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
大家好，我是鱼皮。 今天来聊一个老生常谈的问题，学编程时到底选择什么操作系统？Mac、Windows，还是别的什么。。 作为一个每种操作系统都用过很多年的程序员，我会结合我自己的经历来给大家一些参考和建议。 接下来先分别聊聊每种操作系统的优点和不足吧。 Windows 先说下国内用户最多的操作系统 Windows。我第一次接触 Windows 还是在小学一年级，也算是用了近 20 年的 Windows 吧。一直到大三进入企业实习前，我都是 Windows 的忠实用户。 当然了，大学前用 Windows 最
在操作系统领域，Windows可谓是笔记本和台式机上的绝对霸主，iOS和安卓在手机上分庭抗礼，而对于Linux，很多朋友有所耳闻，但了解并不多。今天我将简单介绍一下为什么有志于进一步深造的研究生都要学习一下Linux，Linux的现状以及如何开始入门学习Linux。
我们常常听到很多人说要学学Linux或者被人告知说应该学学Linux，那么学Linux到底要学什么？
如果是想通过培训掌握生物信息学，那么可以参考：彻底入门生物信息学，可能需要12天！ 推文介绍的。
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：
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。
为了进一步强化大型主机的功能，让主机的资源可以提供更多的使用者来利用，所以在1964年， 由AT&A公司的贝尔实验室(Bell)、麻省理工学院(MIT)及奇异公司(GE美国通用电气公司)共同发起了Multics（多路信息计算系统）的计划， Multics计划的目的是让大型主机可以同时支持300个以上的终端机连线使用。
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。
包括cd touch cp mv rm ls，find，切换目录，创建，复制，移动，删除，查看，查找等等
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
社会工程学：一种通过对受害者心理弱点、本能反应、好奇心、信任、贪婪等心理陷阱进行诸如欺骗、伤害等危害手段取得自身利益的手法。
对于很多初学者来说,linux的入门都是非常的困难的,有的人看到一大堆命令就头痛,今天小编就和大家讲述下我学Linux的过程。
据不完全统计，Linux在数据中心操作系统上的份额高达近70％。它一般运行于服务器和超级计算机上，我们日常访问网站背后的数百万台服务器很大几率运行着的操作系统就是Linux。
其中网页工具和云平台都不是针对专门的生物信息学工程师设计的，因为并不需要使用者会编程语言，所以使用起来非常简单。下面来一一介绍一下它们：
嵌入式学习是一个循序渐进的过程，如果是希望向嵌入式软件方向发展的话，目前最常见的是嵌入式Linux方向，关注这个方向，我认为大概分3个阶段： 1、嵌入式linux上层应用，包括QT的GUI开发 2、嵌入式linux系统开发 3、嵌入式linux驱动开发 嵌入式目前主要面向的几个操作系统是，LINUX，WINCE、VxWorks等等 Linux是开源免费的，而且其源代码是开放的，更加适合我们学习嵌入式。 你可以尝试以下路线： (1) C语言是所有编程语言中的强者，单片机、DSP、类似ARM的种种芯片的编程都
R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？
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。
在生信分析人员如何系统入门R(2019更新版) 里面，我提到过Linux基本上几十年都没有怎么变动过基础知识的，哪怕你现在搜索到十几年前的Linux教学视频，也不会觉得尴尬。而且Linux属于IT工程师必备技能，IT的发展程度远超于我们，再加上各种马哥鸟叔，还有黑马训练营公开30天完整教学视频，按照道理我是没有必要在他们IT专业人士面前班门弄虎的， 毕竟他们随便拿几个偏门知识点就可以问倒我了！不过我们生信技能树的特色是主打生物信息学方向技能建设，而它作为一个典型的教交叉学科，想在此领域成为一个专业靠谱的生信工程师，我们实在是做不到在任何一个非核心知识点投入过多的时间和精力。
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。
首先介绍一下自己的来路，我是一个纯粹的开发出身，比较熟悉的开发语言是Java和Python。之前的工作也基本上都是和开发相关，对于云计算仅仅懂得“调用调用API”。 和很多初入云计算和SDN的人一样，随着工作和“云计算”的关系越来越深入，特别是自己加入到电信之后发现对“网络”的要求越来越高。没有任何传统网络基础的我是一脸懵逼，凭借着大学时候学过《计算机网络》的一点基础知识通过很长时间的摸爬滚打有那么一点“感悟”。现在把自己的“感悟”分享出来，希望能对“在路上”的朋友有点帮助。 我先分享一下自己对SDN和做S
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
Linux是一套免费使用和自由传播的操作系统。说到操作系统，大家比较熟知的应该就是Windows和MacOS操作系统，我们今天所学习的Linux也是一款操作系统。
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。
基因组学（genomics）是对生物体所有基因进行集体表征、定量研究及不同基因组比较研究的一门交叉生物学学科，基因组学的目的是对一个生物体所有基因进行集体表征和量化，并研究它们之间的相互关系及对生物体的影响 。机器学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。改善疾病诊断方案，了解应该使用哪些药物和给谁服用药物，最大限度的减少副作用，最大限度的提高疗效，所有这些都要求从基因组原始数据开始进行分析。这将是一项非常耗时的过程，因为涉及到的变量太多了，而深度学习恰恰能帮助缩短这一过程，近两年国内外顶尖课题组MIT、Harvard University、UPenn、清华大学、复旦大学等都在从事深度学习基因组学的研究，这一研究成果更是多次发表在Nature Reviews Genetics、Nature Methods、Science Advances、Cancer Cell、Nature Biotechnology 等知名国际顶刊上，为我们发表顶刊鉴定了基础。
今天给大侠带来求求你，不要胡乱“归属”ZYNQ，其实并不是所谓的FPGA！话不多说，上货。
今天来聊一聊如何成为一枚初级软件测试工程师？之前在贴吧和知乎经常收到小伙伴私信问如何转行到互联网行业，以及谈到自己半路转行没什么经验，也不是学的计算机相关专业，比较迷茫该怎么学？甚至询问要不要去报一个培训班学习......
在全球顶级开源会议KubeCon +CloudNativeCon + Open Source Summit ，经陈莉君老师的引荐，我们有幸认识了这位长期活跃在一线的全球顶级内核开发工程师李勇老师，李勇老师本人风趣幽默，面对这位内核大牛就像面对一位亲切的学长，他为我们讲述了他从一位主修经济学的大学生由于在图书馆翻开一本薄书后一发不可收拾的爱上内核，一路走来崎岖而有趣的故事，李勇老师一直在把他目前的成果归结于幸运，而在这其中我们深深的意识到，越努力越幸运。毫无疑问，李勇老师是一位努力的天才。
1、第一件事是帮导师注册一个自己的公司，方便所做项目的推广和介绍，另外和外面合作项目可以少交点税。
安装详细过程见网盘附件《Linux就该这么学》.pdf的2-16页，我太懒了不想一一截图了，下面只说重点设置部分。
如果这里面确实没有你需要的NGS技术，你需要做的仍然是看完我这些视频，搞清楚我是如何学习一个ngs技术的，然后把这个技能迁移到你自己的ngs数据。你会发现，万变不离其宗，本质上都是Linux能力，如何在服务器里面配置和管理软件，如何看各个软件说明书文档。
在 「关于我 」那篇博文里，朋友们应该知道了我不是科班出身，是由机械强行转行到Linux应用开发方向。下面我就详细向大家介绍自己这一路上的转行历程，希望对大家有所启发。
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
Pydroid 3免费高级版app是一款安卓手机上的开发利器，离线Python 3.7解释器：运行Python程序不需要Internet。
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。
我们之前分享过一篇文章：清华大学生物信息学课件资料分享，各位屯资料的小松鼠，有没有认真跟着学习呢？
我在100ASK_IMX6ULL售后群里，发现很多初学者只有单片机基础，甚至没有单片机基础。在学习Linux时，对很多概念比较陌生，导致不知道学什么，也不知道学了之后有什么用。所以我趁着五一假期，编写此文。
近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点
新手学习Linux，在win平台上用VMware搭建Linux系统，从最基本的Linux知识开始学，也可以找网上的视频教程。扎扎实实学好基础。
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。
python这些年在编程语言排行榜上名次一直在上升，这个并不是偶然。python发展了几十年，中间好长一段时间无人问津，现在已经发展很成熟了，像新的语言go很多需要的包都没有，而python上各种包很多，用户开发不可能自己慢慢写包，直接调用包，快得多，有立杆见影的效果。
嵌入式是一个很流行的开发模式，前几年Android还没出来的时候那是老火了。这几年被Android开发的风头盖过了。其实Android的本质开发也是嵌入式开发，只不过人家Goolge强悍，屏蔽的硬件差异，统一的开发工具，让大家都能轻轻松松开发软件。开发一般App java就搞定了，但是要开发高性能游戏等用java开发就有点跟不上效率了，但Android有jni开发，这个就完全跟嵌入式开发一样了，只是一些调用方式跟传统的嵌入式开发有些不同。 嵌入式开发首先必备技能c/c++, 没有之一。c/c++即能很好
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
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。
如何跨越摆在生信入门菜鸟面前的三大障碍的。 第一大障碍：透析数据背后的生物学知识，完成从测序数据到生物问题的连接； 我的做法： 通过谷歌百度了解fasta、fastq格式是什么？想必维基百科上的fa
·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
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