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搜索资源列表

  1. 流媒体及服务器搭建知识大全

  2. 内容由流媒体协议等基本知识，视频媒体基本知识，流媒体服务器搭建实战，流媒体工具使用实战等内容组成。有本人“天地会珠海分舵”(http://blog.csdn.net/zhubaitian)耗时一个月整理而成，先分享给大家。 章节内容分布如下: 第1章Streaming 协议和服务器概览学习摘录 7 1.1 Protocol support 8 1.2 Media Container format support 12 第2章Streaming 协议学习摘录 15 2.1 MMS协议简介 15

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    • 发布日期：2015-01-06
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：zhubaitian

  1. pipeline:基因本体的声明式管道-源码

  2. 管道 这是用于Gene Ontology的声明性Jenkins管道的GitHub主页。 该管道是基因本体的“主要”管道，目前涵盖同步的ETL，QA / QC和部署职责。 可以在此处找到概述该系统及其原理的立式幻灯片集： : 。 发展 基本 管道及其相关开发均基于此存储库中的Jenkinsfile。 我们的Jenkins实例是监视新分支并在发现，更新或声明性“ cron”设置上运行它们的步骤。 在开发和运行管道之前，请与GO软件小组联系以了解有关运行，取消和资源可用性的问题。 典型的（通常

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    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：weixin_42129797

  1. OODA-FLOW-Bioimage-Pipeline-源码

  2. OODA-FLOW-生物图像管道 该项目的目标是为深度学习应用程序构建和应用开源平台。 开发用于人工智能应用软件的算法库和样本库，集成两种应用（生物图像大数据分析，遗传数据分析），并在sugon高级计算平台上进行演示。 完成算法库和样本库的功能开发。开发了机器学习算法以加速核心库，该核心库已部署并集成到sugon高级计算服务平台中。基于自制的Hugon处理器，该库可供用户调用。加速的内核库将与各级高性能计算机系统的优化紧密结合。 实现支持大型机器学习和部分开源的有效并行执行的算法工具集。该算法工

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42125826

  1. OODA-FLOW-Gene-Pipeline-源码

  2. OODA-FLOW-基因管道 该项目的目标是为深度学习应用程序构建和应用开源平台。 开发用于人工智能应用软件的算法库和样本库，集成两种应用（生物图像大数据分析，遗传数据分析），并在sugon高级计算平台上进行演示。 完成算法库和样本库的功能开发。 开发了机器学习算法以加速核心库，该核心库已部署并集成到sugon高级计算服务平台中。 基于自制的Hugon处理器，该库可供用户调用。 加速的内核库将与各级高性能计算机系统的优化紧密结合。 实现支持大型机器学习和部分开源的高效并行执行的算法工具集。

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  1. avatar-asset-pipeline:Avatar资产管道是一种工具，可使用一组常见的转换逻辑作为组件来为3D avatar资产创建连续集成构建管道，例如“ A姿势到T姿势”-源码

  2. :diamond_with_a_dot: 化身-资产管道 化身资产管道是一种工具，它使用一组常见的转换逻辑作为组件来创建用于化身开发的连续集成构建管道，例如“ A姿势到T姿势”。 使用JSON文件以声明方式定义构建管道。 [工作正在进行中] 背景 根据这个故事，大洪水之后的几代人团结一致，说一种语言并向东迁移，来到了希纳尔（Shinar）的土地。 他们在那里同意建造一座城市和一座足以到达天堂的塔。 上帝观察着他们的城市和塔楼，迷惑了他们的讲话，使他们不再相互了解，并将他们分散在世界各地。 A

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  1. pipeline:管道流程-源码

  2. 管道

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  1. sn-mg-pipeline：Snakemake管道，用于基本处理实验室中的宏基因组数据-源码

  2. Moeller Lab宏基因组学处理流程 Snakemake管道用于基本处理实验室中的宏基因组数据。

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  1. layer_lab_chco-源码

  2. Layer Lab NGS分析工作流程（用于CHCO） PLEASE NOTE THAT THIS IS VERY MUCH A WORK IN PROGRESS AND THE CONFIGURATION AND THE CODE MIGHT NEED TWEAKING BEFORE RUNNING THE PIPELINE 该管道在实现，并实现以下工作流程。 胚芽 短插入 复制号码变型呼叫者 体细胞的 短插入 此工作流程适用于正常肿瘤和仅肿瘤（单样本模式）方案。 复制号码变型呼叫者

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  1. 螺旋管道：请求| 降价| html | 回复-源码

  2. 螺旋管道 该项目提供了用于创建超媒体处理管道的帮助器功能和默认实现。 它使用化简和延续来创建可以对HTML，JSON和其他超媒体进行预处理的后处理流程。 目录 * 状态 螺旋降价 Helix Pipeline支持某些。 管道解剖 管道包括以下主要部分： 预处理功能。 主要的响应生成功能。 可选的包装函数。 后处理功能。 错误处理功能。 管道的每个步骤都在处理单个上下文对象，最终可以将其用于返回http响应。 有关上下文的剖析，请参见下文。 通常，每种支持的内容类型都有一个管道，

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    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：801kb
    • 提供者：weixin_42099087

  1. 天青管道模板-源码

  2. Azure管道模板 DevOps自动化的常见Azure Pipeline任务。 用法 模板应包含在项目管道中。 最佳实践 在模板中包含管道时，请始终指定参考标记，以避免在发布新模板版本时破坏工作流程。 管道模板不应具有默认值（如果可能）。 假设上游管道将提供所有值。 当前模板 贡献 创建一个新模板 在/templates目录中为您的模板创建一个文件夹。 名称应为模板的名称（例如terragrunt-deploy ） 在文件夹中，创建一个yaml文件（名称并不重要，但应该清楚） 在同一文件夹

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    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42134143

  1. 主管：执行和导出Ploomber项目-源码

  2. 监督员 Soopervisor引入了Ploomber项目的概念，这是运行管道的标准方法。 用例 在本地运行管道 在持续集成服务中运行管道 使用cron（或Github Actions）调度管道 通过Argo工作流程在Kubernetes中运行 在Apache Airflow中运行 怎么运行的 运行管道时，Soopervisor需要以下文件布局： environment.yml ： pipeline.yaml ：管道管道规范 所有这些文件的父文件夹定义为项目的根文件夹。 该文件夹的名称被设计为

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    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：88kb
    • 提供者：weixin_42131443

  1. PyNOT：ALFOSC管道-源码

  2. PyNOT-redux 北欧光学望远镜的ALFOSC数据处理管道 PyNOT处理长缝光谱数据（当前正在开发成像数据的扩展）。 该管道完全用Python实现，可以直接从终端运行。 主要工作流程大部分是自动化的（实际上可以完全自动化运行），并且包括用于某些任务（例如用于波长校准和光谱一维提取的线识别）的图形用户界面。 特别感谢Johan Fynbo教授进行有益的讨论和反馈，并将我首先介绍给北欧光学望远镜（早在2012年）。 - The pipeline is currently in a te

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：476kb
    • 提供者：weixin_42136837

  1. 语言：进行中的语言，包括词法分析器，解析器，类型检查器，字节码编译器和字节码vm-源码

  2. 语言 一个小的lexer / parser / compiler项目，用于学习编程语言的设计和实现。 该语言的设计主要受Haskell和C ++的启发。 目标是要快速而富有表现力。 当前功能 控制流：if-else，同时 范围，键入，名称解析 总和类型和产品类型 数组 逻辑和算术运算符 简单的io 计划功能 类型类 泛型 外国直接投资 实作 可以在Compiler / {src，include} / fe / pipeline中找到不同管道阶段的实现。 片段 控制流程简单 let a: st

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：210kb
    • 提供者：weixin_42109598

  1. Neuropipe：Scikit-Learn中用于机器学习管道的简便支架-源码

  2. neuropipe是Scikit-Learn中用于机器学习管道的易于使用的微框架。 只需在命令行中回答有关项目的一系列问题，便会创建一个自定义模板，该模板适合最可能与您的任务相关的预处理功能和模型。 这些问题基于Scikit-Learn速查表，用于选择正确的学习算法： 用法 用pip安装neuropipe ： $ pip3 install neuropipe 然后浏览问卷并通过运行以下命令创建您的自定义项目文件夹： $ neuropipe my_project 这将产生一条管道... 工作

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：802kb
    • 提供者：weixin_42104947

  1. jenkins-pipeline-gitflow-maven：带有Jenkinsfile的示例Maven项目正在执行基于git-flow的发布管理-源码

  2. jenkins管道gitflow-maven 这是一个带有Jenkinsfile的示例Maven项目，用于执行基于的发布管理。 Jenkins使用构建具有所描述步骤的管道。 实际的gitflow版本管理由 maven插件执行。 詹金斯（Jenkins）工作 为了对项目完全使用gitflow，最好创建多作业。 对于每个分支，Jenkins将从分支中的Jenkinsfile创建一个单独的管道。 请注意，通过指定“擦除存储库”并强制克隆作业的其他行为，我能够避免流程出现多个问题。

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  1. jenkins-pipeline：在本教程中了解如何使用Jenkins CICD工作流程实施容器技术，以使其更易于管理-源码

  2. Dockerize Jenkins Pipeline有关持续集成和持续交付的教程 该存储库是一个教程，它试图举例说明如何自动管理构建过程，覆盖率最高的测试以及部署阶段。 我们的目标是确保在推送每个代码后，我们的管道都能正常工作。 我们要自动管理的流程： 代码签出 运行测试 编译代码 在代码上运行Sonarqube分析 创建Docker映像 将映像推送到Docker Hub 拉并运行图像 第一步，运行服务 由于目标之一就是获取我们项目的sonarqube报告，因此我们应该能够从詹金斯服务访问

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  1. data-pipeline-airflow:使用Airflow的数据管道将数据从S3加载到Redshift-源码

  2. Sparkify气流数据管道 概述 该项目使用Apache Airflow为Sparkify构建数据管道，该数据管道可自动执行并监视ETL管道的运行。 ETL从S3以JSON格式加载歌曲和日志数据，并在Reshift上以星型模式将数据处理到分析表中。 星型模式已用于允许Sparkify团队轻松运行查询以分析其应用程序上的用户活动。 Airflow每小时安排一次该ETL，并通过运行数据质量检查来监视其成功。 结构 udac_example_dag.py包含父DAG的任务和依赖项。 load_d

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    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：97kb
    • 提供者：weixin_42166918

  1. personal-genome-processing-pipeline:用于单个先证者的原始全基因组测序读取（FASTQ）的变体调用和注释的基本工作流程-源码

  2. 个人基因组处理管道 介绍 这种WGS处理/分析工作流程的灵感来自Dante Labs公司接收的临床级全基因组序列（Illumina NovaSeq）。 Dante Labs为客户提供对齐方式（作为BAM文件）和变体调用（以SNP，indel和CNV VCF文件的形式），而所有这些处理后的文件均与GRCh37（hg19）对齐，而不是最新的人类基因组构建（GRCh38或hg38）。 虽然可以更简单地使用UCSC LiftOver将hg19坐标提升到hg38，但此工作流程既是一种学习练习，又可以提供一

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  1. pb-metagenomics-tools:pb-metagenomics-tools-源码

  2. PB-元基因组学工具 欢迎！ 在这里，您可以找到各种适合使用PacBio HiFi Reads进行宏基因组学的工具和管道。 除了当前可用的资源之外，我们将在开发新工具时继续添加新工具。 可用管道 ：（以前称为Genome-Binning-Pipeline ）从HiFi宏基因组学组件中识别高质量的MAG。 简化的工作流程包括minimap2，MetaBAT2，CheckM和GTDB-Tk的步骤。 输出高质量的MAG序列和关联的元数据。 ：为了进行分类学和功能分析，HiFi使用DIAMOND读取

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    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：299kb
    • 提供者：weixin_42109545

  1. Disaster-Response-Pipeline:包含数据和代码的Web App回购以及ETL流程和部署的所有步骤-源码

  2. 灾害响应管道 包含数据和代码的Web App回购以及ETL流程和部署的所有步骤 Udacity纳米级数据科学项目。 从2021年3月开始。 为什么这是一个重要的项目？ 在我们所生活的大数据环境中，数据很多，但是知识却很少。 在这个项目中，我试图展示我在ETL流程的所有步骤上的技能。 它开始处理csv文件中的数据，更改数据类型，删除重复的值，并最终将所有内容保存到SQL数据库中。 另外，将创建一个Web应用程序以显示从数据中获得的一些结果。 为此，Plotly进行数据虚拟化，并使用Boostr

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