shiny是R中专门用于开发轻量级web应用的框架，在本地写一个shiny应用并调用非常方便，但如果你希望你的shiny应用能够以远程的方式提供给更多人来使用，就需要将写好的shiny应用部署到服务器上，主要有两种方式，第一种是将shiny应用发布在shinyapps上，第二种是将你的shiny应用部署到自己租用的服务器上，前者比较方便但遇到一些R包环境或中文显示等问题时几乎是无解的，而后者虽然麻烦，但更为自由，且从0开始自己动手的过程又何尝不是一种极大的乐趣呢，本文就将针对在ubuntu 16.04服务器上部署shiny server的流程进行详细的说明；
近年来，Google Drive、Dropbox、微软 OneDrive、苹果 iCloud 等云存储服务变得非常流行。在这一章中，你被要求设计 Google Drive。
2015年12月，也就是在一年前，开发了半年的云存储服务上线。这对于付出了半年努力的我们来说，是一件鼓舞人心的事件。因为这个服务在我们手上经历了从0到1的过程。这是我们自己的一小步，却是整个云存储服务的一大步。 我们开发的是一款视频监控类的软件，分为视频采集端跟观看端。采集端可以是专业摄像头，手机，无人机等各类智能设备，观看端一般是手机或者电脑。最基础的功能，就是视频观看，采集端实时采集图像，编码，传输，观看端进行点播服务。同时采集端可以监测视频画面的运动幅度，然后触发报警，并且会录制报警视频。我们的云存储
我们课题组有一份油菜的核心种质资源，前几年经重测序之后已经发表了。但是课题组后面很多的项目都基于这份核心种质资源，实验室成员常常需要检索分析某些基因的特定SNP，所以我在自学了一段时间的Shiny之后就尝试着搭建了一个Shiny app并利用Shiny-server部署在课题组的服务器上，但是由于我开发的这个Shiny app本来就打开比较慢，加上很多时候服务器负荷运行，导致Shiny app打开速度就更慢了，有的时候甚至加载时间过长直接打不开。恰巧我紧跟生信技能树推文更新，了解到可以搞个云服务器来部署Shiny应用。
总结：使用S3接口访问Ceph对象存储的基本过程包括配置Ceph集群、安装和配置S3接口插件，然后使用S3客户端工具提供有效凭证来执行各种操作。
然后为了能给方便的管理用户上传的文件，我们就需要开发一个可视化的伪文件系统来进行文件管理。
Shiny可以将用户的数据上传到到你的应用程序里。用户可以通过浏览器进行数据的上传，并且服务器端可以访问这些数据。 一般情况下，shiny上传的数据有文件大小有限制，一般不能超过5M。可以通过shiny.maxRequestSize选项来修改这个限制。例如，在server.R的最前面加上 options(shiny.maxRequestSize=30*1024^2)，可以把文件大小限制提高到30MB。
最后，我也因此测试漏洞收获了苹果官方不菲的赏金，以及漏洞名人堂的入榜致谢。好吧，我们一起来看看这个苹果官网的无限制文件上传漏洞。
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尤为重要的是随着单细胞转录组的流行，它附带的大量数据的探索和展示也开始需要独立的网页工具，也就是说一篇单细胞文章就得开发一个网页工具。而网页工具的开发其实是一门比较专业的技术，底层三剑客包括：html, js, css， 超出了咱们生信工程师的技能范畴。但是R语言的shiny框架能让你在起步的时候突破网页工具的开发技术限制，简单的几句R代码，一个活灵活现的网页工具就出现在你眼前。
在亚马逊的每一份年报中，Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中，Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准：坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润，以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道，“如果我们执行得很好，那么每天都是‘第一天（Day one）’。”
你现在能构建一个实用的shiny app，但是如何分享给别人呢？此篇将展示几个分享app的方法
Amazon S3或Simple Storage Service，是一种低成本、基于云的对象存储服务，它通过合理的、按需付费的定价为用户提供几乎无限的存储空间。S3存储的经济性、可用性和灵活性的特点，使组织依赖S3来处理您可以想象的，从时间点备份到业务数据备份以及介于两者之间的所有内容的存储。
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊，但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门，而是其门下最主要的分部之一——AWS。
这里首推华为云：https://www.huaweicloud.com/pricing.html#/ecs
多节点的Minio会根据不同的Access_key及Secret_Key来区分不同租户，每个租户可操作对应Server获取Object。Minio Server间可以通过不同的进程模型、容器或是虚拟机来互相隔离。
本文介绍了8种基于文件的Linux备份方案，这些方案包括Bacula、Amanda、Duplicity、BackupPC、rdiff-backup、sbackup、afbackup和BitCalm。这些工具都可以在Linux系统中使用，并提供了增量备份、加密、自动备份、跨平台备份等功能。
Shiny是一个R包，允许用户将R代码转换为交互式网页。Shiny server是RStudio提供的服务器，可用于托管和管理Web上的Shiny应用程序。除了托管Shiny应用程序，Shiny Server还可以托管交互式R降价文档。Shiny Server既有免费的开源版本，也有付费专业版，包含更多功能。
今天分享一个非常不错且开源的分布式存储组件MinIO，有多人朋友在用，文末留言评价一下~
随着时间的高速发展，社会的不断进步……亚马逊公司推出了AWS云计算平台，有越来越多公司或是大佬们的首选，为了能够跟得上大佬们的步伐，斗哥也决定入坑了。正所谓工欲善其事，必先利其器，因此，斗哥想先向大家介绍一款工具----Pacu（一款基于AWS渗透测试的框架）。
资源背后的机构和开发者，都可以看看，他们的网站，个人Twitter之类的，寻宝哦。
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。
Shiny是R编程语言的库，允许您在本机R中创建交互式Web应用程序，而无需使用HTML，CSS或JavaScript等Web技术。将Shiny应用程序部署到Web上的方法有很多种; 本教程使用Shiny Server在Linode上托管示例Shiny应用程序。
在本文中，我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务， 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告，到 2021 年，有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。
实际生产中，业务经常会碰到预测未来值的情况。预测可以帮助进行更好的资源规划及业务决策制定。通常情况下，鉴于无法承受如数值回归等复杂模型所带来的开销，机构安于使用过去一阶段平均值并附加一些假想变化这种廉价的模式。 本篇博文以自行车租赁程序为例，预测一个特定城市每个小时的自行车需求。在这个情景中，你需要机器学习模型来基于一组特征（或者predictor）来预测一个值。在这里，你将基于 Kaggle上开放的一些数据来建立一个回归模型。通过学习建立这个模型，你可以在自己的场景中应用自己的机器学习。 分析和机器学习
早在2007年的时候，Dropbox首席执行官Drew Houston实在受不了经常弄丢USB驱动器，个人和小公司云存储这个概念还是很前卫的想法。而如今，每个人似乎都在提供便宜或免费的云存储服务。 这
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
现在 OSS 服务算是一个基础服务了，很多云服务厂商都有提供这样的服务，价格也不贵，松哥自己的 www.javaboy.org 用的就是类似的服务。 不过对于中小公司来说，除了购买 OSS 服务之外，也可以自己搭建专业的文件服务器，自己搭建专门的文件服务器的话，曾经比较专业的做法是 FastDFS，松哥之前也专门为之录过视频发在 B 站上，感兴趣的小伙伴可以自行查看。不过 FastDFS 搭建比较麻烦，非常容易出错，所以对各位小伙伴来说多多少少有一点门槛。 松哥在之前的文章录制的一些项目视频中，如果涉及到文
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展，人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单，但对于完成工作有很大的帮助。
目前可用于文件存储的网络服务选择也有不少，好比阿里云OSS、七牛云、腾讯云等等，可是收费都有点小贵。为了帮公司节约成本，以前一直是使用FastDFS作为文件服务器，准确地说是图片服务器。直到我发现了MinIO，我决定放弃FastDFS。
运行之后R语言会弹出一个网页，这个网页布局如下，上面为交互式的直方图，下面为app.R的代码
Shiny 是一个为 R 模型提供 Web 交互界面的应用框架，非常容易编写应用，不要求有 Web 开发技能。Shiny 由 RStudio 公司开发，通过 CRAN 下载安装，利用R语言轻松开发交互式Web应用。简单讲：快速搭建交互应用界面（可以发布形成固定网页）。
MinIO 是一个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口，非常适合于存储大容量非结构化的数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等，而一个对象文件可以是任意大小，从几kb到最大5T不等。
UCSCXenaShiny 是我 19 年通过 Openbiox 发起的项目（地址：https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny，点击原文），用于下载和可视化分析著名癌症数据库 UCSC Xena https://xenabrowser.net/datapages/。目前已经有上万次的下载安装，统计有超过4万行代码。
UCSCXenaShiny 是我 19 年通过 Openbiox 发起的项目（地址：https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny），用于下载和可视化分析著名癌症数据库 UCSC Xena https://xenabrowser.net/datapages/。目前已经有上万次的下载安装，统计有超过4万行代码。
如今，公共云供应商正在开发尖端产品，以使基于云计算的备份产品更有效地备份公共云的存储数据。 数据是当今大多数企业的命脉。而备份数据可能是IT行业人士最不喜欢做的工作，但在IT运营中却是最重要的过程。 由于大多数现代软件都具有备份功能，其中包括快照管理，灾难恢复元素，支持云计算，虚拟机保护等，这么多功能并不是简单地在存储器中或服务器发生故障时恢复数据。 如今，几乎每个组织每天都在使用电子邮件和办公软件，更何况产生重要数据（当前的和归档的）的那些应用程序。而且在另一方面，各行业领域的业务部门，例如金融行业，如果
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推
如同 iPhone 当年颠覆了诺基亚，Serverless 的出现也带来了一种全新的、颠覆式的云开发架构模式。在 Serverless 出现前，开发者们根本无法想象几分钟就能快速部署一个 Web 应用上线。近日，亚马逊云科技 Tech Talk 特别邀请了资深无服务器技术专家孙华带来分享《 如何高效、极简构造无服务器 Web 应用》。孙华以 Amazon Lambda 的视角介绍了无服务器 Web 应用的构造方式，并讲述了如何利用最新发布的 Lambda Function URLs 和 Lambda Adapter 进一步简化无服务器 Web 应用的开发和调试并且实现 Web 应用在 Lambda，Fargate 和 EC2 等计算平台之间平滑迁移。
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并
转自：netsmell.com 美国时间本周二，亚马逊 S3 存储服务出现故障。这导致包括美国证券交易委员会、苹果 iCloud、Soundcloud、Slack、芝加哥轨道交通系统 Metra 在内
2月28日，在美国西部时间09:44，美国各大主要网站突然出现大面积瘫痪，互联网发生了严重服务故障。
Droppy是一款在线文件分享系统，界面非常简洁，使用起来也很方便，是文件分享存储站不错的选择。 官方有三个单独收费的插件，是商业运作不错的选择 分别为： 收费账户PAYPAL支付插件、亚马逊S3存储插件和FTP/SFTP上传插件。
Transmit 5 是一款适用于 Mac 操作系统的文件传输工具，由 Panic 公司开发。它提供了多种传输协议，包括 FTP、SFTP、WebDAV、Amazon S3 等等。用户可以通过简单的拖放操作来上传和下载文件，同时还能够对服务器上的文件进行修改、删除、重命名等操作。
对象存储不是什么新技术了，但是从来都没有被替代掉。为什么？在这个大数据发展迅速地时代，数据已经不单单是简单的文本数据了，每天有大量的图片，视频数据产生，在短视频火爆的今天，这个数量还在增加。有数据表明，当今世界产生的数据，有80%是非关系型的。那么，对于图片，视频等数据的分析可以说是大数据与人工智能的未来发展方向之一。
前面两期我们分别介绍了DEapp的理论（零代码差异表达分析, DESeq,limma,edgeR一网打尽）和实践（零代码差异表达分析——手把手带你GEO实战）。想必大家已经对DEapp有所了解了。我前面介绍过DEapp是一个做差异表达分析的网络工具，其实它是用R shiny写的一个网络工具。关于shiny的介绍可以参考我前面一篇文章。
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发，AWS部署Shiny app，以及绑定域名的经验，详见：Shiny app开发， AWS上部署Shiny app，绑定域名。
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