ubuntu12.04更新源update不成功

单细胞转录组聚类分析R包——SC3的应用 前言 在做单细胞相关聚类分析的过程中,为了研究异质性,发现了一种专门用于单细胞转录组的聚类分析R包——SC3(single cell consensus clustering,单细胞一致性聚类)。该聚类算法发表于Nature Methods(2017),能够让单细胞RNA-seq基于转录组特征对细胞类型进行定量表征。这是一种用户友好的无监督聚类工具,它通过一致方法将多个聚类解决方案组合在一起,从而得到高精度和鲁棒性的分群结果。SC3包的官方具体使用教程见:http://www.bioconductor.or 阅读详情

一、编辑源列表

sudo gedit /etc/apt/sources.list 

二、修改源列表:163源列表(12.04)

deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise main restricted
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise main restricted
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-updates main restricted
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-updates main restricted
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise universe
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise universe
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-updates universe
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-updates universe
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-updates multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-updates multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-security main restricted
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-security main restricted
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-security universe
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-security universe
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-security multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ precise-security multiverse
deb http://extras.ubuntu.com/ubuntu precise main
deb-src http://extras.ubuntu.com/ubuntu precise main

三、更新源

sudo apt-get update

可能出现下面的错误:
E: Could not get lock /var/lib/apt/lists/lock - open (11: Resource temporarily unavailable)
E: Unable to lock the list directory
原因:之前的更新被取消了,进程还在后台运行
使用如下命令查询进程:

ps -e | grep apt

使用下面命令关掉进程:

sudo killall xxx(后台进程)
基于深度学习的生活垃圾检测与分类系统:YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7与YOLOv8实现 本项目的目标是开发一个基于YOLO系列模型的生活垃圾检测与分类系统。数据集准备与标注:收集并标注生活垃圾图像数据集。模型训练:使用YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等深度学习模型训练垃圾分类系统。UI界面设计:设计一个简洁的用户界面,支持图像或视频的上传与垃圾分类结果展示。实时垃圾检测与分类:通过摄像头进行实时垃圾检测和分类。结果展示与保存:展示检测结果,支持用户保存分类后的图像或视频。 阅读详情

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