DevOps 通过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，使得构建、测试、发布软件能够更加快捷、频繁和可靠。
TFS具体使用请参考此链接：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms181382.aspx
微软于2014年11月推出了.NET Core 1.0。.NET Core的目标是从我们在过去12年中对.NET Framework的构建、交付和服务的经验中吸取教训，并开发出的更好的产品。这些改进的一些例子包括并行安装（可以安装新版本，而不必担心破坏现有应用程序）、自包含应用程序（应用程序可以嵌入.NET，因此.NET不需要在计算机上安装），而不是Windows操作系统的一个组件（.NET发布独立于操作系统时间表的新版本）等等。在此基础上，我们使.NET Core开源和跨平台。
TFS可以安装在Windows Server和Windows PC操作系统中,但是TFS2018和2018只支持64位操作系统中,早期的版本没有操作系统的位数限制.建议将TFS安装到服务器上,除非TFS用于个人使用.
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说tfs安装教程_怎么安装2010office激活成功教程版,希望能够帮助大家进步!!!
上面的两篇文章Team Foundation Server 2010 – Basic Installation和TFS2010 Team Project Collections 已经讲述了安装TFS2
3.Install Visual Studio 2008 SP1
上篇文章我们已经完成了API测试工具选型，接下来是一系列周期性的开发测试过程：接口开发、检出代码、运行测试、记录结果、发送报告。为了快速发现问题，并减少重复过程以节省时间、费用和工作量，我们需要一套完整的持续集成解决方案，除接口开发之外其他环节全部自动完成，无需太多的人工干预。
开发人员更新特性分支 feature 后可通过拉取请求向主干分支或者发布分支合并代码，通过配置主干或发布分支的分支策略，确保合并前代码经过了提交即构建流水线的相关质量门禁（如单测、代码合规和安扫等）和相关人员的代码评审，才会将此特性分支代码合并入目标分支，如该特性分支不投产时可以通过还原功能去除该功能，如该特性分支在其他分支投产时可以通过挑拣功能合并到其他投产分支。
单元测试代码覆盖率是软件测试中的一个度量指标，是衡量程序中源代码被测的比例和程度，DevOps 标准中需要项目单元测试代码覆盖率和接口覆盖率达到一定的比例。农行个人网银评级项目基于本行自研 EBF 框架开发，属于C#技术栈，在 DevOps 评估过程中单元测试覆盖率这个能力项上，项目组结合自身系统实际，探索出了适用该系统的单元测试代码覆盖率收集工具，分别实现了依赖IIS部署.net下web开发项目的单元测试、接口测代码覆盖率数据采集和基于 RunTime 的单元测试代码覆盖率收集。
注:如果“构建触发器”不存在此选项 请到Jenkins 插件管理安装插件Team Foundation Server Plug-in
本文介绍由北京卫生服务与输血医学研究所、北京放射医学研究所的Xiaochen Bo研究员团队和Hebing Chen研究员团队联合发表在Nature Machine Intelligence的研究成果。作者开发了一个名为DeepTFni的新计算方法，可在scATAC-seq数据上推测转录因子调控网络(TRN)。通过使用图神经网络，DeepTFni在TRN推测中具有出色的性能，且该方法适用于有限细胞数目情况。此外，通过应用DeepTFni，作者识别了组织发育和肿瘤发生中的枢纽TF，并揭示了混合表型急性白血病相关基因对TRN发生显着改变，而在信使RNA水平上仅存在中度差异。DeepTFni网络服务器易于使用，并为几种流行的细胞系提供预测的TRNs。
在本文的两个部分中，我将介绍Team Foundation Server的一些核心特征，重点介绍在本产品的日常应用中是怎样将这些特性结合在一起使用的。
为何Google GFS设计成对大文件友好，而像腾讯的TFS（Tencent File System）和淘宝的TFS（Taobao File System）却设计成对小文件友好了？
一、概要 腾讯分布式文件存储（TFS）的数据量在短短数年时间里从0增加至EB级别，使用了几十万块磁盘，增长速度非常迅猛。另外，TFS承载的几乎都是互联网在线存储业务，需要在保证业务正常访问的情况下经常性快速扩容。在这种情况下，存储系统的伸缩性显得尤为重要，扩容过程的高效、稳定就成为必须要解决的问题。 下面介绍TFS平台实现EB级存储伸缩的几个关键技术。 二、存储Set模型 在系统快速扩容的过程中，必须要解决的问题是：系统以何种方式进行扩容，扩容的时候如何保证扩容操作和流程简单、快速、可靠。TFS的数据层使
相信单细胞领域的小伙伴们对SCENIC分析（Single-Cell Regulatory Network Inference And Clustering）并不陌生，但如何升华该分析的生物学意义？如何将自己的结果制作成高分文章的样子（SCENIC热图）？难倒的英雄好汉应该不少。
转录因子（transcriptionfactor, TF）是直接作用于转录组上，调控DNA转录的蛋白质。它通过与DNA特定区域结合(TFBS/motif)，促进（activator）或阻止（repressor）DNA的转录过程，了解转录因子对于解析细胞的功能及生命活动有重要作用
今天我们来分享一个关于蛋白活性推断的内容，最近一段时间因为一篇文章的发表，运用基因表达来推断蛋白活性，文章在Single-cell protein activity analysis identifies recurrence-associated renal tumor macrophages，杂志 Cell，顶刊，其中就用到了单细胞转录组数据来推断蛋白活性，其中用到的软件是viper,2021年5月的一个软件，值得关注。
如今，云计算已经使DevOps的成长和扩展远远超出了由内部部署生产环境规定的传统界限。借助亚马逊网络服务(AWS)和其他云服务提供商，DevOps设备旨在通过授权工程师在计算机化设计中更改、测试和推送代码来加快技术进步。
大家好，这次给大家分享一篇2020年3月发表在J. Cell. Physiol杂志上的文章，影响因子4.522。同样是非癌症类的文章，重点研究成骨细胞分化中起到功能性作用的lncRNA。
TFS2008并不是一个很容易安装的软件，很多时候能否顺利安装成功跟人品有关(笑)，要想一次安装成功，强烈建议准备一个全新的干净系统。 1.系统 最好采用刚安装好的windows2003，注意要打上sp2，安装IIS(如果IIS默认站点的主目录被修改过，也建议重装IIS) 2.数据库 安装Sql2005时，最好把能选中的选项都安装上(比如Report Service,Analysis Service等)，安装完成后，注意把这些个服务全都设置成自动(提示:当然也许只要部分服务就行，我这里写的是懒人的办
2.停止TFS服务：运行命令行，并将路径切换到TFS安装路径：C:\Program Files\Microsoft Team Foundation Server 2010\Tools
一、需求分析 公司需要将存在于旧系统（TFS）所有的文档迁移至新系统（SharePoint 2013）。现已经将50G以上的文档拷贝到SharePoint 2013 Server上。这些文档是一些
当看到这一小节的时候，让我重新认识了一下C++了。很多人在说起C++的时候，都只会说C++是建立在C基础上的一个面向对象的语言，而老师会加上一句：C++是一个面向过程同时，也面向对象的语言，因为它包容C。
随着软件工程实践的不断深入，人们逐步认识到软件质量和软件生产过程密切相关。像传统制造业一样，只有提高软件生产过程能力才是企业长期、稳定地开发高质量软件产品的保障。那么，对于软件过程的现状和改进的效果如何进行检查？答案是只有通过度量。 软件度量是对软件开发项目、过程及其产品进行数据定义、收集以及分析的持续性定量化过程，能够解决软件项目中很多问题，是软件研发中重要的一环。通过研发度量建立有效的控制、监督、分析和反馈机制，“数”说研发，让目标更明确、现状更清晰、改进更精准。 一、农行研发度量面临的挑战 1、数据量
KnockTF（http://www.licpathway.net/KnockTF/search.php）数据库就是基于这个目的构建的数据库。关于这个数据库，我在很久前的文章【这个网站提供了多种数据分析工具——增强子，非编码RNA转录信息等】中有提到，这个数据库收录了目前公共数据库当中敲减该转录因子后做的表达谱（芯片、二代测序）的数据，进而来反映这个转录因子变化后对于基因表达的影响。KnockTF不仅提供了感兴趣的TFs靶基因的全面基因表达信息，还收集了TFs上游通路信息以及下游靶基因的各种功能注释和分析结果，包括GSEA、GO富集、KEGG通路富集、层次聚类分析和差异表达分析。KnockTF进一步提供了有关TFs与启动子、超级增强子和靶基因典型增强子结合的详细信息。构建TF差异表达基因网络，对感兴趣的基因集进行网络分析，如子网络定位、拓扑分析和超几何富集。KnockTF将有助于阐明TF相关功能并挖掘潜在的生物学效应。
TensorFlow 是解决机器学习和深度学习问题的流行库之一。在开发供 Google 内部使用后，它作为开源发布供公众使用和开发。让我们理解 TensorFlow 的三个模型：数据模型，编程模型和执行模型。
我们获得的差异基因【学习：一文就会TCGA数据库基因表达差异分析，GEO数据库表达数据的提取以及limma包进行差异分析，TCGA数据库：GDCRNATools包下载数据、处理数据以及差异分析】，下游除了富集分析【学习：clusterProfiler包进行KEGG,GO,GSEA富集分析；FunRich数据库：一个主要用于基因和蛋白质的功能富集以及相互作用网络分析的独立的软件工具】等以外，如果我们想找到参与调控这些差异基因的转录因子，作为研究的上游机制，是一个思路。而很多转录因子预测的数据库是基于转录因子的Chip-seq的数据来进行构建的，这样的结果能说明某一个转录因子结合某一段序列，但是结合并不一定说明可能影响这个基因的表达，所以最好做一个这个转录因子导入/导出的表达数据来说明对于基因表达的影响。
索引: 介绍 安装操作系统 准备安装过程中的需要的用户账户 安装IIS 7.0 安装SQL Server 2008 安装SQL Server 2008 SP1补丁 安装TFS 2010 配置TFS 2010（以高级配置为例） 配置TFS Build服务 安装序列号
现在你已经对Git有了最基本的了解，现在让我们开始动手开始安装和配置Git环境。 Git工具包括Git命令行工具，图形化工具和服务器环境；在我们这个教程中，我们会使用以下软件配置我们的环境： • Windows 操作系统（推荐使用Windows 10） • Git for Windows （2.15或者以上版本） • Visual Studio 2017 社区免费版 • Visual Studio Code • Cmder (Windows上最好用的命令行工具） • Visual Studio Team S
构建过程中，测试影响分析(TIA)是一种加快自动化测试的新式方法。它的 工作原理就是通过获得新的代码变动，分析这些代码的调用关系图来判断应该调 用那些自动化测试用例进行自动化测试。微软已经在这个方法上
[原文发表地址] ASP.NET MVC 4, ASP.NET Web API and ASP.NET Web Pages v2 (Razor) now all open source with contributions [原文发表时间] 2012-03-28 12:05 星期二快乐 ！它确实是快乐的一天, （字面上这一刻) 正如我在拉斯维加斯的一次会议上，刚刚点击发布按钮来发布这篇博文，以此来宣布 ASP.NET MVC 4，ASP.NET Web API，ASP.NET Web Pages v2 （R
今天带来的这篇文章2020年2月刊登在Science Advances上，题为：Chromatin accessibility analysis reveals regulatory dynamics of developing human retina and hiPSC-derived retinal organoids 。
01 前 言 Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。 当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning（https://github.com/databricks/spark-deep-learning）项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。 02 原 理 要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark
Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。 当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。
编写脚本可以将很多繁琐重复的工作进行简化。本篇将介绍一种基于 powershell 的脚本框架。基于该框架，开发者可以方便的编写和维护自己的自动化脚本。
VS 2010 带来了更多崭新的功能，这些新功能贯穿了整个测试周期 : 测试计划、测试执行和测试执行进度跟踪，VS 2010 引入了一个全新的工具，称作“微软测试与实验室管理器” (Microsoft Test and Lab Manager, MTLM)，MTLM是一个单独运行的工具 (内部开发代号“Camano”)，用于创建测试计划、管理测试用例、运行测试用例以及测试结果管理等。MTLM仅是一个测试和实验室管理功能的客户端，MTLM是完全依赖于TFS的，它运行起来的第一个界面就是要你去连接指
本文将介绍一种修改目标，使有效回报数量变多的方法。该方法称简称HER (paper地址)：https://arxiv.org/abs/1707.01495v1。
本文[1]介绍了Seurat 5.0.0中的加权最近邻（WNN）分析方法，这是一种用于整合和分析多模态单细胞数据的无监督框架。
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
在强化学习中，反馈稀疏是一个比较常见同时令人头疼的问题。因为我们大部分情况下都无法得到有效的反馈，模型难以得到有效的学习。为了解决反馈稀疏的问题，一种常用的做法是为Agent增加一些内在的目标使反馈变的不再稀疏。
0. Cake是什么？ Cake是C# Make的缩写，是一个基于C# DSL的自动化构建系统。它可以用来编译代码，复制文件以及文件夹，运行单元测试，压缩文件以及构建Nuget包等等。 熟悉大名鼎鼎的Make的小伙伴，应该已经知道Cake大致是个什么样的工具了，Cake具有以下几个特点： 方便编写：使用基于C#的DSL，非常易于编写自动化的脚本。 跨平台: 基于Roslyn和Mono来编译我们写的自动化脚本，使得它可以运行在windows，linux，mac上。 可靠的：可以建立在自己的机器上，也可以建立在
《一路编程》 不论你想要成为一个专业的软件开发者，还是想要学习如何更高效地和程序员沟通，或者只是对于程序如何工作感到好奇，这本书都非常适合作为帮你达成所愿的第一步。 —
在细胞中，基因调控网络将外部和内部信息整合并处理，以产生适当的基因表达输出响应。这些网络中的连接是通过转录因子（TFs）与位于转录起始位点上游近处的DNA顺式调控基序（CRMs）的结合来介导的。适当的细胞功能在很大程度上依赖于这些相互作用的全基因组保真性：TFs必须高度特异性地识别与基因相关联的CRMs，同时避免与非靶标的相互作用，以防止异常的错误调控（下图）。
▲双击查看高清大图 作为运维总监，免不了需要招聘运维工程师、高级运维工程师这样的角色来完成运维任务，但是在面试招人的过程中，总是发现合适的人太难招，而作为应聘人员又觉得工作真难找。 我总结下来发现是应
对于书中的「条款」这一词，我更喜欢以「细节」替换，毕竟年轻的我们在打 LOL 或 王者的时，总会说注意细节！细节！细节~ —— 细节也算伴随我们的青春的字眼
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