这双联名款我该怎么介绍呢，国内大爆冷的一款鞋原因不细说

抛开联名因素，我还是单说鞋本身吧。

React Element 55延续了React Element 87的低调作风，鞋眼和鞋后跟的设计灵感源自Nike元年款跑鞋。

穿着方面相当轻便，黑白的大理石纹让我想在你心里月球漫步，搭配度上很高。

还是我的青春，周董jay上脚同款

发售时间：2019年11?5日

发售价：999

发售渠道：国内SNKRS

在 UNDERCOVER x NIKE React Element 87 于秀场首度曝光、并受到大量关注后，属于 NIKE 的全新跑鞋系列 —— React 系列完全被带火了。而近日，一款全新的 React 系列跑鞋也随之曝光 —— NIKE React Element 55。从外形上看，NIKE React Element 55 的整体设计与 React Element 87 别无二致，同样的 React 科技大底给予了该跑鞋强烈的科技感与穿着舒适度。但与 React Element 87 不同的是，NIKE React Element 55 的鞋面将原本透明材质替换为不透明材质，尽管这样一来与 React Element 87 相比，这款全新跑鞋的时尚感略有减少，但其性价比却远远高于 React Element 87 系列。目前官方尚未发布有关该鞋款的相关发售信息，但已有 5 款全新配色得到曝光。有兴趣的朋友不妨持续关注我们，获得一手潮流资讯。

之前写了一篇文章《快速了解 ASP.NET Core Blazor》，大家关心最多的问题是，我该不该花时间去学习 Blazor。今天聊聊这个话题，并表达一下我个人的看法。

在此之前，我还是想不厌其烦地介绍一个 Blazor。

Blazor 是微软 .NET 团队开发的一个新的 UI 框架，目前生态发展的还不错。仅国内就出现了不少成熟的 UI 框架，比如基于 Ant Design 的企业级组件库 ant-design-blazor[1]、基于 ElementUI 的 element-blazor[2] 和基于 Bootstrap 的 BootstrapBlazor[3] 等，这些开源项目的发起人都是国内开发者。另外，你可以在 GitHub 的 awesome-blazor[4] 项目查看更丰富的 Blazor 资源。

新晋跑鞋科技 Nike React Element 系列，以舒适的脚感和多彩的外形，博得众多鞋迷的一致好评。

近日，一款全新配色 Nike React Element 55 官图释出。

这款配色以灰色为主色调，搭配迷雾蓝、脏粉色解构设计贴布于鞋带和后跟位置。

白色中底，点缀黑色、草绿色外底。整体气质非常动感，是一双不错的百搭鞋款。

据悉，这双鞋将于近期发售，售价为 $130 美元，货号为 BQ6166-300，感兴趣的小伙伴可以海淘搜索入手。

今年 Nike 推出全新鞋款 Nike React Element 87，发售之后人气惊人的高，近日网上再次曝光出 Nike 还将在今年带来一双全新鞋款 Nike React Element 55。

React Element 55 的整体设计与 React Element 87 几乎完全一样，同样搭载最新的 React 缓震，只是将 React Element 87 的半透明鞋面改为不透明的材质，目前曝光的两款配色分别为黑色和红色。

大家好，我是前端西瓜哥。

interface PreProcessorProps {
  error?: boolean | BooleanFunction
  loading?: boolean | BooleanFunction
  children: React.ReactNode | RenderFunction
}
}
const PreProcessor: React.FC<PreProcessorProps> = ({ children }) => {
  // ....
  return children
}

在实际数据分析和处理过程中，我们可能需要灵活对分组数据进行聚合操作。这个时候，我们就需要用到用户自定义函数（User-Defined Functions，UDFs）。

在实际的数据分析过程中，我们把原始数据集，进行分组处理之后，往往需要对分组结果中的，各个小组的数据进行不同的操作。这就需要对我们的分组结果对象，通过循环迭代的方式，访问和操作不同组内部的数据元素。

在数据分析过程中，groupby语句，起到对原始数据集，进行分组和聚合的作用。我们在进行数据处理的时候，经常需要对不同的数据维度，以及不同的数据切片集合，进行操作和处理。

比如说，假设我们有全国人口数据集，而我们分析数据的时候，关注的主要问题是，不同省份之间，人们的平均身高是个什么情况。

对于这样的数据分析问题，我们就需要先通过省份列，对数据集进行分组。在分组完成之后，获取每个组的身高列，然后通过计算平均值的聚合函数，对分组后的数据集进行聚合。这样，我们就能够得到，不同省份，人们的平均身高数据。