识完全适用于AdapterView的其他子类，如GridView、Spinner、AutoCompleteTextView等组件，那么接下来分别来学习一下这些列表组件，本期先学习GridView的使用。 一、认识GridView 前面学的ListView是列表， 这里的GridView就是显示网格，用于在界面上按行、列分布的方式来显示多个组件。 GridView 和 ListView 有共同的父类：A
源代码是公开的，在：https://github.com/szenitha/Shiny-Seq 所以我想着把它安装在我们自己的服务器里面，方便国内的粉丝使用！ 所以大家给我了一个新的外号，宠粉狂魔！
归并排序是通过分治的方式，将待排序集合拆分为多个子集合，对子集合排序后，合并子集合成为较大的子集合，不断合并最终完成整个集合的排序。
作为一个实例展示， Shiny 中内置了一些例子，我们可以通过运行 runExample() 来探索Shiny APP的结构：
在我们知道如何创建一系列输入和输出控件之后，我们需要学会如何在一个页面中对它们进行排列，以达到比较好的展示效果。这正是布局函数的工作，布局函数提供了一个应用高层次的可视化结构。
shiny提供了一个函数家族，将R对象转换成在UI中的输出，每个函数创建特定类型的输出
此篇旨在如何构建app对用户界面，如何布局用户界面然后加文字图片和其他HTML元素
本文内容从《信号完整性与电源完整性分析》整理而来，加入了自己的理解，如有错误，欢迎批评指正。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
在本篇博客中，我们将深入探讨 Python 中图形用户界面（ GUI ）开发的基础篇，具体来说，我们将学习如何使用 Tkinter 库中的网格布局（ Grid Layout ）来排列和布局 GUI 元素。网格布局是一种强大的方式，可用于创建具有复杂结构的 GUI 界面，例如表单、仪表盘和网格视图。我们将详细解释如何使用网格布局，包括创建网格、将元素放置在网格中以及自定义网格布局。
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后，相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来，我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言，保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
入门教材、day1、day2、day3、day4、day5、day6、day7、day8、day9、day10、day11、day12、day13、day14、day15、day16、day17
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
虽然许多开发人员熟悉常用的CSS属性，但也有一些较为陌生的属性可能被忽视了。在本文中，我们将探讨10个你可能没有使用过的CSS属性。
matlab获取矩阵和向量长度length和size 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 概论 size：获取数组的行数和列数 length：数组长度（即行数或列数中的较大值） numel：元素总数。 size() s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时数组的行数，第二个元素是数组的列数。 [r,c]=size(A),当有两个输出参数时，size函数将数组的行数返回到第一个输出变量，将数组的列数返回到第二个输出变量。 如果在size函数的输入参数中再添加一项，并
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Shiny应用程序中控件选中的值可以通过生成响应式输出来显示。用户切换控件的值，输出的文本也随着控件的值自动响应。 如下是两个小控件，分别用来展示 variable to display和Range of interest，此时选中是没有响应式输出。
上节已经学会在用户界面放置一些简单的元素，但显示更复杂的内容需要用到小部件widgets
在做数据分析时，常常遇到的一个场景是，1,2,3 需要转换成其对应的"a","b","c"。比如在对结果进行分类统计的时候。
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。
基因组点图（Genome Dot Plot）是一种用于比较两个或多个基因组的工具。它通过在一个二维矩阵中绘制基因组序列的相似性来显示基因组之间的相对关系。点图中的每个点代表一个基因组中的一段序列，而整个图像则反映了序列之间的相似性和差异性。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例：
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导读：本文主要介绍Hulu在NIPS 2018上发表的《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Diversity》中，提出的DPP算法解决视频推荐中的多样性问题。
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。
AdapterView顾名思义是适配器视图，Spinner、ListView和GridView都间接继承自AdapterView，这三个视图都存在多个元素并排展示的情况，所以需要引入适配器模式。 适配器视图的特点有： 1、定义了适配器的设置方法setAdapter，以及获取方法getAdapter。适配器用于传入视图展示需要的相关数据。 2、定义了一个数据观察者AdapterDataSetObserver，用于在列表数据发生变化时，可以通过notifyDataSetChanged方法来更新视图。 3、定义了单个元素的点击、长按、选中事件。其中点击方法为setOnItemClickListener，点击监听器为OnItemClickListener；长按方法为setOnItemLongClickListener，长按监听器为OnItemLongClickListener；选中方法为setOnItemSelectedListener，选中监听器为OnItemSelectedListener。
s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时数组的行数，第二个元素是数组的列数。
3.当您用空格（或逗号）分隔数值时（如前面的任务中所示），MATLAB 会将这些数值组合为一个行向量，行向量是一个包含一行多列的数组 (1×n)。当您用分号分隔数值时，MATLAB 会创建一个列向量 (n×1)。
这道题目做完貌似所有的Easy级别的题目就做完了，开始Medium的题目！加油吧！
Grid 布局是将容器划分成"行"和"列"，产生单元格，然后指定"项目所在"的单元格，可以看作是二维布局，也是唯一的二维布局方案，利用grid布局可以很轻松的实现很多的网页布局
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
势能面扫描是我们用Gaussian常做的计算，一般可以分为刚性扫描和柔性扫描。如果在柔性扫描中给定两个坐标，那么我们将会得到二维势能面。但是有时候我们只希望两个坐标同时变化得到一条势能曲线，这可以通过使用Gaussian中的GIC（广义内坐标）实现。本公众号之前也给出了一个可行的解决方案，见《在Gaussian16中同时扫描两个反应坐标》。但是之前方案的缺点是使用了Link1，在用GaussView打开输出文件时不能很方便地显示能量的变化趋势，这在找能量极大，极小点时会带来困难。因此这里给出了一个新的方案，不使用Link1，让势能曲线可以直观地显示出来。
模糊逻辑推理是以模糊集合论为基础描述工具，对以一般集合论为基础描述工具的数理逻辑进行扩展，从而建立了模糊推理理论。是不确定推理的一种。在人工智能技术开发中有重大意义。今天我们就给大家介绍下在R语言中如何实现模糊推理理论模型。首先我们需要安装R包FuzzyR。
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频；并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件，基于D3.JS库创建简单的交互桑基图，包括控件创
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：MATLAB 向量和矩阵 ---- MATLAB 向量和矩阵 1.输入数组 2.创建等间距向量 2.1 通过间距创建等间距向量 2.2 通过元素数目创建等间距向量 2.3 等间距列向量 3.数组创建函数 ---- 1.输入数组 MATLAB 中的每个数值变量都是一个数组，单个称为标量的数值实际上是一个 1×1
数据科学家（Data Scientist）被视为“21世纪最性感的工作”！不论在硅谷还是在中国，企业对于数据科学家的需求都很旺盛，那么如何成为一位数据科学家呢？或者数据科学家都需要哪些技能呢？本文数据侠SangYeon Choi获取了谷歌相关的招聘数据，并通过Shiny App可视化项目，为读者揭晓如何成为一名谷歌的数据科学家。
Shiny是RStudio公司开发的新包，有了它，可以用R语言轻松开发交互式web应用。
NumPy是Python科学计算的基础包。 （它提供了多维数组对象、基于数组的各种派生对象（例如，masked Array, 矩阵）。除此之外，还提供了各种各样的加快数组操作的例程，包括数学基本计算、逻辑、图形操作、排序、选择、输入输出，离散傅立叶变换、基础线性代数、基础统计操作、随机仿真等等。）
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