在尝试安装spark R的过程中,老是碰到错误,原因就是在安装devtools过程中经常出错,找了找网上的相关资料,才发现需要额外下载几个库,因此将这个过程记录下来。
但有时候,我们可能需要通过biocmanager 安装包,就无法通过R studio 来修改了。
参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/146355865[1]
在学习了充足的孟德尔随机化研究的理论知识后,我们接下来将进入实战教程阶段,首先要和大家讲解的就是TwoSampleMR这个包。这个R包拥有三大优势使之几乎可以满足所有的MR研究需求:
Docker是一个用Go语言实现的开源项目,可以让我们方便的创建和使用容器,docker将程序以及程序所有的依赖都打包到docker container,这样你的程序可以在任何环境都会有一致的表现,这里程序运行的依赖也就是容器就好比集装箱,容器所处的操作系统环境就好比货船或港口,程序的表现只和集装箱有关系(容器),和集装箱放在哪个货船或者哪个港口(操作系统)没有关系。
随着单细胞测序技术的成熟和测序成本的不断下降,产生了越来越多的单细胞数据。在整合来自多个批次的单细胞数据时,批次效应校正至关重要。
docker我们讲解很多次了,具体大家可以浏览我在在生信技能树上面写过部分docker教程, 目录如下:
他开始自学Vue3并使用SpringBoot3完成了一个前后端分离的Web应用系统,并打算将其用Docker容器化后用K8s上云。
31. R studio/R 工具指南(十四:在Rstudio中使用python和conda)
在R语言的广泛包中,大部分可以直接install.packages()直接命令安装,但是有些包安装过程比较复杂,例如'lightgbm,ggplot2所依赖的‘rlang’包,devtools所依赖的‘pkgload’,这三个包是我目前经常遇到的需要编译的包,安装过程比较复杂且慢。
本章主要是代码标准与技术的内容,需要安装的包是lubridate和dplyr,这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧:
如果你正在使用支持 R 的图形界面软件,应该存在通过菜单栏方式安装 R 包的选项(例如,常用的 Rstudio 中,可以点击菜单栏 Tools 中的 Install Packages… 进行 R 包的安装)。这里主要介绍如何用命令行来安装 R 包,如下所示:
A comparison of single-cell trajectory inference methods[1](Saelens et al., 2019)的作者做了一个R包--dyno为终端用户提供完整的TI分析流程,dyno特点如下:
是不是总觉得会开发 R 包的都是大佬呢?其实你也可以,今天我们就为你揭开 R 包开发的神秘面纱!开发本文介绍的这个 R 包仅仅一些一些 R 语言的基础!
# 指定展示尺寸 options(RCHART_WIDTH = 700, RCHART_HEIGHT = 500) # 使用内置数据集iris# 按照Species的不同类型进行分面和颜色,指定绘图类型为"point"
真的是如丝滑般顺利啊, 首先,安装GitHub在线包,需要devtools包或者remotes里面的install_github函数:
老高最近快被工作掩埋了,各种赶上线,各种修BUG,真凄惨! 今天来说说Docker打包的优化问题。为什么要说这个问题呢?请听我慢慢道来。
当代码提交到GitHub后,自动生成构建项目并部署到服务器。接下来介绍一下如何在容器中运行Jenkins,并自动化构建GitHub上的项目,使用自动化构建来解放你的双手。
OhMyZsh是一款开源工具,可以用于管理Zsh(Linux命令解释器的一种)的配置。使用OhMyZsh可以让你看起来像有10年工作经验的程序员,OhMyZsh有几百种插件可以供你使用,还有各种炫酷的主题。OhMyZsh非常流行,在Github上已经有137K+Star!
觉得jupyter+R挺配的,可以每块代码直接在下面输出结果,适合R语言学习。我觉得我就是因为这个工具+生信技能树的R语言入门教程而入门的R语言。当然,入门一门语言很可能不能靠一本书,而是需要多本书才能实现。
(1)CRAN网站 install.packages()
在 Linux(Ubuntu/Fedora)和 MacOS 下的 JavaScript 开发环境设置步骤:
PaddlePaddle目前还不支持Windows,如果读者直接在Windows上安装PaddlePaddlePaddle的话,就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在Windows上工作的话,笔者提供两个建议:一、在Windows系统上使用Docker容器,在Docker容器上安装带有PaddlePaddle的镜像;二、在Windows系统上安装虚拟机,再在虚拟机上安装Ubuntu。
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
在安装了Vue Devtools之后,在chrome浏览器开发模式下,打开vue面板,选择组件,然后就可以直接查看和修改data数据:
本文主要介绍在携程,Node.js 技术栈是如何从 0 到 1 进行技术落地的,以及在不断磨合的过程中,总结出来的最佳实践。
1写在前面 本期介绍一下R语言基础部分,R包的安装。🧐 大家肯定都觉得很简单,但往往简单的东西会有不一样的解决方案。 来See~ See~ 吧!😘 2基础安装 我们最常使用的就是install.packages()函数,来安装CRAN上的R包。 我们可以选择将单个包作为变量传输进入,也可以通过向量的形式进行多个R包的安装。 2.1 安装单个R包 install.packages("tidyverse") install.packages("ggstatsplot") install.packages("gg
这个包相当于帮我们把上述的ip 赋值给了变量,并且可以输出一些关于网络代理的其他信息。
培训时,同一段代码,大家都运行的好好的,而你却出现问题了,一般都是考虑包里的函数冲突了。这时需要一个个去排查到底是哪个函数发生了冲突,有没有更好的办法呢?
把 "persistent": false 改为 "persistent": true 。
对于高通量方法,在细胞捕获效率和doublets比例之间存在折中,通常的做法是以1-5%的doublets为目标(Ziegenhain et al., 2017)(http://refhub.elsevier.com/S0098-2997(17)30049-3/sref115) 。
CI与CD其实对drone来说无本质区别,都是pipeline中的一个步骤而已,再抽象成镜像即插件,每个步骤做啥drone已经不关心了,是你自己决定的,所以使用drone时一定要理解其原理才能活用而且非常简单。
最近做了一个好玩的工具,叫 xbin.io[1] 。其中有一项工作是为不同的工具来构建 Docker 镜像,让他们都运行在 Docker 中(实际上,是兼容 Docker image 的其他 sandbox 系统,没有直接用 Docker)。支持的工具越来越多,为了节省资源,Build 的 Docker image 就越小越好,文件越少,其实启动速度也会略微快一些,也会更安全一些。
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Docker安装 curl https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo -o /etc/yum.repos.d/docker.repo yum install -y docker-ce 速度比较慢,大家也可以直接下载rpm包 https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/ 下载完,上传到linux下 也需要用yum安装,可以自动解决依赖关系 yum in
网上有很多关于spark R的安装过程,但是按照那个过程总是出错。当然最常见的问题是:
CICD是一个可以集部署、拉取、上传等于一体的架构环境,它支持一线进行部署,免去了人工一条条的进行部署环境的工作流程,大大降低了人力手工运维成本和出错率。 CICD的搭建需要至少三台服务器,他们分别监管着Harbor(镜像仓库存储),git(开发代码仓库存储),Jenkings(一键化部署)
欢迎使用FreeSWITCH。本文最早写于2009年,最后更新时间是2022年6月4日。
由于公司的 Jenkins 配置没有部署成功的通知,在我学了几天的 Jenkins 后终于是对公司的 Jenkins 配置下手了,结果我刚装完 dingtalk 插件自动重启后,发现之前主管配置的构建项目数据都丢失了,正好给了我练手的机会,于是就有了以下从0到1的辛酸历程。
某天,我发现了Shiny这个东西,当时兴冲冲的尝试官网上各种各样的例子,最后发现这个东西似乎只能充当一个“玩具”。如果要在本地运行,它需要一个完整的R环境,这对相当一部分用户来说是极度不友好的。另外,Rstudio主张将Shiny部署在https://www.shinyapps.io/,但是看到这个价格以及资源限制以后进一步被劝退了。
我们在进行R进行画图时,常常会感叹默认配色难看,又不愿去找配色。因此,本期给大家推荐R包ggsci[1]解决以上问题。
前段时间推送了SRS遇到K8S系列,现在SRS3已经提供了完整的K8S+Docker支持,SRS正式走进Could Native时代,这意味着更便捷的部署、更高的弹性、更快的扩容和缩容、无中断服务的发布和灰度能力。 这篇文章,让我们一起看看SRS,以及一个应用,要达到弹性能力需要做出多少关键的改变吧(更详细的说明可以点阅读原文链接哦)。 Daemon Daemon就是后台启动服务的意思,一般使用安装包和二进制部署时,都要求程序实现daemon启动的功能,这样可以防止退出terminal时进程也退出。比如N
写在前面:这本书前前后后花了挺长时间,去年 11 月份就开始读了,中间又断了,直到最近才捡起来看完。
这里汇总的信息和视频解读推荐每个想要进阶和学习 R 包开发的读者看一看,是我两年开发经验的一个总结。R 包的开发目前是前所未有的简单,但大部分 R 用户不了解,无从下手,希望这篇文章可以为大家减少一些拦路虎(下方有二维码可以直达视频)。
R是一种流行的开源编程语言,专门研究统计计算和图形。它广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R社区以不断为特定研究领域添加用户生成的包而闻名,这使其适用于许多领域。
在开发环境,将源码+配置+软件等其他项目运行的所有的东西,都打包,直接都给运维,这样运维就不需要自己搭建项目运行的环境了,因为你已经拿到了开发人员本地的全部的东西,相当于拿到开发人员全部的东西,直接在运维那里就可以运行;
这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新) 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积,提升 DevOps 效率,另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。
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