还记得在去《生信技能树》实习之前,我刚拿到Imac不到一星期,配置电脑的时候发现一些R包死活装不上去,其中的代表就是edgeR,做差异分析的主流软件之一。
在本教程中,学习如何使用 RPM 和 YUM 工具管理 Linux 系统上的包。学习:
许多 Linux 程序以源代码形式发行,用户可将它连同所需的手册页、配置文件等一起构建到需要的程序或程序集中。现在,大部分 Linux 发行商都使用预先构建的程序或称为包 的程序集,这些包已准备好安装在该发行版上。在本教程,你将学习可帮助安装、更新和删除包的包管理工具。本教程将重点介绍 Red Hat 开发的 Red Hat Package Manager (RPM),以及最初在杜克大学物理系开发的用来管理 Red Hat Linux 系统的 Yellowdog Updater Modified (YUM)。
就是卸载两个包之后再重新安装即可,如果重新安装的时候没有保证安装到指定版本,就需要最后的大招;remotes::install_version ,但是我遇到的问题比较奇葩说需要低版本的:
日常中使用R语言进行数据分析,或者画图的读者,相信一定逃不过的一个操作就是安装R包,那么在R包安装过程中,可能会出现一些问题,有时候这些问题并不是R包仓库下载过程中网络和R语言本身的问题,而是系统中缺失一些配置或者编译器,本文将介绍一种常见的错误,并给以解决办法。
因为mskcc/pctGCdata这个R包在GitHub上面,有100多m,实在是太大了,用传统的方法根本下载不下来,还好科学上网之后,多次尝试手动下载到本地搞定了
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
最近使用The Chip Analysis Methylation Pipeline,我们前面教程:450K芯片上面的甲基化探针到底需要进行哪些过滤 已经详细介绍过champ啦,这里我就只讲解我遇到的问题!
不过,除了服务器,我也在自己的苹果电脑上面试了试,在Mac操作系统还是蛮简单的,本来应该是就一句话安装啦:
如果你在安装和使用Seurat (v5) and SeuratObject (v5) 过程中,出现了一些关于Matrix package的问题,可以看看本文。
CodeBlocks 是最适合gfortran的IDE,可以说是量身打造,配置也不复杂。而且体量很小,跟vs动不动就几个G甚至十几个G相比,那是小巫见大巫了。CodeBlocks最新版本是17.12,配置跟以前的版本略有不同。
Line 2 was necessary for SciPy, otherwise it was complaining that BLAS and a Fortran compiler were missing. Note that gfortran replaces the package g77.
MacOS 上安装 R 包 install.packages("data.table") 后面提示是否安装需要编译的版本: Do you want to install from sources t
1,首先安装codeblockes,必须选完全安装(Full,All plugins,…),路径可以选默认路径即 C:/Program Files/CodeBlocks
macOS发布新系统以来有一段时间虽然手痒但是不敢升级,前几天实在忍不住点了更新。目前使用下来基本一切平稳,新系统新UI,就像换了一个新电脑(并没有)。
有的时候,包怎么都无法安装,可能是因为受制于网络,如github;也可能是某些玄学问题,只好将R 的源文件下载下来,自行本地安装。
–enable-R-shlib 表示生成libR.so库,当需要进行gcc等编译的时候很重要,确保之后安装R-studio-server时会出现 找不到"lib.so"文件的错误。
打开 Visual Studio Code 设置,在标签页右上角以 JSON 文件方式打开,直接编辑 JSON 配置,粘贴覆盖以下内容:
近期由于一些原因接触到了并行计算,对于这个陌生的领域我最先接触到的是MPI框架。MPI(Message Passing Interface),可以理解为是一种独立于语言的信息传递标准。目前它有两种具体的实现OpenMPI和MPICH,也就是说如果我们要使用MPI标准进行并行计算,就需要安装OpenMPI或MPICH库。本文以MPICH为例,在ubantu中安装MPI的环境,并对vscode进行配置。
过冷水最近一段时间接触了一个非常牛X的程序包——parsec,花了九牛二虎之力才弄懂它,它能干什么呢?
发现一个Intel Fortran编译器的bug。下面的这个代码在ivf中debug+omp不能编译,但gfortran编译器可以编译。ivf中release+omp并行可以编译,但运行出错。也就是说。ivf同一域中,omp 和 block不能共存。
如果说 Python 能够让你就此起飞的话,那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
不论是折腾深度学习、高性能计算,还是折腾向量数据库、相似性检索领域,在折腾的过程中,我们都可能会遇到需要 “OpenBLAS” 这个开源矩阵计算库的场景。
【报错】Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。: ‘f:\\strsoftware\\anaconda\\stranaconda\\lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\_pywrap_tensorflow_internal.pyd’ Consider using the `–user` option or check the permissions.
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
以上所述是小编给大家介绍的关于安装linux redhat后无法使用yum命令安装gcc-c++问题的解决过程,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持!
在程序员之友论坛找到了解决方案:https://stackoverflow.com/questions/29478686/troubles-installing-rgl-on-ubuntu 稍微有点麻烦: sudo add-apt-repository ppa:marutter/rrutter sudo apt-get update sudo apt-get install r-cran-rgl sudo apt-get install -y xorg sudo apt-get install -y l
ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。: ‘c:\users\lenovo\python\lib\site-packages\~umpy\.libs\libopenblas.WCDJNK7YVMPZQ2ME2ZZHJJRJ3JIKNDB7.gfortran-win_amd64.dll’ Consider using the --user option or check the permissions.
我不是vscode的重度用户,平时基本是使用Goland IDEA之类的IDE写代码,vscode主要用来写小脚本(代码量较少)或者Markdown文档。
(一)下载安装MinGW https://sourceforge.net/projects/mingw/files/MinGW/
本文记录了安装过程,为后续重复工作节省时间。有问题请联系zhangtiey@gmail.com
Tensorflow官方在2018年宣布,正式发布支持树莓派版本的Tensorflow,编者开始直接用:
我的路径为:C:\Program Files (x86)\mingw-w64\i686-8.1.0-posix-dwarf-rt_v6-rev0\mingw32\bin
在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
整个测试原理图如上。Client模拟多个用户并发发起HTTP Request。SUT收到HTTP Request后,会进行解析,除了读取本地信息A外,还会根据需要从后端BeSim服务器获取必要的信息B。获取的BeSim响应的数据后,SUT把数据A和B封装成HTML格式反馈给Client。上述HTML数据的传输使用HTTP协议
从安装的过程来看,Ubuntu在台式机上会安装gcc,但是笔记本上则不会,所以在第一次装的时候并没有成功,虽然从头到尾都安装了,没有中断,但最后采用doy验证的时候没有通过。
1. 前言 在之前的《使用PyVibMS可视化分子和固体中的振动模式》一文中,笔者介绍了PyVibMS插件的基本使用方法。目前对于量子化学程序计算的分子体系,PyVibMS已经可以原生支持高斯、ORCA、xtb和Q-Chem四款主流软件。然而对于CFOUR、MOLPRO、BDF等较少使用的量子化学程序计算的振动分析的结果,PyVibMS支持通过先载入XYZ坐标文件、再载入mode文本文件的方式进行振动可视化。其中,mode文本文件的准备可能需要用户有一定的脚本编写水平。 本文介绍一种不需要用户编写脚本制作mode文件就可以对非主流量子化学程序计算得到的振动分析结果进行可视化的方法。此方法的基本原理是先利用UniMoVib程序读取量子化学计算程序给出的Hessian矩阵信息,然后生成可以让PyVibMS读取的统一格式的XYZ和mode文件,最后将这两个文件载入PyVibMS即可。 UniMoVib是一款可以从近30种量子化学计算程序中读取Hessian、坐标等数据计算谐振频率和(可选)红外强度的Fortran程序。可以将它理解成一个加强版的freqchk程序。目前UniMoVib的代码、手册和例子文件在GitHub上托管:
1.swoole curl https://segmentfault.com/a/1190000019391369
本文介绍了在Ubuntu环境下使用CMake和OpenCV 3.2版本进行编译和安装的过程,并解决了针对OpenCV安装过程中遇到的问题。
codeblocks-20.03的地址如下: 下载地址: https://sourceforge.net/projects/codeblocks/files/Binaries/20.03/Windows/ 进入后,页面如下:
pip 安装pip sudo apt-get install python-pip 更新pip pip install --upgrade pip 更新某个库 pip install --upgrade ... pip install ... --upgrade pip install protobuf==3.0.0 更新所有库 pip freeze --local | cut -d = -f 1 | xargs pip install -U 临时镜像 pip install -i https://
apt-get install libcurl4-openssl-dev
Fortran语言的编译器种类繁多,有Intel Fortran、GFortran、Simply Fortran、PGI Fortran、NAG Fortran 、Ftn95等等。其中最有名的当属In
OpenMolcas是收费软件Molcas的开源免费版本,前两年在GitLab上开源;QCMaquis前几个月在GitHub上开源,二者结合可以做DMRG、DMRG-NEVPT2和DMRG-PDFT等方法的计算。软件的详细介绍请阅读公众号前期教程《OpenMolcas 与 QCMaquis 的安装》,文中也讲了如何联网安装。QCMaquis的详细使用请阅读官方手册
最近需要针对对WRF应用做一些性能优化;下面简单记录WRF model 的安装过程:
[root@localhost MPlayer-0.92]# gcc -v 使用内建 specs。 目标:i386-redhat-linux 配置为:../configure –prefix=/usr –mandir=/usr/share/man –infodir=/usr/share/info –with-bugurl=http://bugzilla.redhat.com/bugzilla –enable-bootstrap –enable-shared –enable-threads=posix –enable-checking=release –with-system-zlib –enable-__cxa_atexit –disable-libunwind-exceptions –enable-languages=c,c++,objc,obj-c++,java,fortran,ada –enable-java-awt=gtk –disable-dssi –enable-plugin –with-java-home=/usr/lib/jvm/java-1.5.0-gcj-1.5.0.0/jre –enable-libgcj-multifile –enable-java-maintainer-mode –with-ecj-jar=/usr/share/java/eclipse-ecj.jar –disable-libjava-multilib –with-cpu=generic –build=i386-redhat-linux 线程模型:posix gcc 版本 4.3.2 20081105 (Red Hat 4.3.2-7) (GCC)
本文主要针对Ubuntu 17.04版本下,opencv进行源码编译安装。开发环境主要针对python 对 openCV库的调用。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍:
报错:无法定位到 libjasper软件包 sudo add-apt-repository “deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main” sudo apt update sudo apt install libjasper1 libjasper-dev
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