数据分析已成为企业的当务之急，并且对具有用户友好界面的数据驱动应用程序有巨大的需求。本文介绍如何使用 R 语言中的 Shiny 包开发交互式 Web 应用程序，R 语言是一种流行的数据科学编程语言。如今，世界各地几乎所有企业都以某种形式依赖于数据。数据科学通过使用数据驱动的应用程序帮助许多企业实现转型，无论是在金融、银行、零售、物流、电子商务、运输、航空还是任何其他领域。高性能计算机和低成本存储使我们现在能够在几分钟内预测结果，而不是像以前一样以前需要花费很多时间。数据科学家着眼于未来，正在开发具有高性能和多维可视化的便捷应用。这一切都始于大数据，它由三个组成部分组成：数量、多样性和速度。算法和模型都是根据这些数据提供的。机器学习和人工智能领域最前沿的数据科学家正在创建能够自我改进、检测错误并从中学习的模型。在数据科学领域，统计和计算用于将数据转化为有用的信息，通常称为数据驱动科学。数据科学是来自各个领域的方法的综合，用于收集、分析和解释数据，以形成新的见解并做出选择。构成数据科学的技术学科包括统计学、概率、数学、机器学习、商业智能和一些编程。数据科学可以应用于各个领域（图 1）。对大型、复杂数据集的分析是数据科学的重点。它帮助我们创建了一个以全新方式看待数据的新宇宙。亚马逊、谷歌和 Facebook 等科技巨头利用数据科学原理进行商业智能和商业决策。R 语言：为数据科学量身打造的语言由于海量的可用信息，我们迫切需要数据分析以得到新的见解，在多种技术的帮助下，原始数据转化为成品数据产品。在数据研究、处理、转换和可视化方面，没有比 R 语言更好的工具了。R 语言用于数据科学的主要功能包括：数据预处理社交媒体数据获取和分析对数据结构的各种操作提取、转换、加载（ETL）连接到各种数据库，包括 SQL 和电子表格与 NoSQL 数据库交互使用模型进行训练和预测机器学习模型聚类傅里叶变换网页抓取R 语言是一种强大的编程语言，常用于统计计算和数据分析。有关优化 R 语言用户界面的努力由来已久。从简单的文本编辑器到更现代的交互式 R Studio 和 Jupyter Notebooks，世界各地的多个数据科学小组都在关注 R 语言的发展。只有全世界 R 用户的贡献才使这一切成为可能。R 语言中包含的强大软件包使其日益强大。许多开源软件包使处理大型数据集和可视化数据变得更加容易和高效。使用 Shiny 在 R 语言中开发交互式 Web 应用你可以使用 Shiny 包在 R 语言中构建交互式 Web 应用程序。应用程序可以托管在网站上、嵌入 R Markdown 文档中，或用于开发控制面板板和可视化。CSS 主题、HTML 小部件和 JavaScript 操作都可以用于进一步自定义你的 Shiny 应用程序。Shiny 是一款 R 语言工具，它可以轻松创建交互式的 Web 应用程序。它允许你将你的 R 代码扩展到 Web 上，从而使更多的人能够使用它，从中获益。除了 Shiny 内置的功能外，还有许多第三方扩展包可用，例如 shinythemes、shinydashboard 和 shinyjs。使用 Shiny 可以开发各种应用程序。以下是其中一些：基于 Web 应用的机器学习具有动态控件的 Web 应用程序数据驱动的仪表盘多重数据集的交互式应用实时数据可视化面板数据收集表单Shiny Web 应用程序可以分为以下几类：用户接口服务功能逻辑Shiny 应用逻辑获取更深理解，请访问以下网站 https://shiny.rstudio.com/gallery/ 。其中某个用 Shiny 开发的应用如图 2（https://shiny.rstudio.com/gallery/radiant.html ）。销售仪表盘的生成下面是一个与销售仪表盘相关的 Web 应用程序的代码片段。该仪表板具有多个控件和用户界面模块，用于查看数据。首先，安装 Shiny 包，然后在代码中调用它，以便将输出呈现为 Web 页面的形式。library(shiny) library(dplyr) sales <- vroom::vroom(“salesdata.csv”, na = “”) ui <- fluidPage( titlePanel(“Dashboard for Sales Data”), sidebarLayout( sidebarPanel( selectInput(“territories”, “territories”, choices = unique(sales$territories)), selectInput(“Customers”, “Customer”, choices = NULL), selectInput(“orders”, “Order number”, choices = NULL, size = 5, selectize = FALSE), ), mainPanel( uiOutput(“customer”), tableOutput(“data”) ) ) ) server <- function(input, output, session) { territories <- reactive({ req(input$territories) filter(sales, territories == input$territories) }) customer <- reactive({ req(input$Customers) filter(territories(), Customers == input$Customers) }) output$customer <- renderUI({ row <- customer()[1, ] tags$div( class = “well”, tags$p(tags$strong(“Name: “), row$customers), tags$p(tags$strong(“Phone: “), row$contact), tags$p(tags$strong(“Contact: “), row$fname, “ “, row$lname) ) }) order <- reactive({ req(input$order) customer() %>% filter(ORDER == input$order) %>% arrange(OLNUMBER) %>% select(pline, qty, price, sales, status) }) output$data <- renderTable(order()) observeEvent(territories(), { updateSelectInput(session, “Customers”, choices = unique(territories()$Customers), selected = character()) }) observeEvent(customer(), { updateSelectInput(session, “order”, choices = unique(customer()$order)) }) } shinyApp(ui, server) 运行 Shiny 应用程序的代码后，生成了图 3 所示的输出，可以在任何 Web 浏览器上查看。销售仪表盘具有多个控件，并且具有不同的用户界面模块，非常互动。通过使用 Shiny Cloud，可以将这个应用程序部署和托管在云上，以便随时随地在互联网上使用。Shiny Cloud 的免费版本允许在 25 个活动小时内部署五个应用程序。研究人员和数据科学家可以使用 R 的 Shiny 库开发基于实时数据驱动的用户友好应用程序。这个库也可以用于在 Web 平台上部署他们的机器学习应用程序。（题图：MJ/1a76ad20-e56d-480b-b28b-8cf74d2230a1）via: https://www.opensourceforu.com/2022/10/using-r-for-building-an-interactive-web-app/作者：Dr Kumar Gaurav 选题：lkxed 译者：Charonxin 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
帮助在云端部署 AI 和 ML 应用程序的平台
人工智能（AI）和机器学习（ML）正在影响当今几乎每个行业。本文重点介绍了这些技术在我们日常生活中的各种使用方式，以及一些开源云平台如何实现其部署。 人工智能 artificial intelligence （AI）的目标是构建能够模仿人类认知的机器和自动化系统。在全球范围内， AI 正在以各种方式改变着社会、政治和经济。 AI 应用的例子包括 谷歌帮助 Google Help 、Siri、Alexa 和特斯拉等自动驾驶汽车。如今， AI 正被广泛使用，以有效的方式解决各行各业的难题。它被用于医疗保健行业，以做出比人类更准确、更快速的诊断。医生可以使用 AI 来诊断疾病，并在患者病情恶化时得到提醒。数据安全对每个企业都至关重要，网络攻击的数量也在不断增加。使用 AI ，可以提高数据的安全性。这方面的一个例子是集成智能机器人来识别软件错误和网络攻击。Twitter、WhatsApp、Facebook 和 Snapchat 只是使用 AI 算法存储和管理数十亿个人资料的社交媒体平台中的一小部分。 AI 可以整理和筛选大量数据，以找到最新趋势、标签和各种各样人的需求。旅游业越来越依赖 AI ，因为后者可以帮助完成各种与旅行相关的任务，包括为消费者预订酒店、航班和最佳路线。为了提供更好、更快的客户服务，由 AI 驱动的聊天机器人正被用于旅游业。工具/平台链接Streamlithttps://github.com/streamlit/streamlitTensorFlowhttps://www.tensorflow.org/PyTorchhttps://pytorch.org/scikit-learnhttps://scikit-learn.org/Apache Sparkhttps://spark.apache.org/Torchhttp://torch.ch/Hugging Facehttps://huggingface.co/Kerashttps://keras.io/TensorFlowJShttps://www.tensorflow.org/jsKNIMEhttps://www.knime.com/Apache Mahouthttps://mahout.apache.org/Accordhttp://accord-framework.net/Shogunhttp://shogun-toolbox.org/RapidMinerhttps://rapidminer.com/Blockshttps://github.com/mila-iqia/blocksTuriCreatehttps://github.com/apple/turicreateDopaminehttps://github.com/google/dopamineFlairNLPhttps://github.com/flairNLP/flair表 1: ML 的工具和框架不同领域的机器学习让软件应用程序和小工具自行响应和发展的所有技术和工具都称为 机器学习 machine learning （ML）。多亏了 ML 技术， AI 可以在没有真正被明确编程来执行所需操作的情况下进行学习。ML 算法不依赖于预定义的计算机指令，而是从样本输入中学习一个模式，然后完全基于学习到的模式来预测和执行任务。如果没有严格的算法可供选择， ML 可以成为救命稻草。它将通过分析以前的处理方式来选择新处理方式，然后将其付诸实施。ML 为各种行业的技术进步和以前无法想象的技术扫清了道路。如今，它被用于各种尖端技术 — 从预测算法到互联网电视直播。一个值得注意的 ML 和 AI 技术是图像识别，它是一种对数字图像中的特征或项进行分类和检测的方法。分类和人脸识别是使用这种方法完成的。将 ML 用于推荐系统是其最广泛使用和知名的应用之一。在当今的电子商务世界中，产品推荐是一种利用强大的 ML 技术的代表性工具。网站使用 AI 和 ML 来跟踪过去的购买、搜索趋势和购物车历史，然后根据这些数据生成产品推荐。在医疗保健行业中使用 ML 算法引起了很多兴趣。通过使用 ML 算法，可以跨多个医院部门预测急诊室等待时间。员工轮班的详细信息、患者数据以及科室讨论和急诊室布局的记录都用于帮助创建算法。 ML 算法可用于检测疾病、计划治疗和预测。用于 ML 的云平台的主要特点：算法或特征提取关联规则挖掘基于大数据的预测分析分类、回归和聚类数据加载和转换数据准备、数据预处理和可视化降维分布式线性代数假设检验和核方法处理图像、音频、信号和视觉数据集模型选择和优化模块预处理和数据流编程推荐系统通过插件支持文本挖掘和图像挖掘可视化和绘图基于云的 AI 和 ML 应用程序部署AI 和 ML 的应用可以部署在云平台上。如今，许多云服务提供商使程序员能够构建模型以在其领域内进行有效的决策。这些基于云的平台与预先训练的 ML 和 深度学习 deep learning （DL）模型集成在一起，无需任何编码或用少量的脚本即可在这些模型上部署应用程序。StreamlitStreamlit 让数据科学家和 ML 专家能够访问各种 ML 模型。它是开源的并且与云部署兼容。ML 模型可以在几分钟内准备好与数据集一起使用Streamlit 提供一系列 ML 模型和多个类别的源代码，包括自然语言处理、地理、教育、计算机视觉等。Hugging Face这是另一个平台，为各种类别的 ML 和 AI 提供预先训练的模型和架构。许多企业巨头都在使用这个平台，包括 Facebook AI、微软、谷歌 AI、亚马逊网络服务和 Grammarly。Hugging Face 中提供了许多预训练和部署就绪的模型，用于不同的应用程序，包括自然语言处理和计算机视觉。使用 Hugging Face 中的 ML 模型可以执行以下任务：音频到音频处理自动语音识别计算机视觉填充蒙版图像分类图像分割物体检测问题应答句子相似度总结文本分类文本生成文本到语音翻译令牌分类翻译分类Hugging Face 中可用的问题解决器经过优化且有效，有助于快速部署模型（图 5）。这些基于云的平台对多个领域的研究人员、从业者和数据科学家非常有用，并简化了性能良好的实际应用程序的开发。via: https://www.opensourceforu.com/2022/09/platforms-that-help-deploy-ai-and-ml-applications-on-the-cloud/作者：Dr Kumar Gaurav 选题：lkxed 译者：Misite Bao 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux 中国 荣誉推出
DAML 智能合约语言是一种专门设计的 特定领域语言 domain specific language （DSL），用于编码应用的共享业务逻辑。它用于区块链环境中分布式应用的开发和部署。区块链技术是一种安全机制，以一种使人难以或不可能修改或入侵的方式来跟踪信息。区块链整合了交易的数字账本，它被复制并发送至其网络上的每台计算机。在链的每个区块中，都有一些交易。当区块链上发生新的交易时，该交易的记录就会被添加到属于该链的每个人的账簿中。区块链使用 分布式账本技术 distributed ledger technology （DLT），其中数据库并不保存在一个服务器或节点中。在区块链中，交易被记录在一个被称为 哈希 hash 的不可改变的加密符号中。这意味着，如果一个通道或链上的一个区块被改变，黑客将很难改变链上的那个区块，因为他们必须对外面的每一个版本的链都要这样做。区块链，如比特币和以太坊，随着新的区块被添加到链上而不断增长，这使得账本更加安全。随着区块链中智能合约的实施，在没有任何人工干预的情况下，有了自动执行的场景。智能合约技术使得执行最高级别的安全、隐私和反黑客实施成为可能。区块链的用例和应用是：加密货币智能合约安全的个人信息数字健康记录电子政务不可伪造的代币（NFT）游戏跨境金融交易数字投票供应链管理根据 Statista.com，自过去几年以来，区块链技术市场的规模正在以非常快的速度增长，预计到 2025 年将达到 400 亿美元。区块链的编程语言和工具箱有许多编程语言和开发工具包可用于分布式应用和智能合约。区块链的编程和脚本语言包括 Solidity、Java、Vyper、Serpent、Python、JavaScript、GoLang、PHP、C++、Ruby、Rust、Erlang 等，并根据实施场景和用例进行使用。选择一个合适的平台来开发和部署区块链，取决于一系列因素，包括对安全、隐私、交易速度和可扩展性的需求（图 2）。开发区块链的主要平台有：以太坊XDC NetworkTezosStellarHyperledgerRippleHedera HashgraphQuorumCordaNEOOpenChainEOSDragonchainMoneroDAML：一种高性能的编程语言 数字资产建模语言 Digital Asset Modeling Language ，即 DAML（daml.com），是一种高性能的编程语言，用于开发和部署区块链环境中的分布式应用。它是一个轻量级和简洁的平台，用于快速应用开发。DAML 的主要特点是：细粒度的权限基于场景的测试数据模型业务逻辑确定性的执行存储抽象化无重复开销负责任的跟踪原子的可组合性授权检查需要知道的隐私安装和使用 DAMLDAML SDK 可以安装在 Linux、macOS 或 Windows 上。在多个操作系统上安装 DAML 的详细说明可访问 https://docs.daml.com/getting-started/installation.html 。你必须具备以下条件才能使用 DAML：Visual Studio CodeJava 开发套件（JDK）DAML 可以通过下载并运行可执行的安装程序在 Windows 上安装，你可访问 https://github.com/digital-asset/daml/releases/download/v1.18.1/daml-sdk-1.18.1-windows.exe 。在 Linux 或 Mac 上安装 DAML 可以通过在终端执行以下内容来完成：$ curl -sSL https://get.daml.com/ | sh 安装 DAML 后，可以创建基于区块链的新应用，如图 4 和 5 所示。在另一个终端中，新的应用被导航并安装了项目的依赖：WorkingDirectory>cd myapp/ui WorkingDirectory>npm install WorkingDirectory>npm start 这样启动了 WebUI，该应用可在 Web 浏览器上通过 URL http://localhost:3000/ 访问。研究和开发的范围区块链技术为不同类别的应用提供了广泛的开发平台和框架。其中许多平台是免费和开源的，可以下载和部署以用于基于研究的实现。研究学者、从业者和专家们可以使用这些平台为众多应用提出和实施他们的算法。via: https://www.opensourceforu.com/2022/05/daml-the-programming-language-for-smart-contracts-in-a-blockchain/作者：Dr Kumar Gaurav 选题：lkxed 译者：geekpi 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
数字化转型涉及数据驱动的决策与人工智能（AI）的结合。重要数据通过物联网（IoT）设备和智能组件进行传播。由于物联网设备常常处于不安全的环境，而且由于缺乏内生安全机制的脆弱性，很难免于潜在的网络攻击。以下是一些用于实现安全审计的开源工具，可以降低此类攻击风险。网络攻击者和嗅探器可以从物联网设备中获取敏感数据，并利用这些信息对其他相关系统发起攻击。反病毒和计算机安全服务公司卡巴斯基表示，在 2021，物联网黑客数量同比增长了四倍多。在很大程度上，黑客通过使用 Telnet 协议访问物联网网络，该协议为通过互联网与设备或服务器进行通信提供了命令行接口。根据研究报告，超过 58% 的物联网入侵使用各种协议以求实现挖掘加密货币、通过分布式拒绝服务（DDoS）攻击关闭系统、窃取机密数据的目的。由于人们在疫情期间居家使用物联网设备的时间增加，安全风险也随之上升。这些物联网组件中的大部分无论是个人用还是商用，都缺乏基本的安全措施。人工智能和边缘计算等新技术也使网络和数据安全形势复杂化。卡巴斯基的一位安全专家 Dan Demeter 表示：智能组件变得流行，攻击的数量也随之上升了。物联网组件的安全审计需求网络攻击一直在演变，商业公司和政府部门都在采用越来越复杂的网络安全设施以防止他们的应用和基础设施免于在线攻击。全球渗透测试市场预计将从 2021 的 16 亿美元增长到 2026 年的 30 亿美元，2021 至 2026 年的复合年增长率为 13.8%。物联网设备的渗透测试是一个热门话题，在这一领域有大量研究。即使采用“设计安全”的方法，渗透对于识别真正的安全危险并采取适当的预防措施也是至关重要的。物联网部署中需要安全和隐私的关键部分和协议包括： 受限应用协议 Constraint application protocol （CoAP） 低功耗蓝牙 Bluetooth low energy （BLE） 高级消息队列协议 Advanced message queuing protocol （AMQP） 消息队列遥测传输 Message queuing telemetry transport （MQTT）攻击者有多种可能的入口访问到联网设备。在物联网渗透测试（或安全审计）时，要测试完整的物联网场景和生态。测试内容包括从单个层和嵌入式软件到通信协议和服务器的所有内容。对服务器、在线接口和移动应用的测试并非物联网独有，但至关重要，因为它们涵盖了故障可能性很高的领域。物联网漏洞是电气、嵌入式软件和通信协议测试的重点。在评估联网设备的安全性时会进行以下测试。这些测试都是使用不同的针对漏洞的高性能渗透测试和安全审计工具进行的：通信端口中的攻击和操纵的测试基于无线电信号捕获和分析的 IoT 嗅探接口和后门测试缓冲区溢出测试密码破解测试调试密码学分析固件操纵测试逆向工程内存转储物联网安全审计使用的开源工具物联网设备在我们的日常生活中变得越来越普遍，比如，智能自行车、健身跟踪器、医疗传感器、智能锁和联动工厂等。所有这些设备和组件都可以使用开源工具来抵御网络攻击，本文将简要介绍其中一些工具。PENIOTPENIOT 是一种物联网渗透测试工具，使安全审计团队能够通过利用设备的连接来测试和破坏具有各种安全威胁的设备。可以测试主动和被动安全威胁。在确定目标设备和相关信息（或参数）后，可以进行主动安全攻击，例如改变系统资源、重放合法通信单元等。还可以分析被动安全威胁，例如破坏敏感数据的机密性或访问网络流量分析。ObjectionObjective 是一个对物联网环境中使用的安卓和 iOS 应用程序进行详细分析和安全审计的工具。目前许多智能组件和设备都在使用安卓和 iOS 平台，使用该工具可以通过详细的日志和安全审计报告对这些平台进行分析。Routersploit这个 针对嵌入式设备的开源开发框架具有多个用于渗透测试和安全审计的功能和模块：Exploits —— 漏洞评估Creds —— 网络服务和证书的测试Scanners —— 对目标进行详细的安全审计Payloads —— 有效载荷和注入关键点的生成Generic —— 执行和测试攻击WiresharkWireshark 是一款功能丰富的、免费的网络协议分析器。MQTT 等多种物联网协议可通过该工具实现有效分析。为了发现弱点，可以根据协议配置安全规则并检查流量。可以使用 tcpdump 通过命令行访问网络数据包分析器。此类工具用于检查物联网设备和网络之间交换的数据包。BinwalkBinwalk 是一种逆向硬件设计的工具。它是 Kali Linux 的关键组件之一，用于渗透测试、服务器指纹识别、安全审计和取证应用。FirmwalkerFirmwalker 是一款自由开源的工具，用于搜索和扫描固件文件系统，无论是否被提取或挂载。使用这个工具可以做一个详细的安全审计。在物联网（IoT）和万物互联（IoE）的时代，有必要设计并使用高性能工具包进行渗透测试和安全审计。随着物联网设备数量的增加，安全风险也在增加。为了物联网和万物互联部署有更高级别的安全和隐私，有必要根据最新的协议和动态的流量定制化自由及开源的工具箱和软件包。via: https://www.opensourceforu.com/2022/05/tools-you-can-use-for-the-security-audit-of-iot-devices/作者：Dr Kumar Gaurav 选题：lkxed 译者：tendertime 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出