使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载,并根据适用于其他已发布材料(LAA)的条款和条件提供,如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
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第 1 周:HTML 和 Web 服务器定义的基本原理。 - 了解 HTML 代码创建的基础知识。 - 样式简介。 - 初始化 Web 服务器的教程。 - 项目第 0 部分:班级项目介绍。 第 2 周:为什么选择 Dash?金融数据可视化回顾。 - 使用 Python 进行 Web 开发的介绍。 - 创建动态 HTML 组件。 - 使用 Plotly 创建静态图形和图形。 - 项目第 I 部分:在 Web 应用程序中下载、格式化和呈现时间序列数据。 第 3 周:使用回调更新视觉输出第 I 部分。 - 超越 matplolib:使用 Plotly 进行动态数据可视化的介绍。 - 服务器和客户端回调和子例程介绍。 - 项目第 II 部分:添加最终用户请求数据和更新第 I 部分结果的能力。时间序列将包括更改时间段的能力,即:1 天、1 个月、1 年等。 第 4 周:使用回调更新视觉输出第 II 部分。 - 介绍 Plotly Dash 的布局组件和 Bootstrap - 创建一个响应式表单,允许用户根据输入采取不同的操作。 - 为昂贵的计算添加“记忆”。 - 项目第三部分:在第二部分中添加计算和蒙特卡罗模拟层。模拟结果将以图形方式显示收敛情况。 第 5 周:处理 Dash 的缺点。 - 实现具有多个输入和输出的回调。 - 学习处理影响相同输出的多个输入的请求。 - 学习处理需要相同输入和输出的情况。 - 学习处理尚未创建的组件。 - 项目第四部分:此时,该项目将包括最终用户在 MC 模拟中输入迭代次数的能力,如果重复请求,记忆应该会阻止它再次计算。 第 6 周:以干净的方式呈现数据。 - Dash DataTable 简介。 - 学习如何设置 DataTable 的样式并应用条件格式。 - 项目第五部分:向项目添加 DataTable 以显示 MC 结果。第 7 周:演示 - 项目演示。
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抽象的先兆子痫(PE)的影响五倍,患有糖尿病(PDM)的女性比没有糖尿病的女性多。本研究旨在确定仪表板饮食对PE发病率(主要结局)和血压,糖化血红蛋白(GH),血清脂质,谷胱甘肽氧化酶(GP),C-反应蛋白(CRP - 次要出现)的影响。这项随机,受控的单盲试验研究了整个产前护理中有68名PDM的孕妇,直到在巴西的一家公立产妇医院分娩(18周)。标准饮食组(SDG)接受了含有45 - 65%碳水化合物,15-20%蛋白质和25 - 30%脂质的饮食。仪表板饮食组(DDG)接受了具有相似大量营养的适应破折饮食,但浓度较高,纤维浓度较高,不饱和脂肪,钙,镁和钾以及较低的饱和脂肪。Student's T,Mann - Whitney U和卡方测试用于比较结果。pe发病率为22是9%,在DDG中为12举1%(p =0泼25)。GP水平在DDG中显着升高(组内分析;平均差异= 1588 [CI 181,2994],P =0š03),并且与SDG的变化不同(平均差= -29·5 [Ci-1305; 1 1 11/365; v。DDG:1588 [CI 181; 2994],p =0≤09)。GH水平在组之间显着下降(SDG:-0Å61[CI -0到26,-0·96],P = 0到00)V。ddg:-1Å1[ci -0·57, - 1Å62],p = 0·00)。没有证据表明在两种饮食之间的干预结束时,PE发生率有所不同。破折号饮食似乎有利于与PE相关的生化标志物。
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