watermel__的博客

报错：Error: Could not find or load main class -Xmx2g。在HPC中module load java/11.0.13后。

此时我已经知道了我应该往哪个虚拟环境里面安装igraph包，就是 /public/home/hpc/.local/share/r-miniconda/envs/r-reticulate/py_module_available(“igraph”)＃返回了False。use_condaenv(“r-reticulate”)＃指定虚拟环境。即可，继续提交我的R任务，成功出结果！...

目标：想使用cicero计算一下gene activity scores,根据cicero文档https://cole-trapnell-lab.github.io/cicero-release/docs/用这两句命令，安装cicero成功安装，然后按照教程跑pipeline，注意此时安装的cicero支持的是Monocle2版本运行到降维这步的时候，开始报错：后来知道是Monocle2的问题，我的数据集细胞数7万以上，Monocle2跑不了这么大的数据集，我决定安装适配Monocle3版本的ci

编辑bashrc文件： 向bashrc文件中添加路径：使bashrc文件改动生效：

因为Ubuntu中自动把r升级到了 4.2.0版本，RStudio中的一些包在使用的时候会报错，比如跑cisTopic的时候：为了解决这个问题，要将Rstudio Server一起升级，解决方案如下：使用管理员账号安装的教程看：https://blog.youkuaiyun.com/watermel__/article/details/120724232?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252216554425671678218468187

因为一个R包的需要，R环境必须小于3.5，就新建个虚拟环境：看看有哪些版本的R可以下载：选择r 3.4.3安装：很完美，R从4.2降到了3.4

这句命令是删除当前目录及当前目录的子目录下面后缀为_violin.pdf的文件find ./ -type f -name "*_violin.pdf" | xargs rm -r

这个问题真的困扰我许久！今日终于解决！其实非常简单！假如两个服务器上的隧道都是8787映射到8787那登录的网址分别是：http://localhost:8787/http://服务器IP:8787/

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root

1 首先查看该文件所在位置locate libicui18n.so.58报这个错误的虚拟环境是py3.7_R4,可以发现libicuil8n.so.58这个文件不在py3.7_R4这个虚拟环境的lib文件夹里2 查看虚拟环境py3.7_R4的lib文件夹，发现只有以下两个文件：3 解决方法：使用软连接即可解决ln -s libicui18n.so.68 libicui18n.so.58软链接太强啦！！！...

RStudio:想在RStudio中调用python文件library(reticulate)source_python("metrics.py")报错：Error in py_run_file_impl(file, local, convert) : ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.26' not found (required by /home/***/miniconda

1 获得管理员权限2 在自己的用户目录下安装RStudio Server\home\user-name3 查看当前r-base的可安装版本,发现没有想要的最新版本的r-baseapt-cache madison r-baser-base | 3.4.4-1ubuntu1 | http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 Packagesr-base | 3.4.4-1ubuntu1 | http://cn.archive

一.资源下载地址：http://pan.baidu.com/s/1c2J5XE4注：这里面包含三个文件，其中ISO包含安装文件，Crack包含破解文件。由于 ISO 文件太大，将其分为两部分，需要在安装完 dvd1 之后将 dvd2 挂载上，然后完成整个安装过程。二.安装过程sudo mkdir /local/matlab2016b #新建文件夹用于存放加载镜像挂载镜像1sudo mount -o loop R2016b_glnxa64_dvd1 /local/matlab2016b新建文件

创建新的虚拟环境，报错如下：(base) chen@ubuntu:~$ conda create -name R_env3.5 python=3.7 Collecting package metadata (current_repodata.json): doneSolving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.Collecting pa

下载数据之前你要了解GEO数据库的4个概念和4个数据存放类型：GSE数据编号(Series)GPL数据编号(GEO platforms)GSM数据编号(Samples)GDS数据编号(Datasets)一篇文章可以有一个或者多个GSE(Series)数据集，一个GSE里面可以有一个或者多个GSM(Samples)样本，而每个数据集都有着自己对应的芯片平台，就是GPL(GEOplatforms)。GSE编号一般为作者提交时生成的原始数据编号，后续NCBI中的工作人员会根据研究目的、样品类型等信息.

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple packages

1.配置R环境的环境一定是安装jupyter notebook的环境，我是在base环境下安装的jupyter notebook,那就一定要在base环境下执行R的这一系列操作，否则IRkernel::installspec(user=FALSE)执行这条命令的时候，会一直报错Error in IRkernel::installspec() : jupyter-client has to be installed but “jupyter kernelspec --version” exited wit