以下是笔者见过的对可视化初学者们最友好的概括：数据可视化是数据视觉表现形式的科学技术研究，主要是借助图形化的手段来清晰有效地传达与沟通信息。但这绝不意味着数据可视化必须为实现其功能而去深究枯燥的绘图代码，亦或是为了使图画看上去高端绚丽而显得过于复杂。
此前，如果想用ROS，至少你需要会用Linux和Qt框架，下载安装环境搭建……做各种准备工作。
cf-plot 是面向气候研究者的数据可视化工具，可以绘制常见的等值线、矢量和折线图等，比如投影地图、多子图图形、Hovmuller图、轨迹图。cf-plot 也可以直接处理WRF模式结果，可以非常方便的进行可视化。
越来越多的朋友在用VPS、云服务器甚至独立服务器，大家也都在使用各种软件，配置各种各样的环境，目前Linux系统下的环境按照操作方式分为两种：通过命令行操作的环境 和 可视化操纵环境。
我认为基于准确数据分析的复盘才是最有效的，因为不管是拍脑门定需求还是毫无根据的优化迭代都可能导致效果与期望南辕北辙。
QuComposer是QuBranch中最具特色的一部分功能，已实现图形编辑与代码编辑两种方式绘制量子电路功能、量子电路图与代码双侧联动等功能。QuBranch是一款由启科量子研发团队负责研发，基于Vs Code庞大的生态系统而开发出的一款可进行量子编程的编程软件，使用人群将覆盖学生、量子开发人员、科研人员等多个群体。QuBranch包括编辑、调试、量子模拟执行等功能，可为量子计算编程提供一站式集成开发环境，支持Windows、Mac、Linux等操作系统。
数据分析是当今企业的必备需求和应当拥有的核心能力，如何让企业能快速掌握和拥有这项能力是NBI可视化一直在思考，一直在努力的方向，NBI可视化团队拥有多年的B端服务经验，深知B端业务的复杂性和特殊性问题，让我们在设计NBI可视化产品时会贴合场景去思考，如何快速、低门槛的适配企业各种场景的使用，可视化绝对不是像网上说的或者培训机构讲的那样，会点python代码，拥有几套模板就能解决的问题，更多需要考虑B端企业的真实需求与现状如：
tensorflow，pytorch，mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板，那有没有一种方法更加具有通用性呢？我们会在论文中，相关文献中看到各种神经网络可视化的图形，有平面图形，三维立体图形，觉得很美观，你一定很好奇，这是不是使用绘图软件画的，还是只是用办公软件画的？对于人工智能研究者，那就太low了，人工智能都搞得定，还能被几幅图像给难住？本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图"，其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言，图表的信息量要大得多，这也是数据可视化的核心价值所在。
非也，这其实是GitLab社区版的进化史，7年间82000次commit，尽皆在2.5分钟的视频内展现。
https://www.gitbook.com/book/riboseyim/linux-perf-master/details
这个单细胞文献的项目的10x数据分析表达量矩阵，以及配套代码，甚至全部的图表，都是在公开可以学习的！它的价值对初学者来说，不可限量。每个人都可以下载它，打开代码，一行行学习和解读，甚至可以出一个自己的系列笔记。
自从有了纸莎草纸以来，出版人们一直在努力以吸引读者的方式来格式化数据。尤其是在数学、科学、和编程领域，设计良好的图表、插图和方程式可以成为帮助人们理解技术信息的关键。
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析；
世界上最好的 Python 编辑器或 IDE 是什么？炫酷的界面、流畅的体验，我们投 PyCharm 一票，那么你呢？本文介绍了 PyCharm、Jupyter Notebook 和 Spyder 在内的 5 种主流 Python IDE，每一种都各有优缺点。不过结合经验教训，不论是纯文本编辑器还是集成开发环境，总有一款是你的最爱，那么快在文末为你最爱的 IDE 投上一票吧。
看到我们生信技能树的教学群有学员提问这样的图如何绘制： 其实我们讲解过，绘图代码本身搜索即可拿到，关键词 ggpubr paired boxplot ，输入到 https://cn.bing.com
Prometheus 是一个开源监控工具，实现了高维数据模型。Prometheus 有多种数据可视化模式，其中一种是集成 Grafana。Prometheus 以高效的自定义格式将时间序列数据存储在内存和本地磁盘上。
今天来分享一下关于Zookeeper可视化，因为最近一段时间来，事情虽然不多，也不忙，但是总是有做不完的事，每天在公司里面忙完这样，又来那样，刚提交了代码，又准备开始回滚，干完这里，那边同事又甩过一个报错过来，所以一直忙来忙去，这大概就是生活吧，有时候总在想，这种日子啥时候才能出头啊，不过摸摸口袋，在看看楼下走过的漂亮女生，虽然遥不可及，但是我们总得踏实一点吧，你想逆天改命，但是你没那个本事，你想一遇风云便化龙，但是你连一条蛇都怕，真是的，先踏实打工吧，进入主题吧，最近和好朋友彪哥在开发我们的开源项目，其实都是彪哥在开发，我就是摸摸鱼，这几天把zookeeper可是化大概弄了一下。
在深度学习或者其他参数优化领域中，对于结果的可视化以及中间网络结构的可视化，也是一个非常重要的工作。一个好的可视化工具，可以更加直观的展示计算结果，可以帮助人们更快的发掘大量的数据中最有用的信息。而一般的深度学习框架或者是一些开源软件会支持这种可视化工具的接口。常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight，本文主要介绍MindInsight的安装与基本使用方法。
Linux 服务器的监控是确保其运行正常和高效的关键。在这篇文章中，我们将介绍 30 个有趣的工具和服务，帮助您更好地监控和管理您的 Linux 服务器。这些工具和服务涵盖了各种不同的方面，包括系统性能监控、日志分析、网络流量分析和安全性等。下面就让我们来一一了解它们吧！
因为现阶段传统bulk转录组测序项目成为了标准品，无论大家在哪个公司测序都是几百块钱一个样品，简单的3分组的6个样品，就包括了定量和普通差异分析服务，因为都是流程化的。但是有一些情况下是大家并不想自己重新收集样品或者联系公司做转录组测序服务，而是希望可以直接分析已经发表的文献里面的数据，找到一些感兴趣的基因和通路。我们也提供了大量的教学视频和代码，见：
Python的使用频率和范围越来越大，在一些开发工作中由于需要可视化的图形界面，常常需要进行图形用户界面（Graphic User Interface, GUI）开发。例如，目前最火热的大模型应用，常常是以一个网页界面进行操作和展示，从而免去了控制台或接口操作的复杂性。因此本文总结记录了我接触了解过的GUI开发相关工具和依赖库。
选自 KDnuggets
Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版本，用于数据科学、机器学习和大数据处理等领域。它包含了一系列工具和库，使得安装和管理Python环境变得简单和方便。Anaconda还提供了一个名为conda的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。
vmstat 和 top 都是 Linux 系统自带的命令，提供了实时的监控信息，对于系统管理员和开发人员来说非常有用。
摘要： 本文章详解了整个大数据技术综合项目全流程,以及源码、文档、元数据、等，大家在做大作业或者课设可以参考借鉴以下。 基于 hadoop hbase spark python mysql mapreduce 实现
其中FGFR3--TACC3这个融合基因事件我们比较熟悉了，就拿它为例子讲解如何理解这个融合现象， 首先查看具体信息：
AppNode 是一款 Linux 服务器集群管理软件，它基于 Web 页面实现对 Linux 服务器的可视化管理。不但可以帮助不熟悉 Linux 命令的用户无障碍地管理他们的 Linux 服务器，也可以帮助 Linux 运维人员提升运维管理效率。
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
有时候在服务器上绘图会受到结果不显示的困扰, 无论是R还是python都会有类似的情况, 那么有什么比较方便的应用呢?
后台采用.Net Core 6开发的，前端采用Vue前后端分离的架构。目前实现简约的权限管理系统、基础字典项管理、随笔专栏，评论点赞，消息通知，标签等仿掘金模块。
本文档由 Websoft9 公司提供，用于指导用户学习 BT 的安装部署与基本运维技术，包括：BT部署、初始化安装、环境配置、HTTPS、SMTP、备份升级和连接云服务器操作等基本操作。
使用低代码开发平台类似于使用IDE，因为它包含了一套可以供开发人员直接使用的功能，和一套供开发人员使用的工具。然而，它实际上能提供的远远超过一个传统的IDE。简单来说，低代码开发就是将已有代码的可视化模块拖放到工作流中以创建应用程序的过程。由于它可以完全取代传统的手工编码应用程序的开发方法，技术娴熟的开发人员可以更智能、更高效地工作，而不会被重复的编码束缚住。相反，他们可以将精力集中于创建应用程序的10%部分，并使其具有与众不同的功能。与“低代码”开发相对的另一种方式是编写数千行复杂的代码和语句，然后对其进行调试。而使用“低代码”开发并且使用可视化地方式来构建应用程序，你可以将开发速度提高10倍，并且最大化技术娴熟的开发人员的价值。
Eunomia 是一个使用 C/C++ 开发的基于eBPF的云原生监控工具，旨在帮助用户了解容器的各项行为、监控可疑的容器安全事件，力求为工业界提供覆盖容器全生命周期的轻量级开源监控解决方案。它使用 Linux eBPF 技术在运行时跟踪您的系统和应用程序，并分析收集的事件以检测可疑的行为模式。目前，它包含 profile、容器集群网络可视化分析*、容器安全感知告警、一键部署、持久化存储监控等功能。
虽然有点难度，但其实确实是可以的，对生信工程师来说，就是整理流程（把Linux命令替换成为R语言代码）工作量比较大。如果大家感兴趣而且确实有需求，不妨看看这个文档：《RNASeqR : RNA-Seq analysis based on one independent variable》
过去，当我们谈到教育资源时，首先想到的是大学和学院，因为它们是我们进一步学习知识和提升技能的地方。现在，由于有了互联网的出现，为我们提供了更多公开的学习资源。当我们要学习某种技能时，我们可以有更多选择了。例如，在计算机科学领域，如果你想学习编程或其相关的知识和技能，除了选择大学或学院，你还可以通过一些网上的教育培训课程来实现自己的目标。这些网上课程还有不少是免费的，让你可以节省一笔教育成本。现在已经有越来越多人爱上这种“自学成才”的学习模式，并且最终成为出色的技术人才。
NeuronBlocks是一个NLP深度学习建模工具包，可帮助工程师构建用于NLP任务的神经网络模型训练的端到端管道。该工具包的主要目标是将NLP深度神经网络模型构建的开发成本降到最低，包括训练阶段和推理阶段。有关详细信息，请查看我们的论文：NeuronBlocks -- Building Your NLP DNN Models Like Playing Lego
如何比较两个相似的文件来检查差异？答案显而易见，就是使用 Linux 中的 diff 命令。
深度学习开源框架众多，对于开发者来说其中有一个很硬的需求，就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽，那其他的框架怎么样呢？
发现AUCell包使用了 GSE60361 数据集的单细胞转录组表达矩阵，是直接读取文本文件文件，代码具有学习价值，值得反复分享，如下：
vi（visual editor）编辑器通常被简称为vi，它是Linux和Unix系统上最基本的文本编辑器，类似于Windows 系统下的notepad（记事本）编辑器。
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MongoDB 是一种文档型数据库（官网：https://www.mongodb.com/），由于它的高可用性、高扩展性和高性能而被广泛应用于大数据、云计算等领域。本篇文章将详细介绍 MongoDB 的概念、特点以及使用场景，并分析三款常用的 MongoDB 可视化管理工具。
Mathematica是一款基于符号计算和数值计算的数学软件，由Wolfram Research公司推出。Mathematica具有多种特色功能，如强大的数学计算能力、动态交互式界面、大量的内置函数库等。它在科技、工程、教育等各个领域都有广泛应用。本文将从Mathematica的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用插件以及应用案例五个方面进行详细的讲解。
更新：新版visdom0.1.7安装方式为：conda install -c srivasv visdom
上个月领导给我一个模型工程化专项工作，大体内容就是，把模型团队交付的项目代码，部署到应用环境中，跑出来的结果供系统使用。这也是我最近一直在忙着做的一个事情，天天加班到8、9点。
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