引言在使用Linux或其他操作系统时，你可能经常会碰到“localhost”和“127.0.0.1”这两个词。虽然它们联系紧密，但区分它们有助于理解许多网络相关的概念[1]。Localhost是什么？简单来说，“localhost”是指你当前使用的计算机的主机名，通过TCP/IP等网络协议来访问你自
PATHPATH 环境变量由 shell 或 libc 读取来查找并执行程序，这就是当在终端中键入 ls 时 shell 可以找到 /bin/ls 的方式。在基于 Debian 的桌面系统上，默认 PATH 变量如下所示：PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/us
引言PlotHiC 是一个专为 Hi-C 数据可视化分析而设计的 Python 包。Hi-C 技术是一种能够检测染色体三维结构的实验方法，它能揭示 DNA 在细胞核内的三维组织结构。为了更好地展示和解释这些复杂的数据，PlotHiC[1] 可以帮助用户方便地绘制Hi-C 数据的热图。优势仅使用.hi
引言作为编程领域摸爬滚打超过十年的老手，我深刻体会到，自动化那些重复性工作能大大节省我们的时间和精力。Python以其简洁的语法和功能强大的库支持，成为了编写自动化脚本的首选语言。无论你是专业的程序员，还是希望简化日常工作的普通人，Python都能提供你需要的工具。本文[1]将介绍我实际使用过的21
引言本系列[1])将开展全新的转录组分析专栏，主要针对使用DESeq2时可能出现的问题和方法进行展开。为何使用未经标准化的计数数据？DESeq2 工具包在接收输入时，期望得到的是未经处理的原始计数数据，比如从 RNA-seq 或其他高通量测序实验中获得的，这些数据以整数值矩阵的形式呈现。在这个矩阵中
引言本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程[1]，持续更新，欢迎关注，转发！8. 细胞聚类分析 scRNA-seq 数据时，绘制标记基因的特征图通常是一个良好的起点。然而，要深入理解数据中的异质性，需要通过无偏的方式将细胞分组，这就是聚类的作用。理论上，任何聚类方法都可以应用于 scRNA-
引言R 是进行统计计算和数据分析的热门编程语言之一，广泛应用于数据科学家、研究者和统计学家之间，用于处理大数据、执行复杂分析和结果可视化。如果你是 R 的新手或希望提升你的 R 技能，这里有一些核心资源可以助你一臂之力，无论是从基础学起还是提高现有水平，包括官方站点、知名学府和互动式学习平台。1.
引言Docker 是一个广受欢迎的工具，它可以帮助我们创建、部署和维护容器化应用，但随着应用的扩展，容器、镜像和配置的管理可能会变得日益复杂。这里有一份关于一些关键 Docker 工具的详细指南[1]，它们能够简化你的工作流程，无论你是 Docker 新手还是资深用户。这些工具能够助你更高效地监控、
引言探索机器如何识别人名、地点和物体 —— 并学习如何打造你自己的命名实体识别（NER）应用程序！为什么NER如此出色想象一下：你正在阅读一篇关于“华盛顿”的文章。它可能指的是华盛顿州，也可能是华盛顿特区，或者是乔治·华盛顿本人。这很让人困惑，对吧？机器也有同感 —— 除非我们教会它们如何理解这一切
引言我经常遇到一些开发者，他们对Python的错误处理机制了如指掌，但当我查看他们的代码时，却发现代码质量远远不够。Python的异常处理就是这样一个领域，它有一个广为人知的表层，以及一个更深层次、几乎不为人知的层面，许多开发者甚至没有意识到它的存在。如果你想测试一下自己对这个话题的理解，试着回答以