看透了如此多的秘密,我们已停止相信尚有不可知之物。然而,那不可知之物却仍然坐在那里,冷静地舔着自己的嘴唇。
在技术行业里,人才的唯一衡量标准就是技术能力,而技术能力,就代表着你的薪资、职位、话语权。很多人都经历过,跟自己同时入行甚至入行还晚的人,成长速度却远超自己,短短两三年就拉开了差距。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于Go 语言并遵从 Apache2.0 协议开源。它可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。
但是读过的每一本技术书籍,都内化在手指上了,只要给个键盘,就能给它实现,投资比非常爆表
本杂志开源(GitHub: ShixiangWang/weekly[1]),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。
https://www.thecodedmessage.com/posts/oop-1-encapsulation/
毫无疑问,处理数据的首要条件是理解数据从产生,对应到我们这个系列,也就是了解三维基因组的背景知识,如下:
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
做生物信息的小伙伴对Linux操作系统应该并不陌生,因为它具有优秀的底层架构和卓越的计算性能。很多耳熟能详的测序数据分析软件,都只有Linux版本,像bwa,samtools, bedtools等等。
到目前为止,我觉得不管是在公众号后台、知乎还是微信上面我被问的做多的就是:“大佬,有没有 Java 学习路线和方法”(大佬属现代流行的客气称呼,本人非大佬哈)。大概 5 个多月之前,我在公众号发过一篇类似的文章:【原创】Java 学习路线以及方法推荐。今天突然想到能把一些读者问我的一些常见问题汇总起来,于是利用下班后的时间,我先把这篇文章重新完善了一遍。另外,我把 Java 学习的一些常见问题整理在了 JavaGuide 上,并且单独为它开了一个 tab,以后我会整理一些常见的 Java 学习方向的问题放在这里避免重复回答一些常见的问题。
Java世界中存在许多工具,从Eclipse,NetBeans和IntelliJ IDEA等著名的IDE开始到Java开发人员应该知道的JVM分析和监视工具,如JConsole,VisualVM,Eclipse Memory Analyzer等。
在一个简单的能采集声音的然后低通滤波后播放声音的嵌入式系统中就可以看出分工和模式:
A comparison of single-cell trajectory inference methods[1](Saelens et al., 2019)的作者做了一个R包--dyno为终端用户提供完整的TI分析流程,dyno特点如下:
作为一个用过30多年电脑和20多年Linux,以及10+发行版,从486(80486)一路走来的老菜鸟,却依然对此充满好奇。
Comparison of mutation loads (A), neoantigen load (B), HRD scores (C), CTA numbers (D), necrosis (E), and ITH scores (F) among the three clusters. In the violin plots, the mean values are plotted as red dots, and the boxplot was drawn inside the violin plot.
本文主要介绍Java程序员应该在2020年学习的一些基本和高级工具。如果你是一位经验丰富的Java开发人员,你可能对这些工具很熟悉,但如果不是,现在就是是开始学习这些工具的好时机。
本文主要介绍Java程序员的一些基本和高级工具。如果你是一位经验丰富的Java开发人员,你可能对这些工具很熟悉,但如果不是,现在就是是开始学习这些工具的好时机。
本文主要讲述了如何快速学习C语言以及学习路线。作者强调了C语言的重要性,并给出了学习C语言的路线图。通过思考、记录总结和灵感、整理笔记等方法,可以更好地学习C语言。
最近很多入群的小伙伴私聊我Java后端怎么学?学了之后能干什么?学了这个之后接着学什么?我曾和他们一样迷茫的走了一步步,现在抽时间给大家整理一份学习的技术路线,献给迷茫的小伙伴!
大家好,今天和大家分享的是今年3月份发表在Cancers (IF:6.126)杂志上的一篇文章,The Impact of Normalization Approaches to Automatically Detect Radiogenomic Phenotypes Characterizing Breast Cancer Receptors Status”,作者希望通过不同归一化方法处理影像学相关表型数据后,不同机器学习方法对于鉴别乳腺癌受体状态的性能情况。
生信的作用越来越大,想学的人越来越多,不管是为了以后发展,还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情,也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作,却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作,但不懂得背后的原理,不知道什么参数需要修改,结果可以出来,却把握不住对还是错。
第一种方法纵向或者横向来读都可以,因为代码量不是很大。《linux内核完全剖析》《linux内核完全注释》是引导你横向阅读的书,《linux内核设计的艺术》是引导你纵向阅读的书。建议横向纵向结合着来,纵向跟着bochs调试工具来是必不可少的,当遇到问题时进入到相应的功能模块横向拓展一下。
本文主要介绍Java程序员应该在2018年学习的一些基本和高级工具。如果你是一位经验丰富的Java开发人员,拥有5到10年的经验,你可能对这些工具很熟悉,但如果不是,现在就是是开始学习这些工具的好时机。
空转细胞类型聚类方法大PK 此前小编已经为大家整理过 👉 10款空间转录组去卷积工具的综合比较,除了去卷积,聚类也是空转数据分析中的关键步骤。近日,《Briefings in Bioinformatics》发表了综述文章,根据聚类性能、鲁棒性、计算效率和软件可用性对七个软件工具提供的15种聚类方法进行了综合测试。 📷 测试数据集及算法信息 为了全面评估不同聚类方法的性能,研究团队基于不同技术准备了七个具有真实位置信息的空间转录组学数据集。同时设计了一个RShiny程序,使用真实数据提供的空间位置并考虑到预定
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛,很多人都想要从事大数据技术开发工作,但是,请问要怎么做,路线是什么?从哪里开始学?学哪些?这是一个大问题。对于我自己来说,最近也在学一些大数据开发相关的技术,所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》,希望对你有所帮助。
此前小编已经为大家整理过 👉 10款空间转录组去卷积工具的综合比较,除了去卷积,聚类也是空转数据分析中的关键步骤。近日,《Briefings in Bioinformatics》发表了综述文章,根据聚类性能、鲁棒性、计算效率和软件可用性对七个软件工具提供的15种聚类方法进行了综合测试。图片测试数据集及算法信息为了全面评估不同聚类方法的性能,研究团队基于不同技术准备了七个具有真实位置信息的空间转录组学数据集。同时设计了一个RShiny程序,使用真实数据提供的空间位置并考虑到预定的空间模式,将真实细胞类型标签分
最近,北大学霸的LeetCode刷题笔记在GitHub上疯传!已经有不少人靠它手撕算法题,拿下了字节、腾讯等大厂offer!
【新智元导读】今天我们要介绍的主人公叫 David Venturi。一年前他还没有编程背景,凭着对数学的爱好开始上网自学。后来他被加拿大一所大学的计算机科学专业录取,但仅过了两个礼拜就退学了,因为他发现想学的东西都能在网上找到。于是,Venturi 综合 edX、Coursera、Udacity 等网站,自己设计课程组合,在家完成了数据科学家“硕士学位”。下面就让新智元来带你看看他的私人课表——他能做到,你同样也可以! 温馨提示:这些课程可不是看看视频就能应付了事的,它们都是带有一定的互动性,而且有的课程的
渗透测试(penetration test,pentest)是实施安全评估(即审计)的具体手段。
这本书总共包含21章也适合入门,是一本不可多得的编程必备书籍。知识点更详细,但内容上对初学者来说没上一本通俗易懂(个人觉得)
学习任何编程知识都是循序渐进的过程,只靠单方面的练习很难系统的掌握,学习编程是一个体系工程,剑走偏锋的做法不一定是最佳的,自学编程的人一般能坚持完前三个月后边就有机会了,回到题目中有关linux的学习方法,只是会使用命令行只是一种非常简单的操作方式,距离真正掌握linux还有非常遥远的距离。学习编程首先做好一定的心理准备,要做好长期作战的准备,一般用两种人适合学编程,一种是对编程特别感兴趣;一种是需要编程这份工作,所以在遇到问题的时候也能咬紧牙关挺过去。
《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 :零基础入门 《穿越计算机的迷雾》:零基础,但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 :除了第6章是讲压缩之外,别的都应该读一下
移动互联网取代PC互联网领跑在互联网时代的最前沿,Android和iOS一度成为移动互联网应用平台的两大霸主,成为移动开发者首选的两门技术,HTML5以其跨平台的优势在移动互联网应用平台占据重要位置,可以说是后来者居上。 由于技术的限制难以催生出更多的新应用,互联网+的产品日渐饱和,移动互联网从巅峰时代逐渐趋于平缓发展,下一个时代谁是主场?下一门应用技术谁来掌门?
值得思考的是,如果你作为一名纯小白,你认为能够为你提供系统学习的生信核心修炼体系是怎么样的?
近年正是国内网络安全相关产业飞速发展的阶段,网络安全问题已经成为社会“热点中的热点”,对Kali Linux的研究也越来越热门。过去,几乎是高手才会涉及的Kali Linux,也成为了网信爱好者们争相学习的工具,从而受到了广大网络安全从业人员的喜爱。
作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:说到学习之道,方法很重要,好的学习方法能让你比他人更快地入门到精通,比如本周被 3k 多人 pick 的 learngo 项目,它收录了多个例子和练习,新手 Go 开发可快速习得 Go 编程之法。本周 TheAlgorithms 开源的 C-Plus-Plus、Python、Java 等也明示另外一条学习之路,虽然不如标准快效率高,但是算法绝对是学习一门语言的不二之选。当然,前人言传身教的最佳实践也是不一个不可放过的耗资源,比如 Jetpack MVVM 最佳实践
Go 学习路线拖了好久了,主要是 Go 不像 Java,有着丰富的学习资料 + 过来人的各种踩坑,Go 的话,网上的学习资料比较零散,而且很多还是培训机构的,罗列一大堆知识,可能初学者看了和没看一样。
这届ACL的最佳论文是《Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList》。(文末附论文链接)
但是大多数笔记应用的设计并不是以程序员作为目标受众,这些程序可能会让使用者用起来很难受,甚至完全放弃这些工具。这就是为什么我们为你找来了这些最好的笔记工具。快来看看——你会爱上它们的!
自学Python要按照什么样的学习顺序?首先要有一个详尽的学习大纲,对于学习Python的各种知识点要安排的详略得当,做到由易到难,循序渐进,才能长久的坚持学下去。除了基础的理论知识,项目实战也是自学Python必不可少的环节。下面来和大家详细讲讲自学Python的路线,感兴趣的小伙伴赶紧接着往下看吧!
其实还有很多不错的博客,不过,现在国外不错的博客都在一个叫 Medium 的网站,我也发现我 Google 很多东西时都会到这个网站上。这个网站上的内容不只有技术的,还有很多很多其他方面的内容,比如文化、艺术、科学等等。这个网站就是一个博客发布系统,其是由 Twitter 联合创始人埃文·克拉克·威廉姆斯(Evan Clark Williams)和克里斯多福·艾萨克·比兹·斯通(Christopher Isaac Biz Stone)创办的,这两个人觉得 Twitter 上全是垃圾没有营养的信息。所以,创办了 Medium,这个平台上有专业和非专业的贡献者,亦有受雇的编者。
刚开始学Docker的时候因为不知道Docker跟以前在VirtualBox里安的虚拟机还有Vargrant有啥区别,我都是习惯性的把开发环境里用的东西往单个容器里塞。后来看网上的教程还有别人分享的案例多了后,才知道把应用容器化的第一步是:要把应用用到的东西拆解放到多个容器里。慢慢地我发现不少人刚开始学Docker时候跟我一样都有刚接触时把Docker当虚拟机来用的问题,比如我特别早以前发过一篇文章《用Docker-Compose搭建Laravel开发环境》里,我用三个分别装着PHP、MySQL和Nginx的容器搭建了一个开发环境。有读者就问了这么一个问题:
经常有计算机专业的师弟师妹问我,“c++和java都上过课,可是学的都是皮毛,我现在是继续自学c++,还是java呢?哪个更有前景?pyhton和php好像也不错,师兄你怎么看?”然后还给我看最新的T
最近网上讨论的一个比较火爆的话题是「非专业IT从业人员是否该学习编程」 编程的本质其实就是「人」命令「计算机」来做事情,而电脑软件也起同样作用,它们之间的差异在于, 编程对计算机的可控制程度更高一些,编程语言是一种特殊的计算机软件。如果将软件的使用看作是去饭店吃饭,那么编程就是去菜场买菜,然后回家自个做。 显然,直接饭店吃饭比较快捷,然而,如果有手艺,自己做的菜肯定更加适合自己的胃口。 学不学编程看自己的兴趣和工作需求 ,然而,如果决定要学编程, 那么不妨看一下下面我说的内容。 非专业IT从业者,不建议学习
大家好,欢迎查阅第 384 期《Rust 周报》!Rust 是一种系统语言,主要追求三个要素:安全性、并发性,以及高性能。本文是其开发进展和社区生态的每周摘要。如果您想提出意见或建议,请在推特联系我们账号 @ThisWeekInRust,或者在 github 向我们发送 PR。想参与吗?我们期待您的贡献。
ACL 是自然语言处理领域的顶级会议,根据刚刚发布的最新版 Google Scholar Metrics,ACL 继续领跑计算语言学领域,h5 指数达到 135。
Linux普及度不高主要说的在桌面版里面,在服务器以及移动设备端有些非常大的占比,特别是移动端占比,所有的安卓手机设备都是基于Linux内核,单纯的说Linux系统普及度不高明显存在问题。Linux桌面版推广不起来主要是应用生态系统无法构建,就拿国内来讲安装一个Linux系统里面常见的工具几乎都用不了,所以在桌面版几乎很难推广起来,这就是很多人说的普及度不高原因。
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