学校服务器hpc东南大学，下载国家基因组科技中心数据 gsa-human ascp chatpt建议 Linux系统中写代码

使用ascp批量下载数据

 

You

files.csv

帮我写个批量下载的脚本，批量下载时候，把路径中最后的HRR659816批量替换成 Accession列的内容就行了。下面是示例

ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659816 ./

-d 参数

1 读取样本Accession

2 python批量生成代码
# Generate the Aspera download commands with replaced Accession numbers
commands = []
base_command = "ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/{accession} ./"

for accession in df['Accession']:
    command = base_command.format(accession=accession)
    commands.append(command)

# Save the commands to a file
commands_file_path = '/mnt/data/download_commands.sh'
with open(commands_file_path, 'w') as file:
    for command in commands:
        file.write(command + '\n')

commands_file_path
2.5 同时我想把下载下来的文件，放入文件中各自的sample列的文件夹
# Generate the Aspera download commands with directories for each sample
updated_commands = []
base_command = "mkdir -p {sample_dir} && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/{accession} {sample_dir}/"

for _, row in df.iterrows():
    sample_dir = row['sample']
    accession = row['Accession']
    command = base_command.format(sample_dir=sample_dir, accession=accession)
    updated_commands.append(command)

# Save the updated commands to a file
updated_commands_file_path = '/mnt/data/updated_download_commands.sh'
with open(updated_commands_file_path, 'w') as file:
    for command in updated_commands:
        file.write(command + '\n')

updated_commands_file_path
3 最终生成的代码如下 
mkdir -p OLP01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659815 OLP01/
mkdir -p OLP01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659814 OLP01/
mkdir -p OLP01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659813 OLP01/
mkdir -p OLP01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659812 OLP01/
mkdir -p OLP01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659811 OLP01/
mkdir -p OLP01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659810 OLP01/
mkdir -p OLP01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659809 OLP01/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659864 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659863 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659862 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659861 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659860 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659859 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659858 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659857 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659856 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659855 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659854 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659853 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659852 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659851 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659850 OLP02/
mkdir -p OLP02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659849 OLP02/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659900 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659899 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659898 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659897 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659896 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659895 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659894 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659893 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659892 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659891 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659890 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659889 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659888 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659887 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659886 OLP03/
mkdir -p OLP03 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659885 OLP03/
mkdir -p OLP04 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659924 OLP04/
mkdir -p OLP04 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659923 OLP04/
mkdir -p OLP04 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659922 OLP04/
mkdir -p OLP04 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659921 OLP04/
mkdir -p OLP04 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659920 OLP04/
mkdir -p OLP04 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659919 OLP04/
mkdir -p OLP04 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659918 OLP04/
mkdir -p OLP04 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659917 OLP04/
mkdir -p Healthy01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659944 Healthy01/
mkdir -p Healthy01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659943 Healthy01/
mkdir -p Healthy01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659942 Healthy01/
mkdir -p Healthy01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659941 Healthy01/
mkdir -p Healthy01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659940 Healthy01/
mkdir -p Healthy01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659939 Healthy01/
mkdir -p Healthy01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659938 Healthy01/
mkdir -p Healthy01 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659937 Healthy01/
mkdir -p Healthy02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659950 Healthy02/
mkdir -p Healthy02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659949 Healthy02/
mkdir -p Healthy02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659948 Healthy02/
mkdir -p Healthy02 && ascp -v -QT -l 300m -P33001 -k1 -i ~/.aspera/connect/etc/aspera01.openssh_for_gsa -d aspera01@download.cncb.ac.cn:gsa-human/HRA002370/HRR659947 Healthy02/
  1. Open a terminal and navigate to the directory where you downloaded the script.
  2. Give the script execution permissions: chmod +x download_commands.sh
  3. Run the script: ./download_commands.sh

如果使用wget下载数据的话，速度很慢


1 首先从下面网址中下载excel
https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa-human/browse/HRA002370
https://download.cncb.ac.cn/gsa-human/HRA002370/

2 使用r整理一下，不整理应该也可以


.libPaths(c("/home/data/refdir/Rlib",
            "/home/data/t040413/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2",
            "/usr/local/lib/R/library"))

#####安装archr包##别处复制
.libPaths(c("/home/data/t040413/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2",
            "/home/data/t040413/R/yll/usr/local/lib/R/site-library", 
            "/usr/local/lib/R/library",
            "/home/data/refdir/Rlib/"))

.libPaths()


library(Seurat)
library(ggplot2)
library(dplyr)

filepaths=openxlsx::read.xlsx("~/20240120_olp/HRA002370.xlsx",sheet = 4)

filepaths %>%head()
filepaths=filepaths[grep(filepaths$Run.title,pattern="scRNA")  ,]

filepaths=filepaths[grep(filepaths$Run.title,pattern="Tissue")  ,]
colnames(filepaths)
filepaths$sample=stringr::str_split(filepaths$Run.title,pattern = "Tissue",simplify = TRUE)[,1]
 filepaths=filepaths[,c("Accession",'sample', "File.name.1","File.name.2","DownLoad1", "DownLoad2")]

 


# 
# 
# getwd()
# 
# # 将输出写入文件
# sink("output.txt")
# 
# filepaths[-1 ,]
# sink()  # 停止输出到文件
# 

write.csv(filepaths[-1,],file = "files.csv",row.names = FALSE, quote = FALSE)

# write.table(filepaths[-1,],file = "files.txt",row.names = FALSE,col.names = FALSE,quote = FALSE)

 

保存为files.csv，并上传至服务器

3 学校hpc下载数据，只能使用wget 很奇怪

conda activate screen 

screen -S wget

conda activate scanpy

3.5进入python 下载



import pandas as pd
import os
data=pd.read_csv("files.csv")
# 遍历数据，并创建sample文件夹并下载文件
for index, row in data.iterrows():
    accession = row['Accession']
    sample = row['sample']
    file_name_1 = row['File.name.1']
    file_name_2 = row['File.name.2']
    download_1 = row['DownLoad1']
    download_2 = row['DownLoad2']
    
    # 创建sample文件夹
    folder_path = f'./{sample}'
    if not os.path.exists(folder_path):
        os.makedirs(folder_path)
    
    # 下载文件
    os.system(f'wget -c -P {folder_path} {download_1}')
    os.system(f'wget -c -P {folder_path} {download_2}')

 这样就开始，下载了，慢慢等吧

方法三 Linux系统中写代码GSA数据库的申请及数据下载

 

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在一次修改 MicroSoft 365 密码后&#xff0c;本地登录Teams出现错误&#xff1a; 计算机的受信任平台模块出现故障。如果此错误仍然存在&#xff0c;请与系统管理员联系&#xff0c;并提供错误代码80090016。 详细信息&#xff1a;https::/www.microsoft.com/wamerrors Teams…
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OpenAI的GPT接口的调用流程

OpenAI的GPT接口的调用流程

要调用OpenAI的GPT接口&#xff0c;您需要获得API密钥&#xff0c;并使用HTTP请求发送请求。以下是一般的步骤&#xff0c;希望对大家有所帮助。北京木奇移动技术有限公司&#xff0c;专业的软件外包开发公司&#xff0c;欢迎交流合作。 1.获取OpenAI API密钥&#xff1a; 在使…
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Threejs实现立体3D园区解决方案及代码

Threejs实现立体3D园区解决方案及代码

一、实现方案 单独贴代码可能容易混乱&#xff0c;所以这里只讲实现思路&#xff0c;代码放在最后汇总了下。 想要实现一个简单的工业园区、主要包含的内容是一个大楼、左右两片停车位、四条道路以及多个可在道路上随机移动的车辆、遇到停车位时随机选择是否要停车&#xff0…
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【MATLAB源码-第121期】基于matlab的斑马优化算法(ZOA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

【MATLAB源码-第121期】基于matlab的斑马优化算法(ZOA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境&#xff1a; MATLAB 2022a 1、算法描述 斑马优化算法&#xff08;Zebra Optimization Algorithm&#xff0c;简称ZOA&#xff09;是一种模仿斑马群体行为的优化算法。在自然界中&#xff0c;斑马是一种社会性很强的动物&#xff0c;它们具有独特的群体行为模式&…
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精品基于Uniapp+springboot菜谱美食饮食健康管理App

精品基于Uniapp+springboot菜谱美食饮食健康管理App

《[含文档PPT源码等]精品基于Uniappspringboot饮食健康管理App》该项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、包运行成功&#xff01; 软件开发环境及开发工具&#xff1a; 开发语言&#xff1a;Java 后台框架&#xff1a;springboot、ssm 安卓…
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Leveraging Unlabeled Data for Crowd Counting by Learning to Rank

Leveraging Unlabeled Data for Crowd Counting by Learning to Rank

无标签人群技术&#xff0c;作者引入了一种排名。 利用的是一个图的人群数量一定小于等于包含这个图的图 生成排名数据集 作者提出了一种自监督任务&#xff0c;利用的是一个图的人群数量一定小于等于包含这个图的图 流程&#xff1a; 1.以图像中心为中心&#xff0c;划分一…
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All the stories begin at installation

All the stories begin at installation

Before installation, there are some key points about Conan: “Conan is a dependency and package manager for C and C languages.”“With full binary management, Conan can create and reuse any number of different binaries (for different configurations like a…
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MATLAB Fundamentals＞＞＞Smoothing Data with Moving Average

MATLAB Fundamentals＞＞＞Smoothing Data with Moving Average

MATLAB Fundamentals>Common Data Analysis Techniques>Smoothing Data> (2/5) Smoothing Data with Moving Average 例1&#xff1a; Smoothing method:Moving mean Moving window:Centered 2 代码2&#xff1a; % Smooth input data ySm smoothdata(y,"mov…
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系统引导器GRUB

系统引导器GRUB

全称为GNU GRUB&#xff0c;来自GNU计划的多操作系统引导器。 作用&#xff1a; 查看引导分区内容 ls /boot ls /boot/grub2/ 查看GRUB2的配置文件 cat /boot/grub2/grub.cfg 可以看到/boot中保存的文件主要是linux内核、内存映像文件等。 注意到是子用户&#xff0c;但在…
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Elasticsearch+Kibana 学习记录

Elasticsearch+Kibana 学习记录

文章目录 安装Elasticsearch 安装Kibana 安装 Rest风格API操作索引基本概念示例创建索引查看索引删除索引映射配置&#xff08;不配置好像也行、智能判断&#xff09;新增数据随机生成ID自定义ID 修改数据删除数据 查询基本查询查询所有&#xff08;match_all&#xff09;匹配查…
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axios的基本使用

axios的基本使用

在项目根目录下创建js目录&#xff0c;目录中添加axios.min.js文件 准备页面&#xff1a;testAxios.html: 实现一个简单的GET请求 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>Title</title>…
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Java数据结构之排序(头歌平台，详细注释)

Java数据结构之排序(头歌平台，详细注释)

目录 第1关&#xff1a;选择排序 任务描述 相关知识 代码&#xff1a; 第2关&#xff1a;插入排序 任务描述 相关知识 插入排序 代码&#xff1a; 第3关&#xff1a;归并排序 任务描述 相关知识 归并排序 原理 代码&#xff1a; 第4关&#xff1a;快速排序 任务描述 相关…
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Prometheus配置Grafana监控大屏（Docker）

Prometheus配置Grafana监控大屏（Docker）

拉取镜像 docker pull grafana/grafana挂载目录 mkdir /data/prometheus/grafana -p chmod 777 /data/prometheus/grafana临时启动 docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana从容器拷贝配置文件至对应目录 docker exec -it grafana cat /etc/grafana/gra…
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[C++]:12:模拟实现list

[C++]:12:模拟实现list

[C]:12:模拟实现list 一.看一看SGI的stl_list的源码&#xff1a;1.基础结构构造函数1.节点结构&#xff1a;2.节点构造函数&#xff1a;3.链表结构&#xff1a;4.链表的构造函数&#xff1a; 2.析构1.节点析构&#xff1a;2.链表的析构&#xff1a; 3.迭代器 二.模拟实现list1.…
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PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

PyTorch深度学习实战&#xff08;31&#xff09;——生成对抗网络 0. 前言1. GAN2. GAN 模型分析3. 利用 GAN 模型生成手写数字小结系列链接 0. 前言 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型&#xff0c;它由…
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EOCR电机保护器带煤电厂的具体应用

EOCR电机保护器带煤电厂的具体应用

EOCR系列电动机智能保护器在煤电厂中有广泛的应用。这些保护器具有齐全的保护功能、直观的测量参数、快速的反应灵敏度、可靠的行动以及与上位机通讯构成远程监控的能力&#xff0c;使其成为理想的低压电动机保护及远程监控产品。 在煤电厂中&#xff0c;电动机保护器需要具备过…
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SpringCloud Aliba-Sentinel【上篇】-从入门到学废【4】

SpringCloud Aliba-Sentinel【上篇】-从入门到学废【4】

&#x1f3b5;诗词分享&#x1f3b5; 大江东去&#xff0c;浪淘尽&#xff0c;千古风流人物。 ——苏轼《念奴娇赤壁怀古》 目录 &#x1f37f;1.Sentinel是什么 &#x1f9c2;2.特点 &#x1f9c8;3.下载 &#x1f32d;4.sentinel启动 &#x1f953;5.实例演示 1.Senti…
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