首先我们先回顾一下，上次推文主要介绍了bash编程的基础知识，还有一些基本的代码规范。如果你还没读过上次的推文，请不要犹豫先点击下面的链接。
Vladimir 发现自己一直讨厌 bash 编写的自动化流程脚本，并且在机缘巧合下发现同事们都有类似的想法，因此他分享了他认为 JavaScript 编写自动化脚本的优势，看看能不能说服大家去共建更好的生态。
代码见：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
本篇是我最开始学习Linux命令时看的一篇帖子，最早见于ChinaUnix (这次查找其出处时发现2002年就有这篇)。学习过程中，遇到问题就查一下。这次看到，把格式整理了，部分内容做了校对，增加了解释和示例，分享于此，也是对之前我们写的16篇Linux入门和生物信息常用Linux命令文章 (包括最基础操作、环境变量、可执行属性，命令行运行监测、常见错误、快捷操作、管道、标准输入输出、软件安装、Docker、Conda、定期备份、配置信息查询、awk、sed、vim)的补充。 Bash特殊字符 1.
上两节我们建了一个并行运算组件库，实现了一些基本的并行运算功能。到现在这个阶段，编写并行运算函数已经可以和数学代数解题相近了：我们了解了问题需求，然后从类型匹配入手逐步产生题解。下面我们再多做几个练习
在 PHP 5 中 assert() 是一个函数，我们可以通过f='assert';f(...);这样的方法来动态执行任意代码，此时它可以起到替代 eval() 的作用。但是在 PHP 7 中，assert() 不再是函数了，而是变成了一个和 eval() 一样的语言结构，此时便和 eval() 一样不能再作为函数名动态执行代码，所以利用起来稍微复杂一点。但也无需过于担心，比如我们利用 file_put_contents() 函数，同样可以用来 Getshell 。
Python在处理大的数据集的时候总是速度感人。代码一旦开始运行，剩下的时间只好满心愧疚地刷手机。
在前面的章节中，我们一直在处理一次性处理整个任务的命令和管道。然而，在实践中，您可能会发现自己面临一个需要多次运行相同命令或管道的任务。例如，您可能需要：
示例：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
npm 脚本的原理非常简单。每当执行 npm run，就会自动新建一个 Shell，在这个 Shell 里面执行指定的脚本命令。因此，只要是 Shell（一般是 Bash）可以运行的命令，就可以写在 npm 脚本里面。
阅读提示：阅读本文大约需要15分钟，本文结合了众多的实操案例，从入门到掌握shell编程，学习起来花费时间较久，建议收藏起来慢慢学习。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来， 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思；)。
送给大家一句话： 人一切的痛苦，本质上都是对自己无能的愤怒。而自律，恰恰是解决人生痛苦的根本途径。—— 王小波 今天我们继续学习Linux的进程，上两篇文章我们认识了什么是进程，如何创建进程，进程状态。今天我们主要讲解 进程优先级和环境变量。
-ge 大于等于（greater equal） -ne 不等于（Not equal）
shell 俗称叫做壳，计算机的壳层，和内核是相对的，用于和用户交互，接收用户指令，调用相应的程序。
这样可以确保 ( 和 ) 之间的代码一次只由一个进程运行，并且该进程不会为获取锁而等待太长时间。
别的语言都在一窝蜂地搞编译，搞虚拟机，搞多线程，提高效率。我们整天敲 PHP 代码，除了 Nginx 调用 php-fpm 拉取 PHP 文件的解析外，对于多线程有多少了解？
上一篇在进程中提到了 【Linux】进程状态&&僵尸进程和孤儿进程&&阻塞、挂起和运行，这次来继续来谈进程。
接着之前写的并行算法parallel包，parallel相比foreach来说，相当于是foreach的进阶版，好多东西封装了。而foreach包更为基础，而且可自定义的内容很多，而且实用性比较强，可以简单的用，也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
Snakemake 是一个基于Python3的用于构建和管理数据分析工作流程的免费工具。
参考：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-prof.html
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
上一篇讲到的 ReplicationController 是用于复制和在异常的时候重新调度节点的 K8S 组件，后面 K8S 又引入了 ReplicaSet 资源来替代 ReplicationController
变量 #!/bin/bash # 变量 echo "01_变量.sh" # 变量定义与赋值，等号两边不能用空格分开 name=hahahaha echo $name echo 也使用 {} 输出为 ${name} # 一些特殊变量 test_func() { echo "function name is $FUNCNAME" } test_func echo $HOSTNAME echo $HOSTTYPE echo $MATCHTYPE echo $LANG echo $PWD # echo $
不知道大家有没有这样一种体验，在实际写代码或者是工作、做项目的过程当中经常被一些简单的问题难住。比如vim的一些命令不熟悉，或者是git的一些操作不知道怎么弄，命令行除了ls cd之外一无所知。总觉得书到用时方恨少。
描述：在进行shell脚本语言编写的时候,不仅要注意写的功能,更要注意他的美观以及通用性，还需要让其他参与运维的人都能看懂;
作者：oschina 来源：https://www.oschina.net/translate/bash-scripting-quirks-safety-tips?print 昨天我和一些朋友聊起Ba
原文出处：https://www.danielecook.com/using-gnu-parallel-for-bioinformatics/
大家好哇！随着时代的不断发展，我们在做项目时所使用的数据也越来越大。当进行计算量很大的任务时，我们不可避免地会使用超级计算机(以下简称超算)来帮助我们完成。常见的超级计算机作业调度系统有SLURM和Torque PBS，但我自己在实际应用过程中常见到的是slurm，以下就slurm作业调度系统进行一些简单的介绍！
想象一下，你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型，然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果，画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间，你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了！整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感！
Fish的全称是Friendly Interactive Shell，是一种替代性的shell，马上就可以使用，并可以提供自动建议，用已安装的手册页就可编程完成，是一种功能齐全、可读的脚本语言，并支持彩色文字。
在拿到一个项目之后，如何看入口文件，如何运行项目，我们都会找到 package.json 中的 script 。甚至在做项目做久之后，我们会自己写一些脚本来给开发提效，但你知道 NPM 脚本能做什么吗？你知道如何传递一个参数给脚本？你知道如何执行某个脚本文件么？在这篇文章中，我将分享我如何充分利用 NPM 脚本。
Shell基础入门 linux系统是如何操作计算机硬件CPU,内存,磁盘,显示器等?使用linux的内核操作计算机的硬件Shell介绍... Shell计算命令 Shell计算命令：expr命令
如果待处理任务满足： 可拆分，即任务可以被拆分为多个子任务，或任务是多个相同的任务的集合； 任务不是CPU密集型的，如任务涉及到较多IO操作（如文件读取和网络数据处理） 则使用多线程将任务并行运行，能够提高运行效率。 假设待处理的任务为：有很多文件目录，对于每个文件目录，搜索匹配一个给定字符串的文件的所有行（相当于是实现grep的功能）。 则此处子任务为：给定一个目录，搜索匹配一个给定字符串的文件的所有行。总的任务为处理所有目录。 将子任务表示为一个函数T，如下所示： def T(dir, pattern)
由于工作需要，最近重新开始拾掇shell脚本。虽然绝大部分命令自己平时也经常使用，但是在写成脚本的时候总觉得写的很难看。而且当我在看其他人写的脚本的时候，总觉得难以阅读。毕竟shell脚本这个东西不算是正经的编程语言，他更像是一个工具，用来杂糅不同的程序供我们调用。因此很多人在写的时候也是想到哪里写到哪里，基本上都像是一段超长的main函数，不忍直视。同时，由于历史原因，shell有很多不同的版本，而且也有很多有相同功能的命令需要我们进行取舍，以至于代码的规范很难统一。 考虑到上面的这些原因，我查阅了一些相关的文档，发现这些问题其实很多人都考虑过，而且也形成了一些不错的文章，但是还是有点零散。因此我就在这里把这些文章稍微整理了一下，作为以后我自己写脚本的技术规范。
上面命令的意思是，如果Command1命令运行成功，则继续运行Command2命令。
上节我们讨论了并行运算组件库的基础设计，实现了并行运算最基本的功能：创建新的线程并提交一个任务异步执行。并行运算类型的基本表达形式如下： 1 import java.util.concurr
16并不是一个很大的数字。那么，在64个时钟周期内，计算一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），使其能够从16个输入通道、3*3张量卷积中生成具有16*16张瓦片图（tile）的16个输出通道，将需要多少MAC（Multiply-Accumulate Unit，乘加器）呢？
目前有多种可用的测试框架和工具。这些框架的风格也各不相同，比如数据驱动、关键字驱动、混合、BDD等等。您可以选择最适合您的要求。
Julia是于2012年发布的一种函数式编程语言。它的创建者希望将Python的可读性和简单性与以C语言为代表的静态编译语言的速度相结合。
参数t上的Log和Logf一般用于记录一些常规信息，以展现测试程序的运行过程以及被测试程序实体的实时状态。 t.Log方法与fmt.Println函数使用方法类型， 而t.Logf方法则与fmt.Printf函数的使用方法类似。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
今天向大家介绍一个基于 Python 类型提示构建命令行界面（CLI）应用程序的库——Typer。Typer 是一个强大且易于使用的库，旨在简化 CLI 应用程序的开发过程，并提供良好的用户体验。开发者可以通过 Typer 快速构建应用程序，同时利用 Python 类型提示的强大功能。
symbol 可以说是 MXNet 最重要的一部分API了，主要定义了计算流程。在此之前，我觉得有必要说一下不同的编程方式：
从上面的运算结果可以看出，默认情况下，Shell 不会直接进行算术运算，而是把+两边的数据（数值或者变量）当做字符串，把+当做字符串连接符，最终的结果是把两个字符串拼接在一起形成一个新的字符串。
使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。
精心整理了生物信息学中常用的 Linux 命令，很不容易。所有命令的用法都经本人亲自测试。掌握这些命令，是每一个生信人基本的自我修养。
作者精心整理了生物信息学中常用的 Linux 命令，很不容易。所有命令的用法都经本人亲自测试。掌握这些命令，是每一个生信人基本的自我修养。
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