经常有读者问小编可否推荐一些 Linux 入门书籍，正好最近在知乎也看到类似的问题，如几个零碎的命令难以在 Linux 环境中存活，所以如果要真正形成自己的知识体系，还是要靠阅读专业书籍来积累。
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。
https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/activity_selection?source=5176.11533457&userCode=3enjgk6n
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：
今天，我要给大家介绍一个生产力工具(装逼神器)Shell，它叫Nushell，它是用Rust写的，安全性提高的同时，Bug率也降低了，NuShell 专注于实现以下目标：
大一之前一直用的XP，那时刚开始学C，用的turbo C 2.0，蓝色屏幕，界面老式古典。
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
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。
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
会在当前用户目录下创建 .condarc 文件，可以查看更换源前后该文件内容的变化
后面一路默认，账号密码啥的自己设，不要太花里胡哨，没人要去登你的系统，123456就够了、
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。
继上篇 上次文章讲了为什么程序员要会linux，承蒙厚爱，有不少同学感兴趣。此篇分享我学习linux的辛酸史，并分享我的linux系统环境包，可支持一键导入安装 初识linux 每一个折腾过linux的人都有自己的辛酸史，最典型的莫过于中国台湾的鸟哥，他的私房菜基础篇光是吐苦水就写了不少篇幅。很佩服他这种能将吐苦水当成乐趣，并整理成文章的能力。自己学会技术并不难，要将学会的知识讲清楚就很难了。 我真正接触linux是在2015年，那时候连上服务器主要是修改一些配置文件，或者调试一些在本地无
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 \
在简书上偶然看到的，链接是 再见FTP/SFTP！是时候拥抱下一代文件传输利器Croc了 - 简书 (jianshu.com)
去年，我们的Volume I成功发表40篇论文，获得60000多次阅读和下载量，效果良好，所以Frontier出版社主动联系我们积极筹办Volume II，现已开放在线投稿，欢迎赐稿主题为“计算表观遗传学”，与细胞重编程，人类疾病，细胞分化相关的计算表观遗传学方向的研究者不要错失良机。
写在前面，博主本身并没有开始做接口自动化测试，目前刚刚学完postman的教程，了解工具，现在脑海中基本上的框架是已经有了，因为我们知道postman的collection是可以命令行执行（nodejs+newman）的，那么就为我们做Jenkins持续集成提供了良好的基础，之前博主让开发分配了一个linux虚拟机，可以用来跑接口测试脚本，想来会比我的另一台win7性能要好，因为是centos，搞linux的对gui并不感冒，那么涉及到一个问题，我windows下面的collection json文件如何传输到linux远程主机上，恰好博主使用链接linux的工具是xshell
2、下载linux镜像文件放手机存储卡存储，放到Download/images/以下
下面是学员解决问题的记录 (生信技能树学员 ) 自我介绍：我是一名儿科医生。硕士毕业工作已有十年的时候，在职博士还没有毕业方向，觉得生信学习或许是一个新的出口，于是跟随生信技能树的马拉松课程学习了数据挖掘，也学习了一些Linux的基础知识。一边忙碌的临床工作，一边挤时间学习这从未接触过的领域，到如今刚好一年，结合部分临床实验数据、数据挖掘生物信息分析等内容，终于完成了毕业论文的撰写。目前博士论文刚刚通过盲审评阅，等待着毕业收尾工作。非常感谢生信技能树的各位老师。 💡当你开始学习生信时，一定会遇到各种报
今天开始正式步入Linux的学习！Linux对于我来说是一个全新的知识，因为界面非常陌生所以操作起来比较困难，本周临床任务不多，计划本周内学完Linux的四节课程，加油！
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：
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
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。
大家都知道在性能方面，Linux系统是远远优于Windows系统的，所以我们整个分布式爬虫的部署也是在Linux的子系统centos上，所以大家都要有一定的Linux基础。
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。
由于Hadoop需要运行在Linux环境中，而且是分布式的，因此个人学习只能装虚拟机，本文都以VMware Workstation为准，安装CentOS7，具体的安装此处不作过多介绍，只作需要用到的知识介绍。 VMware的安装，装好一个虚拟机后利用复制虚拟机的方式创建后面几个虚拟机，省时省力，需要注意的是需要修改每个虚拟机的IP与主机名。 所有虚拟机采用NAT模式上网，而且要保证与物理主机的IP互相能访问。 需要注意的几个问题。nat如果上网首先需要查看物理机（pc机）这个服务器已经启动
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。
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。
人人贷网站需要用户登录才能看到其相应的借贷人信息。也就是说在爬取数据时，需要用户登录。回顾之前的代码，我想是保存cookie这种方法是不能用了。必须找到一种新的方法来模拟登录网站。查了许多资料，数据捉取无外乎有3种方法： 1．直接抓取数据。 2.模拟浏览器抓取数据。 3.基于API接口抓取数据 综合分析，我决定用第2种方法"模拟浏览器登录"，那得找好相应的python包，网上有：mechanize，selenium等等。 1.mechanize包的尝试 br.select_form(nr = 0)
如何才能接触到linux? 桌面系统window的天下，各种软件应有尽有，不用它用谁？linux都这么些年了也没发展到大范围使用。window你点鼠标就行，而linux你得用键盘去完成工作，要记忆的东
学习生信的过程中怎么能少了Linux呢。但是很多人都是Linux新手，又不想花钱买服务器，这里有个免费的网页版Linux服务（链接在文末），足够学习基础的Linux命令！
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。
不可以语音连线，可以打字提问。文字能梳理提问的思路，必要时还需要辅助图文并茂参考文献这样的话我们才能更好的回答学术问题
现如今Linux也逐渐成为程序员的必备技能，后端、运维、移动开发都会接触到Linux，所以，对于Linux，你或多或少都得学一点，而不是在面对Linux系统的时候手足无措。
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。
由于Hadoop需要运行在Linux环境中，而且是分布式的，因此个人学习只能装虚拟机，本文都以VMware Workstation为准，安装CentOS7，具体的安装此处不作过多介绍，只作需要用到的知识介绍。
今天开始学习转录组测序的上下游分析了，艰苦地学完Linux之后感觉生活又光明了！虽然Linux的命令还不太熟悉，只能先想要做什么再从笔记里搜搜关键词，但基本上能跟得上，不用像学Linux一样漏一分钟就要反复回放好多遍才听懂
Conda类似于Linux的应用商店，一个方便的软件管理工具，适用于生物信息学软件，建议使用Miniconda
使用起来还是很方便快捷的，当手上的序列不是很多的时候，完全可以满足分析需求。但是，一旦要分析的序列有成百上千条的时候，这个网页工具就显得有些力不从心了。今天小编在给大家介绍一下ORFfinder的本地版。
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：
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：
大家可能有一部分人对ArrayExpress数据库是比较熟悉的，当然也有人可能没怎么听说过。今天我么主要介绍一个可以获取ArrayExpress数据库数据的R包的安装以及使用。
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
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。
咱们生信技能树马拉松课程七月份学习班正在火热进行中，马上Linux授课环节即将完美交棒给转录组讲师。其实一个重要的衔接环节就是各式各样的生物信息学软件安装，需要对环境变量以及文件夹目录相对路径绝对路径知识点有比较好的理解。 下面七月份学员的投稿 来自生信技能树生信入门课程 学员Ray 1. bget简介 bget：一个优雅地下载OA文献和附件的命令行工具 只能下载开源的open access文献哦=w= 2. bget安装 2.1 创建文件夹 首先在家目录下创建常用软件存放的文件夹biosyft 方便软件管
诚然，不同环境下成长的大家吸收新知识的习惯和能力千差万别，但总有一些人的经验非常值得借鉴！同样的指点我发出去了31份，能坚持一个月的寥寥无几，甚至能坚持5天的也才8个人。当然，独立自主的坚持学习本身就很难，更困难的是无人指导而经常走弯路。
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