如果你在安装和使用Seurat (v5) and SeuratObject (v5) 过程中,出现了一些关于Matrix package的问题,可以看看本文。
不使用下载速度会慢,甚至失败。如果你人在海外的话,在自己的电脑上安装,建议找一个离自己近的镜像地址。当然你也可以先试试看我们给大家推荐的这个,如果下载速度肉眼可见的非常慢,那再去找其他的镜像。
Rstudio Desktop for Windows/Mac 切换不同R版本非常简单,Tools→Global Options→General→Basic→R Sessions→R version→Change:
自从上一次服务器重装系统之后,总感觉缺少了一些东西,安装R包很多依赖库报错,也可以解决,但总是存在,烦。
MacOS 上安装 R 包 install.packages("data.table") 后面提示是否安装需要编译的版本: Do you want to install from sources t
第二个运行结果,为报错,需要注意,缺什么就安装缺的包。此处运行BiocManager::install('GO.db')。
就是卸载两个包之后再重新安装即可,如果重新安装的时候没有保证安装到指定版本,就需要最后的大招;remotes::install_version ,但是我遇到的问题比较奇葩说需要低版本的:
shiny是R中专门用于开发轻量级web应用的框架,在本地写一个shiny应用并调用非常方便,但如果你希望你的shiny应用能够以远程的方式提供给更多人来使用,就需要将写好的shiny应用部署到服务器上,主要有两种方式,第一种是将shiny应用发布在shinyapps上,第二种是将你的shiny应用部署到自己租用的服务器上,前者比较方便但遇到一些R包环境或中文显示等问题时几乎是无解的,而后者虽然麻烦,但更为自由,且从0开始自己动手的过程又何尝不是一种极大的乐趣呢,本文就将针对在ubuntu 16.04服务器上部署shiny server的流程进行详细的说明;
搜索了一下,发现核心原因是Mac下ranlib命令采用了GNU版本,而非Apple版本导致的,下面详细展开报错原因和解决办法。
很容易上手,我是自己准备学c语言、Java,但是我对计算机语言都没有基础。我对代码非常感兴趣,第一节课学的都基础,非常容易吸收!
在实际编译代码的过程中,我们经常会遇到"undefined reference to"的问题,简单的可以轻易地解决,但有些却隐藏得很深,需要花费大量的时间去排查。工作中遇到了各色各样类似的问题,按照以下几种可能出现的状况去排查,可有利于理清头绪,从而迅速解决问题。
R 语言在统计作图方面有独特优势,目前已成为许多数据科学团队最常用的语言之一。本章简要介绍 R 语言的基础知识,让读者能够开启 R 语言的学习,首先要做的是准备工作环境。
它使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
电脑上,从HDD 到SSD,从SATA SSD到PCIe SSD,硬盘是越来越快;
怎么会有如此方便的文档查看工具?顿时觉得被各种加载奇慢的 API 文档坑苦了好多年!于是很开心地下载了我常用的 API 文档,并且找到了它在 Windows 下的替代品 Zeal 推荐给朋友们,感觉世界从此美好了许多。
R是一种流行的开源编程语言,专门用于统计计算和图形。它被统计学家广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R的优势之一是允许用户创作和提交自己的包,因此它具有高度且易于扩展的特点。众所周知,R社区非常活跃,并且因为不断为特定研究领域添加用户生成的统计软件包而着称,这使得R适用于许多研究领域。
上一期的答疑互动也是彩蛋多多,现在整理完毕马不停蹄的分享给大家。接下来的8月7号就是最新一期的直播互动授课啦,有需要的朋友赶快上车哈:
方法一:Rstudio编辑菜单“View”->“Panes”->“Show All Panes”
R包的依赖处理非常奇怪,随着安装R包的数量变多,有较大概率会遇到R包依赖崩溃的情况。
一百万细胞或更多细胞的单细胞转录组分析在数据整合方面非常消耗电脑内存,我在单位32G 内存的iMac上跑,经常会出现R session abortion。然后发现Seurat官方给出了v5,即更新版的。
Rstudio Server 是Rstudio开发的基于R语言的网页版(只能在Linux),你在手机上都可以运行R,还是挺方便的。就是配置起来有点麻烦。 官方下载链接:https://www.rstudio.com/products/rstudio/download-server/
在前一篇 <<C++反射 - 基于反射的Lua中间层实现>> 中, 我们介绍了如何利用c++反射的基础设施来实现一个lua中间层. 其中也有一些注册代码的示例. 当项目比较简单的时候, 手动编写相关的反射注册代码不会占用太多的时间. 但当项目达到一定规模, 手动编写并维护这些注册代码费时费力, 相关接口改个名可能会涉及到多处关联注册代码的修改, 这肯定是我们所不能接受的. 所以大部分项目在使用反射, 或者类反射的脚本中间层生成的过程中, 都会开发一些自动生成工具来减少重复性的工作, 笔者所经历的项目也是如此. 得益于llvm的流行, 我们大部分相关工具都是以libclang解析源代码头文件生成AST作为基础的. 本文将结合笔者的项目经验, 介绍如何在C#中用一种逐层处理的方式完成前文中提到的反射注册信息的自动生成的.
总第513篇 2022年 第030篇 减小应用安装包的体积,对提升用户体验和下载转化率都大有益处。本文将结合美团平台的实践经验,分享 so 体积优化的思路、收益,以及工程实践中的注意事项。本文将先从 so 文件格式讲起,结合文件格式分析哪些内容可以优化,然后再具体讲解每项优化手段以及注意事项,最后介绍相关的工程实践经验。希望能对从事包体积优化的同学有所帮助或启发。 1. 背景 2. so 文件格式分析 3. so 可优化内容分析 4. 优化方案介绍 4.1 精简动态符号表 4.2 移除无用代码 4.3 优
有一些基础R包是不能清除的。想重新安装,把我们给学员准备工作的代码从第一行开始运行即可。
最近使用The Chip Analysis Methylation Pipeline,我们前面教程:450K芯片上面的甲基化探针到底需要进行哪些过滤 已经详细介绍过champ啦,这里我就只讲解我遇到的问题!
【转载请注明出处】:https://cloud.tencent.com/developer/article/1627571
运行最后library代码,报错提示缺啥就安装啥,安装方法有 BiocManager::install('xx') 或 install.packages('xx'),逐一尝试,没有明显的 ERROR 关键词就不要管。
导语 | 本文将结合笔者的项目经验,介绍如何在C#中用一种逐层处理的方式完成前文中提到的反射注册信息的自动生成的,希望为更多感兴趣的开发者提供一点经验和帮助。 在前一篇中:《C++反射:全方位解读Lura库的前世今生!》我们介绍了如何利用c++反射的基础设施来实现一个lua中间层。其中也有一些注册代码的示例。 当项目比较简单的时候,手动编写相关的反射注册代码不会占用太多的时间。但当项目达到一定规模,手动编写并维护这些注册代码费时费力,相关接口改个名可能会涉及到多处关联注册代码的修改,这肯定是我们所不能接受的
上面提示你已经安装过了,不需要重复安装。记住检查安装是否成功的唯一标准就是library,library一下看看
这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。该介绍旨在帮助需要 Docker 进行项目的人们。我们首先解释 Docker 是什么以及为什么有用。然后,我们将详细介绍如何将其用于可复制的分析项目。
SCP的完整安装分为两个部分,一个是R包安装,另一个是内部的python环境构建。
恰好看到了无法在线下载安装GitHub包?其实答案就隐藏在报错里面,正好之前也遇到了相似的报错,然后就整理一下笔记分享给大家叭!
在很多场合这两者都可以混用,比如要用管道的形式结合很多命令进行处理的时候,在最开始使用cat或者less没有区别(如果文件非常大的话,cat的处理速度会比less稍微快一些)。其次是cat没法控制输出的数量,会把文件从头到尾给你打印一遍。而less却可以自由翻动,less的单行显示和打印行号的功能相对于cat都要好用一些。
相信大家都用过本地版的 Rstudio,也时常被电脑卡死所困扰,也有用自己笔记本处理单细胞数据内存不够的 error,怎么解决?
如果直接把这2条命令复制运行,放心,在mac上是百分之百安装不上的。哈哈,且听我娓娓道来这一路上遇到的各种坑。
大概步骤就是点击 项目名->Build phases->找到Copy bundle Resources->找到里面的info.plist->选中然后delete,OK搞定!还是要警告大家,系统默认产生的文件比如info.plist文件,最好不要自己乱动,否则就会产生一些莫名其妙的问题。
mean(), list(), sample(),这些function 都来自于某package中。这些函数以及它们的package 都作为基础的包默认安装在了R中。(安装R 就会默认安装它们)
2.服务器可以配置自己的Rstudio,供大家远程登陆,用浏览器打开后面加上:8787就可以登录,但是阿里云并没有自带,用自己电脑完全可以。
目前 C/C++ 语言的代码格式化和检查工具使用的最为广泛的是 LLVM[1] 项目中的 Clang-Format[2] 和 Clang-Tidy[3]。
但安装的时候会发生出错。提示需要3.5版本的R。你说要4.0。安装时提示要3.5。
本章主要是代码标准与技术的内容,需要安装的包是lubridate和dplyr,这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧:
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
R是包含了数据可视化功能的用于统计分析的编程语言。该语言通过Comprehensive R Archive Network(CRAN)拥有高度的可扩展性,该网络托管了10,000多个R包,用于生成出版数据,专用计算工具等。
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