目录 服务器部署简介 windows打包部署 1. 部署基本框架 2.安装shiny脚本需要的依赖包 3.创建运行shiny的程序 [报错解决]无法定位程序输入点EXTPTE_PTR于动态链接库 将小工具打包成exe可执行文件 服务器部署简介 之前学过一点点R shiny,但只是自己随便在本地R中试用,没试过部署服务器.最近老板要我写个小工具供用户使用,没搞过,头有点大. 一般地,可将shiny部署在shinyapps.io上,适合小工具,但免费数量有限,国外服务器访问慢,不宜公开部署. 部署示

Jay & I cover dashboards in Chapter 10 of Data-Driven Security (the book) but have barely mentioned them on the blog. That’s about to change with a new series on building dashboards using the all-new shinydashboard framework developed by RStudio. Whi

原文: https://www.cnblogs.com/phpdragon/p/5314650.html ------------------------------------------------------------------------ 使用 ssh -R 穿透局域网访问内部服务器主机,反向代理 无人值守化   一.搭建SSH方向代理 准备: 局域网主机(虚拟主机): 192.168.6.233   CentOS 6.7 阿里云服务器:120.25.68.60   CentOS 6

网页开发,尤其是交互式动态网页的开发,是有一定门槛的,如果你有一定的R基础,又不想过深的接触PHP和MySQL,那R的shiny就是一个不错的选择. 现在R shiny配合R在统计分析上的优势,可以做出非常优秀的科学网站,但我见过的shiny还是多用于本地网站搭建,因为不是每个实验室都能拿出大量的财力来构建公共的网站的,而且很容易造成计算资源的浪费,R shiny则充分利用了个人计算机的优势,只要安装了基本包,就可以运行shiny网站. 现在我的需求是: 一个填表网站,属性固定,我需要一行一行的

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 看了看往期的博客,这个话题竟然是第一次涉及,还真是学无止境啊. Web Service 这个概念比较成功了, 在SOAP服务之后, Restful服务的普及, 使得数据库的CRUD操作通过网络无限延伸. 普遍的好处是: 1) 你不需要安装任何程序, 携带数据, 只要有网的地方, 你就能演示.(远程) 2) 只要安装一次, 可以多人使用, 可以

一.搭建SSH方向代理 准备: 局域网主机(虚拟主机): 192.168.6.233   CentOS 6.7 阿里云服务器:120.25.68.60   CentOS 6.7 1. 阿里云服务器120.25.68.60上需要修改sshd_config配置文件: [root@120.25.68.60 ~]# vi /etc/ssh/sshd_config GatewayPorts yes [root@120.25.68.60 ~]# service sshd reload Reloading s

龙君蛋君 2015年5月24日 1.背景介绍 最近公司在用R 建模,老板要求用shiny 展示结果,建模的过程中用到诸如kmean聚类,时间序列分析等方法.由于之前看过一篇讨论kmenas聚类针对某一特定数据类型,聚类结果非常不靠谱的文章,于是这个周末突发奇想,用shiny可交互的展示kmeans聚类中的坑...这篇博文就当是记录学习shiny和加深对kmeans.层次聚类的理解吧. 2.知识引用与学习 1)大数据分析之——k-means聚类中的坑 2)Shiny Gallery-This ga

目录 起源! 目的? 怎么做? 0 准备工作 1 下载安装R-portable 2 配置 Rstudio 3 搭建Shiny App 3.1 添加模块 3.2 写AppUI和AppServer 3.3 测试App 3.4 打包Shiny App 4 安装并配置node.js 4.1 下载解压 4.2 配置环境变量 4.3 配置npm参数 4.4 安装 electron-packager 5 使用electron-quick-start模板 6 完成 起源! 某天,我发现了Shiny这个东西,当时

目录 DT和downloadButton应用 downloadButton 中验证结果输出 添加进度条 如何确保仅在使用Shiny按下操作按钮时才触发操作 其他 DT和downloadButton应用 library(shiny) library(DT) ui <- shinyUI( fluidPage( titlePanel("DT test"), downloadButton('downloadData', 'Download'), fluidRow( DT::dataTab

1. shiny server简介 shiny-server是一种可用把R 语言以web形式展示的服务,其实RStudio公司自己构建了R Shiny Application运行的平台(http://www.shinyapps.io/ ), 用户可以通过RStudio上面的工具把自己编写调试好的Shiny Application上传到shinyapps.io上去(这里需要先注册和设置些东西).这样构建了一个云端的服务器.但是有时还是有必要自己去构建一个自己的Shiny 服务器,这样操作起来还是方

linux目录的读.写.执行权限说明 1.可读r #表示具有浏览目录下面文件及子目录的权限.即ls dir 1)如果没有x权限,不能进到目录里,即无法 cd dir 2)如果没有x权限,ls列表可以看到所有文件名,但是会提示无权访问目录下文件 3)如果没有x权限,ls -l列表,所有的属性会带有问号,也会提示无权访问目录下文件,但是可以看到所有文件名 2.可写w #表示具有增加.删除或修改目录内文件名(一般指文件名)的权限(需要x权限配合) 1)增加的不是文件内容,而是创建一个新文件 2)修改的

1. gpedit.msc-----组策略 2. sndrec32-------录音机 3. Nslookup-------IP地址侦测器 ,是一个 监测网络中 DNS 服务器是否能正确实现域名解析的命令行工具. 它在 Windows NT/2000/XP 中均可使用 , 但在 Windows 98 中却没有集成这一个工具. 4. explorer-------打开资源管理器 5. logoff---------注销命令 6. shutdown-------60秒倒计时关机命令 7. lusrm

linux: 在编译R之前,需要通过yum安装以下几个程序: #yum install gcc-gfortran              #否则报”configure: error: No F77 compiler found”错误 #yum install gcc gcc-c++              #否则报”configure: error: C++ preprocessor “/lib/cpp” fails sanity check”错误 #yum install readline

cmd打开命令提示符 regedit打开注册表 gpedit.msc组策略 services.msc打开服务列表 msconfig系统配置(可以设置开机自启动) compmgmt.msc 计算机管理 dxdiag查看硬件信息 systeminfo查看安装的系统信息 appwiz.cpl查看程序和功能 mmsys.cpl设置声音 1. appwiz.cpl:程序和功能 2. calc:启动计算器 3. certmgr.msc:证书管理实用程序 4. charmap:启动字符映射表 5. chkds

R 语言实战(第二版) part 5-2 技能拓展 ----------第21章创建包-------------------------- #包是一套函数.文档和数据的合集,以一种标准的格式保存 #1.测试npar包.进行非参组间比较 pkg <- "npar_1.0.tar.gz" loc <- "http://www.statmethods.net/RiA" url <- paste(loc,pkg,sep = "/") d

LINQ中大部分查询运算符都有一个非常重要的特性:延迟执行.这意味着,他们不是在查询创建的时候执行,而是在遍历的时候执行(换句话说,当enumerator的MoveNext方法被调用时).让我们考虑下面这个query: ); IEnumerable<); ); // Add an extra element after the query foreach (int n in query) Console.Write(n + "|"); // 10|20| } 可以看出,我们在查询

背景 我们知道,虽然会破坏平台独立性,但是有的时候需要在代码里面调用命令行来获取一些信息,那么了解在 Python 中如何执行命令行至关重要 使用介绍 Python 中使用命令行可以通过 subprocess  来实现,比如执行一个简单的 ls 命令 r = subprocess.call(["ls"]) 执行过后,会在标准输出上显示当前目录下的文件 注意如果有重定向或者管道符等比较复杂的命令应该使用 sh -c '命令行' r = subprocess.call(["sh&

grep "rst" -r ./ >> a.log 今天执行这个命令差点把服务器搞崩了. 本意是查找所有源代码文件中含有rst字符串的行,打印到文件a.log中,然后进行分析. 这句grep命令会搜索当前目录下所有的带rst字符串的行,并将结果打印到a.log中.但是,a.log本身也在当前目录下,形成了死循环回路. 更要命的是,由于源代码文件数量庞大,自以为是由于grep命令处理的文件数量过多而导致的慢,没有在意,就让它多跑了一会--导致内存不足.磁盘空间不足--悲剧产生

在我的实际工作中,数据来源一方面是关系型数据库MS SqlServer, 别一方面是HBase.本节主要介绍通过RODBC访问MS SqlServer 安装配置,参见资料(https://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh568454(v=sql.110).aspx),请注意:下载的msodbc 的版本与 unixODBC的版本之间有强制的对应关系,参见:(https://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh568449(v=

requirejs的官网上有介绍如何使用r.js合并,压缩文件的.http://requirejs.org/docs/optimization.html https://github.com/jrburke/r.js/blob/master/build/example.build.js 这里罗列了所有的优化参数. 我是在win7上使用r.js的. 安装使用的是npm ->  npm install -g requirejs  安装在全局,更合适,方便在任何地方使用. windows上使用r.js