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。
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。
https://www.gitbook.com/book/riboseyim/linux-perf-master/details
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。
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。
Python 已成为最受欢迎的编程语言之一，它在实用性、易学性和生态系统方面具备独特优势。本博客将深入探讨 Python 在各个领域的实际应用，以及它的库、框架和工具的丰富生态系统。通过具体实例，展示 Python 的强大功能和灵活性，让您深刻理解为什么它荣登第一编程语言的宝座。
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。
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。
选自 KDnuggets
提到人工智能 (AI) ，无疑是现今全球产业的“当红小生“；论流量，在媒体界也是“扛把子”级选手。从2017年的飞速发展，到如今2018已被称为人工智能元年，语音识别、人脸识别、自动驾驶、智能机器人等黑科技不断出现在大众的视野里，以往只能在科幻片中看到的场景，一幕幕被搬到现实生活当中。DT君曾幻想过有一天能够见识真正的“钢铁侠”，随着人工智能在各行各业得以应用，似乎这一天的到来也不是那么遥远…
STATA是一款功能强大的数据分析和统计软件，主要用于管理、分析和可视化数据。它具有以下主要功能：
随着越来越多的企业采用 Kubernetes，围绕多云、安全、可见性和可扩展性等新要求，可编程数据平面的需求用例范围越来越广。此外，服务网格和无服务器等新技术对 Kubernetes 底层提出了更多的定制化要求。这些新需求都有一些共同点：它们需要一个更可编程的数据平面，能够在不牺牲性能的情况下执行 Kubernetes 感知的网络数据操作。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
Java的设计模式和其他语言的编程开发设计模式通用。设计模式分为架构模式和程序开发的设计模式。系统的架构模式分为CS架构和BS架构。单机版本的系统架构模式是继承与C/C++ 的开发项目软件。C/C++ 擅长技术的底层实现。驱动软件和操作系统也是应用程序。基于操作系统可以运行的程序分为系统程序和用户应用程序。桌面软件是绑定于操作系统运行环境。Linux的操作系统的开源软件可移植性比较强。手机移动端或者是移动嵌入式设备都会有Linux操作系统的工具软件。
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。
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
Swiss Army knife 可以说是本周的关键词了，多个项目采用该词来描述它的特性：像是能全方位解决浏览器“网络”操作的 CyberChef 方便你进行数据加密、解编码，还有帮你处理 JSON 数据的 DevToys、方便在查询数据文件的 dsq，都是很实用的开发小工具，符合“瑞士军刀”的特性。
一直有同学希望我在公众号写写面试相关的东西，一直没写。我们不会开相关的板块，因为没有标准，容易引起争议，而且可能会加重大家的浮躁和焦虑。
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
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
这是一张软件著作权申请表的模板，适用于数字孪生/元宇宙类别的三维可视化管理系统（除此之外还需要提供软件的源代码、软件使用说明书），以下仅供参考。
耶鲁大学Krishnaswamy Lab 致力于计算机科学、应用数学、计算生物学和信号处理的交叉应用，开发能够从大型生物医学数据集中进行探索性分析、科学推理和预测的表征学习和深度学习方法。已经在各种生物、细胞和疾病系统的单细胞RNA测序、fMRI和电子健康记录生成的数据集上验证了他们的方法。我们的技术通常将来自图谱理论、manifold learning、信号处理和拓扑的数学先验融入到机器学习和深度学习框架中，以便忠实地对底层系统进行去噪和建模，以获得预测性的洞察力。目前，我们的方法被广泛应用于数据去噪、可视化、建模、动力学等领域。
我们先来看 4 个常用的编程工具：Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter，但并不是要求你必须使用它，你也可以根据自己的喜好自由选择。
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。
当晚，我在我们单细胞天地的各个交流群通知了大家记得录屏，毕竟按照往年惯例每次放出的recording都是不全的 ， 今天终于在B站看到了全部的超高清录屏，真爽：
Notebooks 很快已经成为了数据操作不可或缺的工具。它在 大数据清理和探究,可视化,机器学习, 和 大数据分析中都有广泛运用.
数据分析界育种知识最好、育种界编程最扎实、段子讲得最好的数据分析师，所以：编程+数据分析+育种，就是我的日常工作了。
工欲善其事必先利其器，这一节课主要以Windows系统为例，介绍了用Linux编程之前需要下载并安装的软件：Xshell，git，markdown，Winscp，幕布以及notepad++。介绍了如何下载并安装R及R的操作软件Rstudio，在Rstudio里进行了简单的命令演示以及如何安装并调用包，需要注意的是，所有软件推荐从官网进行下载，并且在安装的时候默认进行，基本不需要改动任何选项。对于Windows用户要把所有软件装在C盘，对于Mac用户则默认安装，安装软件时勿出现中文路径。
Mindstorms EV3于2013下半年上市，是乐高公司开发的第三代可编程机器人。我们通过一个简短的视频可以简短的看一下乐高EV3机器人到底能做什么？只要发挥想象空间，你就可以组装属于你自己的智能
先加载一个数据试试，数据支持CSV、XLSX、GraphML、GEXF、GML、Pajek NET格式。
零基础如何系统地自学Python编程？绝大多数零基础转行者学习编程的目的就是想找一份高薪有发展前景的工作，哪个编程语言就业前景好越值得学习。零基础的同学学Python是一个不错的选择。
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。
在构建自然语言理解深度学习模型过程中，研究人员或者工程师们经常需要在编程细节和代码调试上花费大量精力，而不是专注于模型架构设计与参数调整。
现在回过头来看，很多教程已然过时，当然并不是说的知识点过时，其实linux基本上几十年都没有怎么变动过基础知识的，哪怕你现在搜索到十几年前的linux教学视频，也不会觉得尴尬。主要是其中一些资源链接，一些小技巧都过时了，比如R语言安装包，需求切换适合的镜像，或者某些配套书籍课程的URL肯定也会成为死链啦，所以非常有必要系统性整理一下，最新生信分析人员如何系统入门R
近日，随着启科量子研发团队在 QuBranch 研发方面工作的持续推进，已在量子编程集成环境软件开发方面取得重大进展。启科量子于今日正式宣布，将自研量子编程 IDE 软件 QuBranch 进行开源。
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。
作为一名程序开发人员，不管你使用哪门语言开发都有很多可以选择的集成开发环境IDE（Integrated Development Environment），
提起python，大多数人的第一反应是网络爬虫，使用python可以快速爬取网站信息。但作为一门编程语言，Web开发才是最基本的功能。Django和Flask是最流行的两种python Web框架，当然其他的还有Bottle、Pylons等等。你可以使用这些Web框架来编写你的服务器端代码。由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率比较高，运行速度也很快，所以非常适合用来做Web开发，比如豆瓣网，知乎，YouTube，Google等知名网站都使用了python。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
QtiPlot是一款数据分析和可视化软件，可以在Mac电脑上使用。它提供了各种绘图功能，如线性回归、非线性拟合、傅里叶变换等。而且，QtiPlot可以读取多种格式的数据文件，如ASCII、CSV、Excel等，并支持导出为PDF、SVG、PNG等格式的图片。这使得用户可以方便地处理和展示实验数据或其它科学数据。
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。
适用于（indigo、kinetic和melodic）三种版本ROS1都可以使用此教程！！！全部测试过！！！
本号已有原创文章250+篇，以软件工程为纲，DevOps为基，洞察研发效能全貌，涵盖从需求管理、应用/游戏开发、软件测试、发布部署到运营监控的完整流程。无论您是项目经理、产品经理、开发人员、测试人员，还是运维人员，在这里您都可以有所收获，同时深入理解其他角色的工作内容，共同助力DevOps的成功落地。欢迎关注，有任何问题可发送私信~
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
近年来，随着分布式数据处理技术的不断革新，Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新，对大数据集合的计算和存储成为现实，数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下，是否能探索和挖掘数据价值，具备精细化数据运营的能力，就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
见Y叔的网络在线书籍《clusterProfiler: universal enrichment tool for functional and comparative study》的 Chapter 12 Visualization of Functional Enrichment Result ， 自己简单搜索就可以直达这个在线书籍的链接：
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年11月1-3日，北京鼓楼推出《宏基因组分析》专题培训第六期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个宏基因组分析学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+再集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
进入File -> Settings -> Plugins，根据需要搜索插件名称（记得是在Marketplace中搜索），然后点击Install按钮，需要重启才能生效。
生信的作用越来越大，想学的人越来越多，不管是为了以后发展，还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情，也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作，却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作，但不懂得背后的原理，不知道什么参数需要修改，结果可以出来，却把握不住对还是错。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
