一、安装前的准备工作在进行Docker二进制安装之前，需要做一些准备工作。首先，你需要检查你的系统是否符合Docker的要求。...安装完Docker之后，你需要添加一个docker组，并将当前用户添加到这个组中，这样你就可以在不使用sudo的情况下运行docker命令了。...你可以通过运行以下命令来检查你的用户是否已经添加到docker组中：$ groups在输出的结果中，你应该能看到docker组。...另外，你还可以通过运行以下命令来测试Docker是否可以正常工作：$ docker run hello-world这条命令会从Docker Hub上下载一个示例容器，并在容器中运行一个简单的应用程序。...如果一切正常，你应该能看到类似下面的输出信息：Hello from Docker!
背景通常我们的web应用都是部署再Liunx环境里面的，但是由于一些历史原因，例如旧系统使用的是.Net，在不增加新服务器的情况下，我们只能选择使用windows server环境来部署了。...，将下载好的文件夹之间解压即可，我们直接解压到C盘根目录启动并验证在没有配置环境变量的情况下，可以直接进入到nginx的解压目录下，运行start nginx然后打开浏览器输入localhost这个是在服务里面验证...我们重新加载一下nginx的配置nginx -s reload在浏览器中如输入http://localhost/graphql/可以看到我们的项目可以正常启动了，在服务器外部通过IP访问试试看同样可以正常访问...，至此我们的配置以及完成的大部分，还有一些收尾工作。...我们关闭所有的cmd窗口验证一下这时在访问我们的网站可以看到502报错，然我们双击上面的vbs文件(正常情况下，我们重启服务器时它会自动执行，我们这里只是模拟一下。)
即使在遵循这个来自BDFL的建议的情况下，PyData社区继续与核心Python开发人员的对话和协作的主题：另一个公开的例子是CPython核心开发人员Nick Coghlan邀请在SciPy 2014...神话＃5：conda不能使用virtualenv，所以它对我的工作流没有用 现实：你实际上可以在一个virtualenv中安装（一些）conda包，但更好的是使用Conda自己的环境管理器：它与pip完全兼容...在这两种情况下，一个营利性公司都是社区包裹管理系统目前表现形式的一部分。但在任何情况下，该公司的灭亡都会威胁到构建和分发系统的底层架构，这是完全自由和开源的。...考虑到在Python的禅意中提出的崇高理想，人们可能希望pip和conda可以以某种方式组合，所以将有一个而且只有一个明显的方式安装包。 但这永远不会发生。这两个项目的目标太不同了。...我发现这个过程比发布到PyPI的（通过比较相对不透明的和手动的）过程更好，这主要由在本地终端处私人工作的单个用户来完成。
conda的下载和安装见conda或者见生信技能书推文conda管理生信软件一文就够 安装软件结束后，会出现三个done 但是也只能说明软件安装正常结束，但是不能说明软件能正常使用。...尤其有些需要调py的一些包的时候，会出错，或者python版本不兼容，在使用软件的时候，软件即会出现异常报错。 因此，这篇博文是为了你用conda安装常见软件后，如何确定软件安装正常可被使用！...一般情况下，帮助文档的格式都是很统一的，左面是参数，右面是参数的英文解释，而且格式看着很整齐！一般为两列！...如果报错了，出来的内容不同于上面的信息，很乱，还会出现ERROR、NOT、exception等，但重点是你运行该软件的代码的时候，软件不能运行成功！！！！...也有一种情况，如果软件被更新了，conda会继续给你装一个最新版本，如果你介意两个版本的软件分析的结果，请不要更新~，那就意味着你不能运行conda install的安装代码了，那怎么办？
打开你电脑的终端，在命令行中输入： conda upgrade --all 在终端询问是否安装如下升级版本时，输入 y。...有的情况下，你可能会遇到找不到 conda 命令的错误提示，这很可能是环境路径设置的问题，需要添加conda环境变量：export PATH=xxx/anaconda/bin:$PATH, 其中xxx替换成...在“Choose Install Location”界面中选择安装Anaconda的目标路径，然后点击“Next”。 注意： ① 目标路径中不能含有空格，同时不能是“unicode”编码。...如果使用Anaconda，则通过打开Anaconda Navigator或者在开始菜单中的“Anaconda Prompt”（类似macOS中的“终端”）中进行使用。...若结果可以正常显示，则说明安装成功。
配置会话的virtualenv 默认情况下，Nox 在为每个会话创建一个新的 virtualenv 时，会使用 Nox 所用的同一个解释器。...id 是在组合期间组合的。...bin¶——virtualenv 的 bin 目录 cd(dir)¶——chdir() 的一个别名 chdir(dir)¶——更改当前的工作目录 conda_install(*args, **kwargs...)¶ 调用conda install来在会话环境中的安装软件包。...', success_codes=[0, 5]) 在 Windows 上，像del这样的内置命令不能直接调用，但是你可以使用cmd /c 来调用它们： session.run('cmd', '/c
1.5 本地安装 接着第一步，在pytorch环境下进行安装，依次输入如下指令。 ? ? 然后回到虚拟环境所在目录，用conda install anaconda安装环境所需的基础包 ?...pytorch安装 官网没有我的组合，我满脸问号 ?...conda安装一半总失败 把文件下载到本地，进入该文件的目录，然后用命令 conda install --offline 包名 二、Mac深度学习环境配置 安装组合：Anaconda+PyTorch...__version__) 如果import 和输出正常，配置就完成了！输入 ? quit() 就ok 了。 2.4 额外情况 国内如果直接用conda 下载，可能会很慢。可以换下载源进行加速。...conda 下载中常会出现“Solving environment: failed...”的问题，如果正常创建虚拟环境，这位问题应该就是没有问题的，如果还发生，可以再创建一个虚拟环境。
很多小伙伴手头有生信数据分析，但苦于没有服务器，没法完成自己需要的数据分析，特别是处于学习阶段的同学。这里，向大家推荐一下使用腾讯云CVM服务器，按量计费进行数据分析。...但是现在无处不在的云服务，让我们可以享受随开随用的便利，在使用时间短的情况下，可以节约成本和时间，特别是如果有些数据库的文件在国外的情况下，由于出境带宽有限，使用一台物理位置在中国香港的腾讯云服务器可以节约大量的数据下载和软件安装步署时间...2.搭建环境 安装conda，R, Rstudio，就可以开心地在浏览器网页上实现数据分析了。Rsudio可以方便地运行单个命令或shell脚本，是不可多得的神器。...amd64/rstudio-server-1.2.5033-amd64.deb sudo gdebi rstudio-server-1.2.5033-amd64.deb #添加用户和密码，因为rstudio不能以管理员用户登陆...sudo useradd user sudo passwd 123456 rstudio.png 然后，把数据通sftp上传，就可以使用自己的脚本进行正常的数据分析了。
一、CPAT和CPC2软件用于评估编码蛋白能力，一般在lncRNA分析中常用，生信技能树已经介绍过不再赘述。 二、CPAT软件安装。一般先网上搜索CPAT的安装信息，了解后进行软件安装。...2、可先行对照官网说明或其他资料，预判系统配置是否匹配软件的需求。 3、精确处理报错，如安装python3.7，在不限定版本时conda默认安装最新版本python，导致继续报错。...1.70 $根据官网代码手动逐步安装CPC2 $$ vim ~/.bashrc #手动添加后全环境调用软件，添加书写格式不能错。.../filter2_transcript_exon.fa -o ./02cpc2/cpc2_result.txt 思考：CPC2正常使用的情况下，是否需要测试依赖软件python2.7 和biopython1.70...测试结果： $ python –V #显示python版本2.7.15，表示python正常； $ import Bio #报错，表示biopython异常。
Windows支持正处于实验阶段:它应该可以正常工作，但是速度慢得多，测试也不太好。由于macOS目前没有良好的_Nvidia GPU _支持，目前没有优先考虑macOS上的开发。...从pytorch-1.x开始，不再需要安装特殊的pytorch-cpu版本。取而代之的是使用普通的pytorch，它可以在有或没有图形处理器的情况下工作。...强烈建议在虚拟环境(conda或其他环境)中安装fastai及其依赖项，这样就不会干扰系统范围的python包。...如果您需要更高或更低的CUDA XX版本（例如CUDA 9.0），请按照此处的说明安装所需的pytorch版本。 请注意，JPEG解码可能会成为性能瓶颈，尤其是在拥有一个快速GPU的情况下。...Bug Fix Install 如果在git中进行了错误修复，并且你迫不及待发布的新版本，则可以使用以下方法安装fastai的最新版本： pip install git https://github.com
强烈建议在虚拟环境(conda或其他)中安装fastai及其依赖项，这样就不会干扰系统范围内的python包。这并不是必须的，但是如果遇到任何依赖包的问题，请考虑仅为fastai使用一个新的虚拟环境。...PyPI安装 pip install fastai 默认情况下，pip将使用最新的cudatoolkit安装最新的pytorch。...[dev]" 接下来，可以通过启动jupyter笔记本测试构建是否工作: jupyter notebook 从Source构建 用于由于任何原因不能使用预先打包的包，并且必须从源代码构建。...或conda构建或从source(“开发者安装”)进行fastai安装，同前几节。...如果遇到conda的安装问题，请确保你有最新的conda客户端(conda install也会进行更新): conda install conda 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
Conda 是如何工作的？...采用mamba加速软件依赖解析 [mamba采用 c++ 重写了部分解析过程，这个提速效果是很明显的] （安装好mamba后就可以用mamba替换conda进行安装了）。...，conda 会能更快的解决依赖关系，避免 defaults 和 conda-forge 通道的奇怪组合导致软件依赖解析迟迟不能将结束的问题：conda config --set channel_priority...conda-forge 综合以上组合，之前尝试多次都没安装好的工具，直接搞定。...换个网或从朋友处拷贝已经下载好的压缩包一般在 anaconda_root_dir/pkgs 下，拷贝放在自己的 anaconda3/pkgs 下面，再次下载时系统会识别已经下载好的包而跳过（并不总是有效
前言 对于机器学习来说，模型和数据是非常重要的。而模型与数据相比，模型即便是优化得再好，数据不够、不好的话，最终也不能得到一个好的预测结果。...AiiDA 是一个使用 Python 编写的开源复杂工作流设计和管理框架，旨在帮助从事计算科学（计算材料学，计算生物学等）的相关研究者可以更好地管理、编写、使用和分享复杂的工作流以及计算产生的有用数据。...它使得在研究中复杂的计算流程的可重复性得以保证。...AiiDA 支持的一些典型特性包括： 工作流： AiiDA 可以用来创建并执行复杂的、自动文档化的工作流来连接本地和远端计算资源上的多个计算代码。...高通量： AiiDA 的基于事件的工作流引擎支持成百上千（每小时）的带有检查点的计算例程。
1.2.6 小结和练习 1.3 Linux终端常用快捷操作 1.4 Linux下的标准输入、输出、重定向、管道 1.5 Linux文件内容操作 1.5.1 命令组合生成文件 1.5.2 文件排序原来有暗仓...1.8 监控程序的运行时间和资源占用 2 Linux下软件安装相关 2.1 文件属性和可执行属性 2.1.1 文件属性 2.1.2 可执行属性 2.2 PATH和path，傻傻分不清 2.2.1 小事也不能忽略...2.4.12 Conda是如何工作的 2.4.13 Conda哪一步慢？...中条件和test命令 4.5 Shell流控制 4.6 Shell函数 4.7 输入输出 4.8 命令行处理 命令行处理命令 4.9 进程和作业控制 5 Bioinfo tools 5.1 寻找Cas9的同源基因并进行进化分析...对应的序列 6.11 利用AWK对基因表达数据进行标准化 6.12 写出3种写法，去掉上一题test.expr矩阵中的第一行？
为了不带入过多的累赘，Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容，许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。...可以在https://www.jetbrains.com/pycharm/download/选择合适的版本进行下载安装即可。...工具的介绍和包管理 conda是Anaconda下用于包管理和环境管理的工具，功能上类似pip和virtualenv的组合，conda的环境管理与virtualenv是基本上是类似的操作。...matplotlib 查看已安装的包 conda list 包更新 conda update matplotlib 删除包 conda remove matplotlib 在conda中，anything...3.8.2，那么就会升级到3.8.2 conda update python 结语 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对小编的支持。
我们在前面介绍如何为python部署第三方包时提到，推荐优先使用conda命令进行安装。那么在今天呢，我们就来聊一聊为什么更推荐使用conda而不是pip命令。”...Pip是Python Packaging Authority(PyPA，是一个工作组，负责维护 python包中使用的一系列核心软件)推荐用来从Python Package Index(PyPI,是由PyPA...因为conda 包是二进制文件，所以我们不需要编译器来对它们进行编译，这是一个与pip不同的地方。...这主要是由于在安装软件包时，pip会在递归的串行循环中安装依赖项，并不能确保所有包的依赖关系同时满足。...比如说若在安装顺序中较早安装的软件包与较晚安装的软件包具有不兼容的依赖项版本，就可能会导致环境错误，即使安装上也无法正常使用。
anaconda最重要的是自带了conda命令，也可以install，因此就会有疑惑，anaconda的pip install和conda install有什么不同？...需要注意的是，conda使用了一个新的包格式，你不能交替使用pip 和conda。因为pip不能安装和解析conda的包格式。你可以使用两个工具 但是他们是不能交互的。...我推荐使用anaconda的同时使用conda来进行包的管理，这样能够统一，而且和后面要讲的虚拟环境也保持一致。...我个人对于不同组合选用的原则很简单：如果没有装anaconda，就用virtualenv，然后用pip管理依赖库；如果使用anaconda，就用conda命令来管理依赖库和虚拟环境，保持统一。...我推荐使用pip+virtualenv的组合，anaconda慢不说，而且conda的源也不如pip原生的源丰富。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
这个你再重新试一下能不能正常运行，如果不能，最简单的方法，直接删掉这个环境重新建一个。在新环境里去安装multiqc。 Q30：这显示已过期怎么办？...Q35：上课讲的samtools软件已经用conda 安装过一次了，在没有删除的情况下再用源代码安装，会有冲突吗？并且源代码可以在base环境下安装？ 不会有冲突 在任何环境下都可以安装的。...手动从源码安装跟conda安装的软件是两个体系，互相只有在同名的情况下会有一点点问题，你得用which区分一下你现在调用的是环境里的还是你手动安装的 Q36：我装bowtie2的时候出现了这个，这是环境不对吧...这个你再重新试一下能不能正常运行，如果不能，最简单的方法，直接删掉这个环境重新建一个。在新环境里去安装multiqc。 Q30：这显示已过期怎么办？...Q35：上课讲的samtools软件已经用conda 安装过一次了，在没有删除的情况下再用源代码安装，会有冲突吗？并且源代码可以在base环境下安装？ 不会有冲突 在任何环境下都可以安装的。
载入后进行编译，选择Release x64，在右侧解决方案资源管理器中右键1_Utilities，点击“生成”。...tensorflow # 安装tensorflow-gpu稳定版 pip install tensorflow-gpu 安装完成后，进入python执行下述代码尝试TensorFlow是否可以正常工作...，若正常工作则显示如图： import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')...在执行时可以启动nvidia-smi来查看TensorFlow是否在GPU中操作： ? 注意事项 如果上述内容有些无法正常执行，请按照图中情况检查环境变量中Path变量的值情况： ?.../bioconda/noarch conda config --set show_channel_urls yes 注意，修改后若conda命令下载安装工作异常，则需要去用户目录下有个.condarc
这意味着一切都正常。 ? 由于我在Jupyter Lab中安装了 Python和 R，我的工作表上有这两门语言的图标。 2、交互界面 在使用各种功能之前，让我们先了解一下交互界面。 ?...在markdown文件中编写文档时，有一个问题是必须在不同的控制台中运行代码，以检查它是否正常运行，然后将其包含在文件中。一次又一次地切换选项卡很烦人。...这些扩展是非常强大的工具，可以提高工作效率。JupyterLab扩展，其实是 npm包（Javascript开发中的标准包格式）。在GitHub上有许多社区开发的扩展。...将所有工具放在单个工作场所使其非常有用，因为不必在不同的环境之间切换以完成工作。除了上述扩展之外，还有许多其他版本，也可以随意尝试。 结论 JupyterLab是真正的下一代基于Web的用户界面。...它提供了交互式计算工具和精心设计的界面，允许用户以新颖的方式组合它们。 它非常强大，并提供了各种强大的工具，使数据分析过程更加顺畅，绝对更高效。
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