使用机器学习R和发光的心脏疾病预测 庄主：Soham Bakore 使用R和Shiny创建Web应用程序以使用机器学习预测心脏病 我们正在使用三种机器学习算法，分别是朴素贝叶斯（Naive Bayes），支持向量机（SVM）和决策树。 目前，在支持SVM的Shiny Web应用中实现了精度最高的算法。 用户的“登录和注册”模块正在进行中，将很快更新。

ShinyMlr：将mlr软件包集成到Shiny中 借助此软件包，可以通过闪亮的界面访问 。 该项目于去年开始，现在包含mlr的主要功能： 资料汇入 数据探索和预处理 创建回归或分类任务 利用任何mlr学习者 学习者超参数的调整 训练和预测模型 不同学习者和措施的基准实验 许多可视化 安装和启动ShinyMlr 您可以简单地从github安装该软件包： devtools :: install_github( " mlr-org/shinyMlr " ) 启动shinyMlr： runShinyMlr() OSX Yosemite上的rJava问题 如果rJava无法加载， 可能会

circadian_shiny change log 2021/03/27 增添了批处理绘制热图，请前往batch tab页。重构了rep_reduce函数提取子dataframe。添加了默认图片的缓存。 采用Shiny Modules拆分重构 添加不同基因组id转换功能 尝试采用进行disk cache, 2021/04/05 模块化拆分基本完成，添加了单细胞数据图像。 优化单细胞测序结果模块，细化绘图逻辑

闪亮忍者 用 C++ 编写的 GBA 模拟器。 GUI 使用 Qt5。 ShinyNinja 也可以在没有 GUI 的情况下使用“--no-gui”参数启动，后跟要加载的 ROM 文件的路径。 待办事项清单 中央处理器 实现其余的 ARM 操作码 ARM.3：分支和交换（BX、BLX） ARM.4：分支和链接分支（B、BL、BLX） ARM.5：数据处理 ARM.6：PSR 传输（MRS、MSR） ARM.7：乘法和乘法累加（MUL，MLA） ARM.9：单数据传输（LDR、STR、PLD） ARM.10：半字、双字和有符号数据传输 ARM.11：块数据传输（LDM、STM） ARM.12：单数据交换 (SWP) ARM.13：软件中断 (SWI) ARM.14：协处理器数据操作 (CDP) ARM.15：协处理器数据传输（LDC、STC） ARM.16：

人口普查制图员 一个R Shiny应用程序用于人口普查数据的交互式映射

Shiny是R中的一种Web开发框架，使得R的使用者不必太了解css、js只需要了解一些html的知识就可以完成web开发。掌握shiny及shinydashboard包的知识点，懂的如何搭建web框架，并利用shinythemes包改变主题，并通过四个实际案例详解让学员达到自行搭建网页app应用的能力。

闪亮的应用程序 一个Web应用程序，用于计算Shiny制作的体重指数（BMI）。 您将获得您的BMI分数以及根据您的BMI分数获得的健康建议。

本份幻灯片为R Shiny入门教学，详细讲解了如何从无到有搭建Shiny框架。并且详细介绍了各个组件的详细功能与对应的使用方法。

反射插件 - Requires Unity 2019.4 LTS or later. - Compatible with built-in pipeline and URP 7.5.1 or later. - Deferred rendering path in URP requires URP 12.0 or later. - Supports Windows, Mac and WebGL 2 platforms. - In forward rendering mode, reflections can't be added to terrain. - VR not supported. - Orthographic camera not supported.

shiny-app实例IMGR