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首先进入终端，配置用户名和邮箱。保存配置信息至本地并列出当前用户的全局 Git 配置信息。新建目录，进入新建的目录，克隆仓库，查看仓库文件目录并进入仓库，确认仓库导入状态。创建虚拟环境，指定名称和Python版本。进入创建的虚拟环境，安装requirements文件中的包。
R语言使用shiny包创建web界面。 使用 shinydashboard 包和 shinytheme ，美化界面样式，设置界面主题，提升界面整体水平。 Shiny界面图库 shinydashboard shinytheme界面主题 shinydashboard包创建的基础界面样式分为三个板块：标题，侧边栏，主界面。
接下来，创建一个文件夹，如“shiny”，并使用Shiny Web App进行第一步操作，选择“Multiple File”来创建ui.R和server.R文件。shiny应用程序由两部分组成：ui（用户界面）和server（服务函数）。ui负责页面布局，而server则用于构建或重建在ui中展示的对象。ui.R的使用涉及网页布局的构建。
最简单的方法就是每次引用时把写好的函数复制一下，到R console 中，然后写其他的。然后，编好的函数写成.r 文件，下次直接使用命令 source（function.r）就能导入使用了。
HTML Widgets是一个R语言可视化JS库。它允许用户通过编写几行R语言代码生成交互式的可视化页面，例如复杂的地图标注数据可视化。HTML Widgets是R语言中一个用于创建交互式Web应用的包，它提供了一个接口，使用户可以将R中的数据和可视化结果嵌入到HTML页面中。
要创建shiny应用，需要两段代码：ui端和server端。ui端代码构建应用布局，如控件、图形等。server端代码建立控件与图形关系，并确定可视化形式。以下以示例代码加深理解。首先，使用fluidPage（）布局函数，介绍三个部分：页面title设置、sidebarLayout（）边栏布局和mainPanel（）主要区域设置。
1、、适用场景不同r语言适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。任务不同在进行探索性统计分析时，r语言胜出。
2、第一：概念不同 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
3、数据处理方式不同 R语言在数据处理方面非常强大，内置丰富的统计函数和数据分析工具，特别适合处理大规模的数据集和复杂的统计分析任务。而Python通过NumPy、Pandas等库也能处理数据分析任务，但由于其通用性，Python可以处理更多种类的任务，包括Web开发、游戏开发等。
1、要开始R语言的探索之旅，首先从安装R和RStudio谈起。在Windows系统上，安装过程相当直接。只需访问R官方网站，按照标准的软件安装流程进行，无需过多复杂步骤。然而，R语言的默认界面并不尽如人意，为此，RStudio应运而生。
2、对于想要踏入R语言世界的朋友，安装R和RStudio是第一步。首先，打开浏览器，在搜索框中键入“R语言”进行搜索。找到合适的链接后，进入R语言官方网站。在选择安装版本时，如果是苹果电脑，记得选择针对MacOS的选项。点击安装按钮，推荐安装最新版本，目前是02。
3、本文将引导你踏上R语言和RStudio的下载、安装之旅。首先，R并非只是一个软件，而是专为统计分析和绘图设计的强大工具，源自1980年左右的S语言分支。S语言最初由AT&T贝尔实验室开发，商业软件S-PLUS是其衍生物，后来R系统由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka等人创建，由R开发核心团队维护。
4、从上面的界面和操作可以看出，单单使用R自带的gui界面，难以进行方便快捷的操作，因此我们需要使用到R的辅助UI软件RStudio。同样地我们安装好并打开它。我们看到RStudio界面比R自身内容丰富很多，整个界面切成多个模块进行同步操作显示，脚本区、控制台区、文件区非常清晰易用。
5、R语言及其集成开发环境RStudio的下载、安装方法 R语言是一个在数据统计与分析、可视化方面表现优秀的开源软件，属于GNU操作系统。RStudio作为R语言的集成开发环境（IDE），能显著提高代码撰写、调试效率。下载R语言，访问其官方下载网站cran.r-project.org，根据操作系统选择版本，推荐下载最新版。
1、安装nb_conda_kernels和kernel，需要使用conda：对于不同语言的kernel，如R语言的r-irkernel，也需要conda安装。安装完成后，只需启动一个Jupyter Lab，就能在其中切换和调用所有已安装的kernel环境。新增环境时，只需在新环境中安装kernel即可。
2、利用Jupyter Lab进行实践，首先在GPU属性中配置并选择已预设的实例，选择无卡开机以节省成本。开机后，通过Jupyter Lab页面进入Lab，使用终端界面探索conda命令，检查当前环境中已安装的库。
3、使用以下配置添加服务。保存后重新加载 systemd 守护程序。通过 systemctl 启动 Jupyter Lab 服务，检查状态，并考虑设置开机自启动。在 Windows 上使用 Jupyter Lab 在 Windows 系统中配置端口转发以访问远程服务器上的 Jupyter Lab。这里介绍一种简便方法，通过 Windows 终端进行端口转发。
4、如何在星鸾云上操作呢？首先，创建GPU云服务器实例，然后通过SSH连接，启动Jupyter Lab。例如，在星鸾云上训练MNIST神经网络，只需导入库，加载数据，定义模型，进行训练和保存。星鸾云不仅适合基础模型，还可以助力开发聊天机器人，如配置环境、预处理数据、选择预训练模型库，进行训练和部署。
5、首先，需在浏览器输入服务器IP和JupyterHub端口，进入JupyterHub服务页面，输入服务器用户名和密码登录，自动开启服务，进入JupyterLab页面。对于需要在JupyterLab中添加自己的anaconda环境，首先进入该环境并执行安装ipykernel的命令，确保已安装并创建相关kernel，此时即可在JupyterLab中选择该kernel。
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