Unity中的数据持久化，可以使用excel、文件、yaml、xml、json等方式。在Unity中读取和写入Excel文件可以通过使用一些第三方的库来实现。...总而言之，异步文件操作适用于需要长时间执行或需要同时执行其他任务的情况，以提高程序的性能和用户体验。在Unity中可以使用XML文件进行数据的持久化，基本流程如下：1....ExampleData类定义了要在YAML文件中进行序列化和反序列化的数据。...YAML文件在数据持久化方面的优势是：可读性好：YAML文件使用简洁的文本格式，易于人类阅读和编写，对比其他二进制或XML等数据格式更加友好。...不支持循环引用和包含类型：YAML文件不支持循环引用和包含类型，这可能限制了某些数据结构和场景的使用。综上所述，YAML文件在数据持久化方面具有很大的优势，可以提供更好的可读性、跨平台性和易维护性。
后加的通道优先级更高，因此一般用下面列出的顺序添加。...个通道中，官方推荐使用自己的通道，但没有成功 # -n 指定安装环境 -c 指定下载通道 # conda install -n phylo -c etetoolkit ete3 ete3_external_apps...)) 解析repodata中的信息获取所有依赖的包的信息 采用SAT-solver算法决定需要下载包的哪个版本和它们的安装顺序 下载并安装包 Conda哪一步慢？...如果安装的软件提供了environment.yaml那么用起来，文件中对应的软件版本都很明确，解析依赖关系时更快。...添加Bioconda通道时，注意顺序，给予conda-forge最高优先级，其次是bioconda。如果之前已经添加好了通道，自己在~/.condarc中调整顺序。
Conda 中包含的软件越来越多，而且软件的不同版本都保留了下来，软件的索引文件越来越大，安装一个新软件时搜索满足环境中所有软件依赖的软件的搜索空间也会越来越大，导致solving environment...采用SAT-solver算法决定需要下载包的哪个版本和它们的安装顺序。 下载并安装包。 Conda 哪一步慢？...如果安装的软件提供了 environment.yaml 那么用起来，文件中对应的软件版本都很明确，解析依赖关系时更快（具体导出方式见《Bioconda 软件安装神器：多版本并存、环境复制、环境导出》）。...，注意顺序，给予 conda-forge 最高优先级，其次是 bioconda。...如果之前已经添加好了通道，自己在~/.condarc中调整顺序。
个通道中，官方推荐使用自己的通道，但没有成功 # -n 指定安装环境 -c 指定下载通道 # conda install -n phylo -c etetoolkit ete3 ete3_external_apps...# bioconda通道里面也有ete3, 下面的安装未指定具体通道， # 将在前面设定的几个通道里面按先后顺序查找安装 conda install -n phylo ete3 ete3_external_apps...如果安装的软件提供了environment.yaml那么用起来，文件中对应的软件版本都很明确，解析依赖关系时更快。...也可以按前面提供的方式导出一个已经配置好的环境的 yaml文件，在其它电脑配置时直接读取。(具体导出方式见《Bioconda 软件安装神器：多版本并存、环境复制、环境导出》。...如果之前已经添加好了通道，自己在~/.condarc中调整顺序。
应用程序 conda 是包和环境管理器： 使用 conda 创建虚拟环境，可以方便的分隔使用不同 Python 版本和/或不同包的项目 可使用conda 在环境中安装、卸载和更新包。...install python=2.7：安装指定版本的包 conda remove package_name：卸载包 conda update/upgrade --all：更新环境中的所有已安装的包 conda...deactivate， windows 下用deactivate 列出环境：conda env list 删除环境：conda env remove -n env_name，默认的环境（即当你不在环境中时使用的环境...导出环境：conda env export > environment.yaml，将包保存为 YAML。...第一部分 conda env export 输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本） 加载环境：conda env create -f environment.yaml 管理环境总结 # 创建一个名为
/pkgs/free/ # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes Conda环境 在Conda下最重要的就是环境的管理...#查看当前存在的环境 conda info --envs # 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本） conda...Linux & Mac # 删除一个已有的环境 conda remove --name python34 --all Conda包的管理 在相应的环境中，运行 # 安装scipy...-c conda-forge packagename Conda下环境的备份与还原 在当前环境下输入 conda env export > environment.yaml 即可将当前的环境所包含的包保存在...environment.yaml文件中 当再次创建该环境时，可输入以下命令： conda env create -f environment.yaml Conda中的.condarc文件设置 .condarc
后添加的通道优先级更高，因此一般用下面列出的顺序添加。...ETE构建、绘制进化树 # 新建一个环境，命名为phylo，指定其内安装的python版本为2.7 conda create -n phylo python=2.7 # 在phylo环境中安装 ete3...# ete3存在于2个通道中，官方推荐使用自己的通道，但没有成功 # -n 指定安装环境 -c 指定下载通道 # conda install -n phylo -c etetoolkit ete3...ete3_external_apps # bioconda通道里面也有ete3, 下面的安装未指定具体通道，将在前面设定的几个通道里面按先后顺序查找安装 conda install -n phylo...，也就是上面conda create建立的环境 # -b：一般不需要指定，如果conda没在环境变量中需要给出conda的安装路径 conda_env_run.sh -c 'ete3 -h mod'
conda-forge通道是Conda社区维护的包含很多不在默认通道里面的通用型软件。r通道是向后兼容性通道，尤其是使用R3.3.1版本时会用到。后加的通道优先级更高，因此一般用下面列出的顺序添加。...个通道中，官方推荐使用自己的通道，但没有成功 # -n 指定安装环境 -c 指定下载通道 # conda install -n phylo -c etetoolkit ete3 ete3_external_apps...# bioconda通道里面也有ete3, 下面的安装未指定具体通道，将在前面设定的几个通道里面按先后顺序查找安装 conda install -n phylo ete3 ete3_external_apps...conda install -c r -n r r-essentials=1.6.0 R会安装于conda_path/envs/r/bin中，软链到位于环境变量的目录中即可正常使用。...，也就是上面conda create建立的环境 # -b：一般不需要指定，如果conda没在环境变量中需要给出conda的安装路径 conda_env_run.sh -c 'ete3 -h mod'
rule 每个rule定义流程中的每一步，相当于一个脚本。...f 重新运行第一条rule或指定的rule -F 重新运行所有的rule，不管是否已经有输出结果 ❞ ❝sankemake -np ❞ 很有用，通过假运行，可以检查自己的文件是否正确 可视化 ❝snakemake...--dag | dot -Tpdf > dag.pdf ❞ 即可输出流程图，描述了每个rule的前后关系 流程的自动部署 在其他环境下同样使用相同的流程 全局环境 导出conda环境 conda支持到处目前环境下所有的依赖信息...，导出为yaml格式 ❝ conda env export -n 项目名 -f environment.yaml ❞ 重新创建环境 通过导出的文件，快速复现一个环境 ❝ conda env create...-f environment.yaml ❞ 局部环境 当不同工具依赖不同环境的时候，snakemake提供 ❝--use-conda ❞ 解析rule中的conda规则 configfile: "
Jupyter Notebook是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。 Spyder：直接点击打开IDE。...自动关联nb_conda的环境 创建环境：在Anaconda终端中 conda create -n env_name package_names[=ver] 使用环境：在Anaconda终端中 activate...env_name 离开环境：在Anaconda终端中 deactivate 导出环境设置：conda env export > environmentName.yaml 或 pip freeze...> environmentName.txt 导入环境设置：conda env update -f=/path/environmentName.yaml 或 pip install -r /path/environmentName.txt...而由一个与此数组相关系的数据类型对象来描述其数组元素的数据格式(例如其字符组顺序、在存储器中占用的字符组数量、整数或者浮点数等等)。
，旨在解决气候模式中海量数据的处理、分析以及可视化的问题。...或者miniconda3对应的路径,且需要配置好环境变量（Mac一般为~/.bash_profile或者~/.zshrc，而Linux为~/.bashrc中添加），Mac和Linux设置方式类似，通常miniconda...或者anaconda安装完毕都会提醒你的，添加到环境变量中后，记得source ~/.bashrc 或者~/.zshrc 或者~/.bash_profile 。...下载链接中的cdat-v81-nox_py3.6.Darwin.yaml文件，使以下命令即可： 一键安装： conda env create -n cdat81 -f cdat-v81-nox_py3.6....Darwin.yaml 激活对应环境：conda activate cdat81 那么在此你就安装完成了！！！
旨在解决气候模式中海量数据的处理、分析以及可视化的问题。...或者miniconda3对应的路径,且需要配置好环境变量（Mac一般为~/.bash_profile或者~/.zshrc，而Linux为~/.bashrc中添加），Mac和Linux设置方式类似，通常miniconda...或者anaconda安装完毕都会提醒你的，添加到环境变量中后，记得source ~/.bashrc 或者~/.zshrc 或者~/.bash_profile 。...下载链接中的cdat-v81-nox_py3.6.Darwin.yaml文件，使以下命令即可： 一键安装： conda env create -n cdat81 -f cdat-v81-nox_py3.6....Darwin.yaml 激活对应环境：conda activate cdat81 那么在此你就安装完成了！！！
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。...[J)EJE[8ZQM1E@)R{BZ[UWPY.png][5] 创建configmap名字一定不能变因为yaml中找的就是这个名字,具体为什么我们不去改变yaml是因为yaml传的是变量，这个我后期会修改.../application/jq为我们持久化到本机的目录,当服务启动后会在这个目录中生成 jupyterhub_cookie_secret jupyterhub.sqlite 接下来配置动态供给class...k8s中会被替换这里只是占时 安装完成在commit提交成新镜像,更改k8s 里的yaml进行重新部署 集成c++环境： 这里的操作我起初时在dockerfile中写入的但是我发现不管我写多少在web...[VS$})J_PX{O@~UI]T6I6A[3.png][9] 这是hub提供的终端选项，进入会发现就是pv里面的目录，独立空间实际就是独立的目录.你的目录即为/ 利用conda conda
官网推荐我们使用 conda 来安装 # 添加channels conda config --add channels http://conda.anaconda.org/dranew conda config...--add channels https://conda.anaconda.org/IBMDecisionOptimization/linux-64 # 创建小环境，然后安装，其实可以安装在前面的...pyclone 小环境里 conda create -n citup conda activate citup conda install -y citup h5py # 安装完成后可以调用软件的帮助文档...另一个是突变的 cluster，只有单列，记录每个突变位点所在的 cluster 。两个文件的突变位点顺序要一致。...然后就是从上述结果中取最佳拟合树、进化树节点，克隆组成等信息，我把处理的过程写成一个 python 脚本 citup.py： import sys import h5py hf=h5py.File(sys.argv
这个例子还将模型进行了序列化以便后续部署。 每次运行完训练脚本，MLflow都会将信息保存在目录mlruns中。...: float, default: 0.1} command: "python train.py {alpha} {l1_ratio}" conda.yaml 系统环境所需的一些依赖，以及对应的版本...的配置在指定的conda环境中训练模型。...(PS,执行这个命名，需cd 在 MLproject的文件之中 ) 当然，这里conda.yaml有个问题就是如果不指定channels会新建一个环境，新建的环境有可能啥依赖也没有，会报错： 譬如...model.pkl文件是训练好的序列化的线性回归模型。
默认情况下，活动环境---您当前使用的环境---显示在命令提示符开头的括号（）或括号[]中：(myenv) $ 如果您没有看到这个，请运行：conda info --envs 在显示的环境列表中...图形化也可以建立一个 或许你会觉得奇怪为啥anaconda能做这些事, 他的原理到底是什么, 我们来看看anaconda的安装目录 ?...导入导出环境 如果想要导出当前环境的包信息可以用 conda env export > environment.yaml 将包信息存入yaml文件中....当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用 conda env create -f environment.yaml 其实命令很简单对不对, 我把一些常用的在下面给出来, 相信自己多打两次就能记住 activate...更新requests包 conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息 conda env create -f environment.yaml /
接下来，我们将向你展示如何将所有这些命令放入Shell脚本中。 一个「shell脚本」是一个文本文件的完整的shell命令，运行时就如同你在命令行交互方式运行它们。...关于shell脚本的最后说明： set -e并且set -x仅在shell脚本中起作用-它们是bash命令。您需要在Python和R中使用其他方法。 Snakemake自动化！...首先，让我们激活我们的snakemake环境 source deactivate source activate snake 我们将自动化相同的脚本进行修剪，但是使用snakemake。...然后，如果snakemake再次运行，您将发现它不需要执行任何操作-所有文件都是“最新的”。 添加环境 在整个研讨会中，我们一直在使用conda环境。...我们展示了您必须使用来在Bioconda课程中导出塔拉环境 conda env export -n tara -f $PROJECT/tara_conda_environment.yaml我们也可以在snakemake
现在要迁移到B服务器，又要重新安装一遍，还不知道A服务器上哪些包是必须的。conda就是解决这种问题，把该应用需要的包都安装到应用所在的环境中，迁移的时候，只要把环境导出，再导入到B环境即可。...package管理 列出 package conda list 列出指定环境中的所有软件包 conda list -n myenv 安装 package pip install xxxx 或者 conda...conda env export > environment.yaml 清除缓存 删除索引缓存、锁定文件、未使用的缓存包和tarball(压缩包). conda clean -a 环境的复制 注意：yaml...的方式，很消耗资源，系统配置至少要2核4G以上，且yaml的 package不能过多，否则会被 killed 1、导出环境 conda env export > environment.yaml 文件内容示例...conda env create -f environment.yaml 3、Clone环境 conda env update -n my_env --file ENV.yaml
，便于pavian用来图形化交互分析Uploaded_sample_set-report.html pivian导出的报告环境搭建: 为了快速完成环境搭建，节省95%以上时间。...本文使用docker + conda (mamba) 作为基础分析环境，镜像获取：docker/docker-compoes 的安装及镜像构建见《基于docker的生信基础环境镜像构建》,docker镜像基于...并尝试初次运行时初始化安装所需软件下载所需文件（作为代价首次运行时间会较长，切需网络通畅），即实现自动初始化的分析流程。...数据简单过滤：#conda检测环境是否存在，首次运行不存在创建该环境并安装软件 if [ !...Centrifuge 对序列进行物种鉴定#conda检测环境是否存在，首次运行不存在创建该环境并安装软件 if [ !
比如在新版的Anaconda中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。 虚拟环境管理： 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。...则是列出在新环境中同时需要安装的工具包。...当分享代码给别人的时候，同时也需要将运行环境分享，执行如下命令可以将当前环境下的package信息存入名为environment的YAML文件中。...conda env export --name env_name > environment.yaml 同样，当执行他人的代码时，也需要配置相应的环境。...这时你可以用对方分享的YAML文件来创建一摸一样的运行环境。 conda env create -f environment.yaml
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