一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi，数据处理速度赶上 GPU？ Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章： 如何设置 Lin
这几天为了优化原有的数据处理框架，比较系统的学习了storm的一些内容，整理一下心得
生信分析人员如何系统入门linux？ linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了，鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题，对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学，该学什么，该花多少工夫，学习重点是什么？ 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看，可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
在Linux的广阔生态系统中，Lua作为一种轻量级、可嵌入的脚本语言，已经得到了广泛的应用。虽然Lua本身并不是Linux的一个直接命令，但它可以通过命令行解释器（如lua或luajit）来执行Lua脚本，从而在数据处理和分析中发挥重要作用。本文将带您了解Lua在Linux下的使用，包括它的定义、工作原理、主要特点、使用示例以及最佳实践。
接下来 使用conda安装aspera，新建download子环境，然后在该环境下面安装指定软件 ，就可以高速下载 不同 数据集的fastq文件 ，代码如下：
Shell 脚本编程是 Linux 系统中的一项强大工具，通过脚本编写可以自动化执行任务、管理系统以及进行复杂的数据处理。本篇博客将带你进入 Shell 脚本编程的世界，探索其基本概念、语法以及如何利用脚本编写更高效的命令和任务。
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/activity_selection?source=5176.11533457&userCode=3enjgk6n
软件架构的数据流风格是一种组织软件组件的方法，其关注点在于数据的流动方式及处理过程。在数据流风格中，数据从一个组件流向另一个组件，每个组件对数据进行处理后，再将其传递给下一个组件。这种风格强调的是数据处理的顺序和方式，适合于数据处理和数据转换密集型的应用程序。
Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义：Package, dependency and environment management for any language—Python, R
S4对象的讲解(这个是综合性质的讲解，因为bioconductor系列的包的基础就是一系列对象及函数，需要细致的讲解)
注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新，放在了Extras的部分。
Linux I/O（输入/输出）是操作系统中一个至关重要的组成部分，它涉及到数据在内存🧠、存储设备💾、网络接口🌐等之间的传输过程。在Linux中，I/O操作不仅仅是文件读写那么简单，它包括了一系列复杂的机制和策略，旨在提高数据处理的效率，保证系统的稳定性和性能。📊
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
生物信息学是真正的大数据专业，对计算资源要求较大，很多时候需要在服务器上分析数据，而 Linux 是最常用的服务器操作系统。
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
作为一种广泛应用于软件开发的编程语言，C语言在工业应用领域也发挥着重要的作用。在本文中，我们将深入探索C语言在工业应用中的应用场景和价值，并重点关注它在Linux和Windows系统中的工业化之路。希望本文能为您介绍C语言在工业领域的实际应用，并帮助您更好地理解和应用C语言。
作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。
确实，我们虽然有一个专注于单细胞数据处理技术分享的公众号：《单细胞天地》，但确实是一直专注于常规的单细胞转录组数据分析，无非是降维聚类分群，以及不同分组看细胞亚群比例差异或者表达量差异。上游就是我们多次分享过cellranger流程的笔记，大家可以自行前往学习，如下：
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
本文讲解了Storm故障容忍性(Fault-Tolerance)的设计细节：当Worker、节点、Nimbus或者Supervisor出现故障时是如何实现故障容忍性，以及Nimbus是否存在单点故障问题。
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
进入新公司差不多到半个月多了，刚好碰到稳定性相关测试-需要24H监控设备的CPU和内存使用率，来确认CPU使用是否过高（不超过80%），是否有内存泄漏的情况发生（稳定）。之前测试的人好像直接用Linux-top命令，然后筛选出现相关信息写到文件，在自己检查整个趋势？带我的老哥来一句：你是会Python是吧？要不你看看能不能写个工具？那我只能说好吧！我是个新人，不敢说话呀！然后开始了4个晚上加班才完成这个工具。
上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解：
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。 自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多
在Linux的广阔世界中，命令行工具是我们与系统交互的重要桥梁。其中，lsns命令，虽然不像ls那样广为人知，但它对于理解和操作Linux的命名空间（namespace）来说，是一个不可或缺的工具。本文将带你深入了解lsns命令，包括它的定义、工作原理、主要特点、使用示例以及最佳实践。
有感而发，这里简单的整理了一下我们《生信技能树》团队七八年的资源的十分之一推荐给大家。
近日，经 LF Edge 委员会投票决议，EMQ 旗下的开源项目 EMQ X Kuiper（以下简称 Kuiper）作为「Stage 1 - At Large」正式加入 LF Edge 基金会。
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
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在Linux系统中，mknod命令是一个强大而灵活的工具，用于创建设备文件节点和命名管道（FIFO）。本文将带您深入了解mknod命令的各个方面，包括其定义、工作原理、主要特点、应用示例以及使用时的注意事项和最佳实践。
在Linux的广阔世界中，每个命令都有其独特的用途和价值。今天，我们要深入探讨的是mcookie这个命令，它虽小，但功能强大，尤其在数据处理和分析中扮演着不可或缺的角色。
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：
的确，实时这个名词在现代这个科技社会越来越重要，仅以此篇文章记录我的Apache Flink实践学习过程~
六月，我们发布了 Neuron 2.1.0 版本，这个版本主要与 eKuiper 进行了深度集成，可一键部署携带数据处理功能的 Neuron。此外，我们主要专注于新驱动的开发，新增南向驱动 DLT645，并对部分功能进行了优化，以更加贴合实际应用场景的使用。Neuron 的 Dashboard 页面进行了开源，用户现在可以对前端界面进行定制化的开发。
在Linux环境中，高效的数据压缩和解压缩是数据处理和分析中不可或缺的环节。lz4命令（注意：这里假设的lz4可能并非Linux标准命令，因为它不是广泛认可的压缩工具名称，但类似的工具如lz4hc、lz4frame或基于LZ4算法的压缩工具是存在的）通常指的是使用LZ4算法进行快速压缩和解压缩的工具。LZ4算法以其极快的压缩和解压缩速度而闻名，尤其适用于需要快速实时处理大量数据的场景。
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 📷 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
ReCap Pro 2021是由Autodesk开发的一款专业的点云数据处理软件，旨在通过简化扫描点云数据的处理流程，提高用户的工作效率以及准确性。
MongoDB，作为一款高性能、开源的NoSQL数据库，因其灵活性和可扩展性，成为了众多开发者和企业的首选。在Linux环境下部署MongoDB，不仅可以充分利用其高并发和大数据处理能力，还能享受Linux系统的稳定性和安全性。本文将详细介绍在Linux系统下安装MongoDB的步骤，包括不同发行版的安装方法、配置调整以及安装后的验证过程，帮助你顺利搭建MongoDB环境。
《Linux使用笔记1-Windows下如何用Xmanger连接Linux服务器》随着时代的发展，计算机要处理的数据量越来越大，个人计算机在一定程度上已经不能满足数据处理的需求呢，因而一般公司都会配有服务器，有需要大量数据处理的工作就需要交给服务器来处理了，今天就来说说怎么在Windows下连接服务器。首先，要下载的软件是：Xmanager Enterprise 5（百度一下）1.打开XShell5 此时显示的是登录界面，每个人在服务器里都会有一个账户（节点），连接方式是SSH，输入命令为：ssh 用户名@服务器地址（例如：ssh xiaobai@172.3.4.5）2.连接无误后就会提示你输入密码，你输入密码就好，完成后就进入linux的客户端模式了，之后做你要做的工作就好了。3.在使用结束后 输入exit 就可以退出当前用户
大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段，处理的数据量是TB级，甚至是PB或EB级的数据，是传统数据处理手段无法完成的，大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等，汇集的是IT最热门、最流行的IT技术，大数据是机器学习、深度学习、AI等尖端可以领域的基础架构。
这里面的MeDIP-seq指的是DNA，那么MeRIP-seq其实就是RNA水平的又叫做m6a测序，恰好看到了咱们的表观微信交流群我们的生信技能树优秀转录组讲师在分享全套MeRIP-seq文章图表复现代码，我借花献佛整理一下分享给大家：
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