学生在寻找适合自己的 Linux 发行版时,会考虑很多因素,其中包括用户友好性、稳定性、定制化以及预装应用程序的可用性,这些因素会有助于他们的使用。
本系列文章首先介绍什么是PCL以及PCL的功能。之后将讲解如何在Linux上安装PCL,为下一步测试、编程、开发做准备。后续的文章将对PCL官网上给出的教程进行解释、编译、调参等辅助学习,期间还会涉及到Linux的一些开发技巧、分享学习心得等。
不知不觉就第5讲了,本次视频没有干货,只是为了保证入门系列视频的完整性而录制的,没啥事就不用看了,反正你需要安装一些软件就可以了。
CDK是结构化学信息学和生物信息学的开源Java库。 该项目由Christoph Steinbeck,Egon Willighagen与Jmol和JChemPaint的开发人员Dan Gezelter于2000年发起。迄今为止,它是在科学界广泛支持下开展的最活跃的开源化学信息学项目之一。
要用Git,首先肯定要安装它。简要说一下Win,Mac和Linux三种平台的安装方法。 Windows Git的官网(http://git-scm.com)提供了Windows下Git客户端的安装包。也可以去msysGit项目的页面上下载: http://msysgit.github.com/ 安装好之后,你会得到一个Git的命令行工具Git-Bash和一个图形界面工具Git-GUI。在后面的教程里,会主要以命令行下Git的使用为主。掌握基本的命令之后,使用图形界面也就没什么问题了。 另外,GitHub提供
写在前面:本文所提供的下载地址以官方的为主,各大平台的为辅.根据安全性和自己网速选择
周围关注Python的小伙伴越来越多,自己也有经常被问到Python怎么学,但工欲善其事,必先利其器,学之前咱先得把环境搭建起来,不然也只能纸上谈兵了。 本文将会以下三部分来讲,尽可能详细介绍,让各位少走弯路:
我刚学完 Python 语法那会儿,手痒想写个项目展示自己的学习成果。但却不知道写个啥,经过几次失败的尝试和碰壁后认清了现实,发现到自己只是刚学会基本语法,想要从零写个项目还差得远。不知道有多少朋友和我一样,手痒想写个项目。但:
vi编辑器是Linux和Unix上最基本的文本编辑器(所有版本的 Linux 都带有 vi 编辑器),工作在字符模式下。由于不需要图形界面,vi是效率很高的文本编辑器。尽管在Linux上也有很多图形界面的编辑器可用,但vi在系统和服务器管理中的功能是那些图形编辑器所无法比拟的。Vim 是Vi improved的缩写,是 vi 的改进版。
昨天简单总结了看资料了解的MQ基本知识点,实际操作以后,会有地方与预想不一致,多次试验后解决,为了加强记忆,需要根据官网文档继续整理,并尽可能实践,没有什么特殊平台要求,不要跟我说直接读官网吗,读源码,你咋那能呢?专业名词那么多,语义表达逻辑又不一样,你要说你专业级口语畅通交谈,我自闭了!
微软原版从Server2019才开始有curl.exe的,Server2019以前的系统里如果有curl.exe肯定是人为集成的,如果集成的curl.exe版本较低,curl.exe https url时可能会报证书错误,详见我这篇文档:https://cloud.tencent.com/developer/article/2396655
github是一个网站,给用户提供git服务。这样你就不用自己部署git系统,直接用注册个账号,用他们提供的git服务就可以。 那是不是只有一个提供可以git服务的网站呢,答案是否定的,除了那个全世界最大的代码网站(github),还有一些小众的gitcafe、gitlab…等等,以及受国内开发者欢迎的oschinagit, 当然是用这些服务都是必须注册使用的,另外再强调一件事情,越来越多的公司都开始用git进行管本控制了,公司肯定是自己搭建git服务了,最常见的是gitlab,如下图。
Python 的版本是这几年被开发者诟病的一大槽点,也让众多新手头疼不已。逐渐退居二线的老版本 2 存在不少缺陷但应用广泛,而新版本 3 为了彻底解决历史遗留问题决定另起炉灶不向后兼容。 对于开发者来说,如果要更新版本,将有大量的代码移植工作,同时还得考虑外部依赖库的兼容性。而对于学习者来说,最大的问题莫过于:我要学 2 还是学 3? 不过今天要说的不是 2 与 3 的选择,而是另一个事情。如果你想兼容并包地看下两个版本的教程,或是已经基本掌握一个版本,打算 get 另一个版本时,就必须要面对如何在你的电脑
由于Python越来越流行,现在咨询我python的也多起来了。很多是刚毕业,或者跨行步入IT,学Python很吃力。现在写一篇入门教程,希望能对大家有帮助。
嵌入式分为广义和狭义两种。广义的嵌入式就是片上系统(system on a chip),包括单片机、PSOC、NIOS、Microblaze等。而狭义的嵌入式就是ARM9、cortex A8等特定的跑操作系统的芯片。这里主要介绍狭义嵌入式的学习路线。
视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
QIIME是微生物组领域最广泛使用的分析流程,2016年起北亚利桑那大学Gregory Caporaso教授开发了QIIME2。
说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面: 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础: 视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
但是就在刚才给一位网友发qt源码包时,突然又聊到了这个嵌入式学习路线的问题,所以这篇文章我会分享一些免费的资源学习以及学习路线:
世界上最好的 Python 编辑器或 IDE 是什么?炫酷的界面、流畅的体验,我们投 PyCharm 一票,那么你呢?本文介绍了 PyCharm、Jupyter Notebook 和 Spyder 在内的 5 种主流 Python IDE,每一种都各有优缺点。不过结合经验教训,不论是纯文本编辑器还是集成开发环境,总有一款是你的最爱,那么快在文末为你最爱的 IDE 投上一票吧。
能感觉出来慌,不止这一位提问题的录友,很多同学都是这样,就是感觉一天天过的很快,也没干什么事情,然后心里就一直恐慌。
无论你是想快速入手Python,还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬,亦或者对Python代码进行优化,本文的python库都能为你提供一些帮助。
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。
1、安装配置JDK,详见http://blog.csdn.net/gavin_dinggengjia/article/details/7363863
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器,而且建议给服务器安装linux系
Gene Set Enrichment Analysis (GSEA/基因集富集分析), 是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个“基因集”,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因是属于同一通路,以及该通路的上调、下调情况,这就是富集分析了。
新手先在自己电脑windows折腾,这里简单入门就不整那么多了,直接windows演示(小伙伴上手了,自己去网上搜索如何在服务器Linux安装python)。
学习Java,有人推荐去培训,有人说没用,其实有钱的,不知道如何学,或者逼不得已去的就可以,也有人自己为了不花这些钱,而选择自学,我觉得也行。
在高校开设ROS相关课程已经积累了一年多的经验,由于自动化类专业在课程安排中不同于计算机相关专业,通常没有Linux相关的课程基础,直接上手ROS较为困难,个人感觉计算机和人工智能联系更紧密一些,而自动化等更侧重机器人系统的相关软硬件集成。
最近在学华为IA的存储课程,在需要做的实验里,有关于NAS的挂载,由于手头没有华为的存储,所以找到可以做NAS的系统,以下是本次实验中的一些步骤。
目前最火的大数据,很多人想往大数据方向发展,想问该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你的专业
上一篇文章 Asp.NetCore轻松学-部署到 Linux 进行托管 介绍了如何在 Centos 上部署自托管的 .NET Core 应用程序,接下来的内容就是介绍如何使用第三方任务管理程序来托管 .NET Core 应用程序,这里以笔者常用的 Supervisor 为例子,从安装环境开始,一步一步的进入 Linux 的世界,部署程序还是以上一篇的项目文件 Deploy.Linux 为基础。
如果说我看得比别人远些,那是因为我站在巨人的肩膀上(牛顿语录)。在我们科研的道路上,除了自己努力实验,数据库对我们而言就是巨人的肩膀,整理好的数据,分析可视化的图表甚至拿来就可以用于文章发表。但是数据库太多,哪里去找我们所需要的数据库呢,或者说有没有什么一劳永逸收集所有数据库呢。大多时候,只知道几个耳熟能详的数据库,比如肿瘤领域的TCGA,Oncomine,cBioportal等,但是数据库都各有优劣,怎么找到最合适的来解决自己的科研问题。
LDSC (LD Score Regression)是基于LD评分的回归分析,主要用于计算表型的可遗传度(heritability)和表型间的遗传关联度(genetic correlation),是群体遗传学常用的分析软件,目前在Github上已收获386颗星,其影响力可见一般(https://github.com/bulik/ldsc)。
本文为大家分享一下三大系统中为什么程序员更喜欢Linux系统,相信很多程序员心中也都有自己的答案,下面就来和小编一起看一看文章中是怎么提到的。
0x00 前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师,聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方,周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门?话题有点大,而且每个人的理解都很不一样,因此我们会先限定一下会对这个话题感兴趣的人群: 做了几年其它软件开发,发现大数据方向更有前景 在校的童鞋,毕业后想搞数据开发,但是学校没相关课程 没搞过软件开发,对之前的工作没信心想搞互联网,发现大数据方向挺不错 本文结构 前面已经限定了一个大致的话题范围,下面介绍一下主要的文章结构: 数据工程
这个时候,你无需理会你的服务器的R语言版本或者R包啦,因为你每次都会 conda activate r 激活你自己的R语言环境哦。我们在这个环境里面安装了 bioconductor的 singlecelltk和singlecellsignalr,因为它们本身就会依赖大量的其它R语言包,所以理论上这个时候你的这个 conda activate r 小环境,已经是比较好的可以用来做单细胞转录组数据分析的啦!
虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”(script language),但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent,Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言,原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言,如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言,并不能与Python相提并论。
之前学习docker的时候,是在windows上直接使用可执行文件安装的,最近需要在自己的服务器上安装docker,特此了解了一下如何安装,这里补一下。 小白学Docker之基础篇 小白学Docker之Compose 小白学Docker之Swarm centos安装docker 安装方式可以分为一下三种,官方推荐的是第一种,但是基于国情,还是下载下来手动安装得好。 仓库安装 手动安装 脚本安装 仓库安装 1. 设置仓库 1.1 安装依赖 $ sudo yum install -y yum-utils \
提前预警:本文适合Java新手阅读(老手可在评论区给下建议),希望大家看完能有所收获。
ROS1和2官网入门教程已经趋于一致,不要通过学习ROS1掌握ROS2,如果之前没有接触过ROS,可以直接了解一下ROS2,有需要再学习,“ROS不是万能的”。
本文转载自简书,作者为向右奔跑,感谢作者的贡献。 ---- 虽然有时觉得Python简单得不像编程语言,知乎上也有人说,“requests 好用的让人想哭”。但当我们学习一门编程语言时,要学习哪些内容,怎么学习,还是很值得深入探究的。 先看一下Python官网上的说明: powerful, fast, easy, 对,这就是赤果果的广告。不过我用下来的感觉确是如此,最大的问题是在于它太强大了有太多的库,貌似没有一个地方可以集中查看所有库的文档(https://pypi.python.org/pypi
基因组学在生物学科的发展中,具有划时代的意义。同时,很多人在刚进入生物信息学领域时,最先接触的也往往是组装基因组,注释基因组。这在我们生信技能树的公号里有详细的教程,需要者可去公号get资源。前面jimmy老师介绍了sra和ebi这两个高通量测序数据存放中心:
对于刚开始接触Python的小伙伴来说,没有思路方法,不知道从何开始学习,把软件环境安装好后就不知所措了!接下来我给大家分享下多位大牛倾力打造的python系统学习流程,一个月才设计完的!
维基百科上这样解释:是一个异步框架的 Web服务器,也可以用作反向代理,负载平衡器 和 HTTP缓存。关于这句话的介绍,我想我之前发的这篇文章能帮到你,这里不重复解释啦。
2018年8月更新: 这个暑假博主和小伙伴、老师一同为师弟师妹们折腾了一个关于计算机学习交流的小社区 0xFFFF ,经过一个暑假的积淀,留下了不少适合计算机入门阅读的内容,推荐给看到这篇文章的你。 关于计算机新手入门的话题 - 0xFFFF
关于nodejs的概念,查了查官网和博客,说他不是一门语言也不是库也不是框架,是一个js的运行环境。 这个概念有些模糊,运行环境这个词让我有些不明所以,又往后查了查看了看,最后发现这东西是用来写后台的,说javaphp能做的他都能做。。。 这就有些可怕了,那我们学java的去干什么(滑稽)。 摆出再多的概念不如自己在学习过程中自己领会,还是直接动手比较好。
1.为啥我们要学习Linux? 我们干嘛要学习Linux? Linux能给我们带来什么价值呢? Linux给我的感觉就是稳定,免费,性能好. 稳定,体现在哪里?我们使用PC机,安装的操作系统一般是wi
不知不觉就第6讲了,本次视频没有干货,就是为了给想转化到生物信息学的朋友科普一下我们生信工作者一般在做啥子。
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