估计阅读时长: 8 分钟为了能够稳定的使用Ubuntu系统作为我的测试环境，我专门安装了Ubuntu的2404 LTS版本。但是发现虽然是LTS版本，仍然会因为系统更新而出现各种莫名奇妙的BUG。例如，在今天我为了安装软件，使用apt upgrade更新系统环境之后，出现了下面的消息： Order by Date Name Attachments ubuntu-24-04-noble-numbat • 66 kB • 220 click 2025年6月7日ti8S1 […]
估计阅读时长: 6 分钟CentOS查看系统版本信息 cat /etc/redhat-release # CentOS Stream release 8 cat /proc/version # Linux version 4.18.0-489.el8.x86_64 (mockbuild@x86-05.stream.rdu2.redhat.com) (gcc […]
估计阅读时长: 15 分钟https://github.com/xieguigang/Darwinism NetCDF文件格式（Network Common Data Format）是一种以network byteorder进行编码的CDF数据文件格式。其广泛应用于大气科学、水文、海洋学、环境模拟、地球物理等诸多数据科学计算分析领域内的数据存储。 Order by Date Name Attachments netcdf • 2 MB • […]
估计阅读时长: 8 分钟https://github.com/xieguigang/Darwinism 对于LINQ数据查询引擎而言，其可以接收任意类型的数据源，进行数据查询。只要存在有相对应的数据源驱动程序即可。 Order by Date Name Attachments sqlite • 18 kB • 488 click 2021年6月19日sqlite-contents • […]
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/xieguigang/Darwinism LINQ（Language Integrated Query）技术是一种语言集成查询，即LINQ是VisualBasic语言之中的一种语法。其由微软公司于.NET Framework 3.5引入的一种SQL查询语言非常相似的数据查询语法。 Order by Date Name Attachments query • 51 kB • […]
估计阅读时长: 6 分钟https://github.com/xieguigang/linux-profiler 废话不多说，首先给出一个 demo报告链接 给大家看看这个小工具的成品输出。 在去年的工作中，因为公司需要购买新的服务器做集群计算，需要一个工具来记录之前的服务器在数据分析上的性能瓶颈。于是花了两天的时间赶出来了这个专门应用于Linux系统的性能记录工具。这个小工具是一个开源项目，大家可以在Github上阅读这个开源项目(linux-profiler)的源代码。 Order by Date Name Attachments systemLoad • 53 kB • 503 […]
估计阅读时长: 5 分钟https://github.com/xieguigang/Darwinism 最近在做一个代谢组学的数据分析程序，由于需要被分析的质谱原始数据的计算量非常大，所以肯定会需要上并行计算。在并行计算中，分为两种模式：线程并行以及进程并行。 关于如果选择脚本代码的并行模式，我在这里借用了matlab文档网站里面的一张图来给大家做参考： 《Choose Between Thread-Based and Process-Based Environments》 Order by Date Name Attachments super_computing • […]
估计阅读时长: 9 分钟前段时间由于工作的需要，会需要从一些网站上抓取数据用来做数据分析。在原来我进行网页爬虫开发的时候，一般会需要专门针对网页格式，使用大量的正则表达式进行内容的解析。由于你也知道，VisualBasic语言所开发的程序为一个编译好的Assembly文件，所以假若所需要爬取的网页格式变化了，我们就需要对代码做修改和重新编译。这个时候就会非常的不方便。 Order by Date Name Attachments ea5d2885-bba5-410f-b02b-0589613412ed • 12 kB • 499 click 2021年5月29日graphquery_Rscript • 36 […]
Hello blogger, thank you for sharing this post! We process a large number of metagenomic samples, and every time we…
谢博，您好。阅读了您的博客文章非常受启发！这个基于k-mer数据库的过滤框架，其核心是一个“污染源数据库”和一个“基于覆盖度的决策引擎”。这意味着它的应用远不止于去除宿主reads。 我们可以轻松地将它扩展到其他场景： 例如去除PhiX测序对照：建一个PhiX的k-mer库，可以快速剔除Illumina测序中常见的对照序列。 例如去除常见实验室污染物：比如大肠杆菌、酵母等，建一个联合的污染物k-mer库，可以有效提升样本的纯净度。 例如还可以靶向序列富集：反过来想，如果我们建立一个目标物种（比如某种病原体）的k-mer库，然后用这个算法去“保留”而不是“去除”匹配的reads，这不就实现了一个超快速的靶向序列富集工具吗？ 这中基于kmer算法的通用性和扩展性可能会是它的亮点之一。感谢博主提供了这样一个优秀的思想原型
It’s laborious to find knowledgeable people on this topic, however you sound like you realize what you’re speaking about! Thanks
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确实少有, 这么高质量的内容。谢谢作者。;-) 我很乐意阅读 你的这个技术博客网站。关于旅行者上的金唱片对外星朋友的美好愿望，和那个时代科技条件限制下人们做出的努力，激励人心。