Р конда: A potentially dangerous Request.Path value was detected from the client (?).

Разное

Содержание

Культурное наследие Югры

Internal error org.springframework.core.convert.ConversionFailedException: Unable to convert value 1808743293?lc=ru from type ‘java.lang.String’ to type ‘java.lang.Long’; nested exception is java.lang.NumberFormatException: For input string: «1808743293?lc=ru» at org.springframework.core.convert.support.ConversionUtils.invokeConverter(ConversionUtils.java:40) at org.springframework.core.convert.support.GenericConversionService.convert(GenericConversionService.java:135) at org.springframework.beans.TypeConverterDelegate.convertIfNecessary(TypeConverterDelegate.java:199) at org.springframework.beans.TypeConverterDelegate.convertIfNecessary(TypeConverterDelegate.java:104) at org.springframework.beans.SimpleTypeConverter.convertIfNecessary(SimpleTypeConverter.java:47) at org.springframework.validation.DataBinder.convertIfNecessary(DataBinder.java:526) at org.springframework.web.bind.annotation.support.HandlerMethodInvoker.resolvePathVariable(HandlerMethodInvoker.
java:602) at org.springframework.web.bind.annotation.support.HandlerMethodInvoker.resolveHandlerArguments(HandlerMethodInvoker.java:289) at org.springframework.web.bind.annotation.support.HandlerMethodInvoker.invokeHandlerMethod(HandlerMethodInvoker.java:163) at org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter.invokeHandlerMethod(AnnotationMethodHandlerAdapter.java:414) at org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter.handle(AnnotationMethodHandlerAdapter.java:402) at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:771) at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:716) at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:647) at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet(FrameworkServlet.java:552) at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:624) at javax.servlet.http.HttpServlet.
service(HttpServlet.java:731) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:303) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208) at org.springframework.web.filter.HiddenHttpMethodFilter.doFilterInternal(HiddenHttpMethodFilter.java:71) at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:76) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:241) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208) at org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:52) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:241) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208) at com.altsoft.kaisa_internet.kaisa_internet_core.util.RequestFilter.doFilter(RequestFilter.java:28) at org.
apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:241) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208) at org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:220) at org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:122) at org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:505) at org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:170) at org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:103) at org.apache.catalina.valves.AccessLogValve.invoke(AccessLogValve.java:956) at org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:116) at org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:423) at org.apache.coyote.ajp.AjpProcessor.process(AjpProcessor.java:190) at org.apache.coyote.AbstractProtocol$AbstractConnectionHandler.process(AbstractProtocol.
java:625) at org.apache.tomcat.util.net.JIoEndpoint$SocketProcessor.run(JIoEndpoint.java:316) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615) at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61) at java.lang.Thread.run(Thread.java:724) Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: «1808743293?lc=ru» at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65) at java.lang.Long.parseLong(Long.java:441) at java.lang.Long.valueOf(Long.java:540) at org.springframework.util.NumberUtils.parseNumber(NumberUtils.java:158) at org.springframework.core.convert.support.StringToNumberConverterFactory$StringToNumber.convert(StringToNumberConverterFactory.java:59) at org.springframework.core.convert.support.StringToNumberConverterFactory$StringToNumber.convert(StringToNumberConverterFactory.java:1) at org.
springframework.core.convert.support.GenericConversionService$ConverterFactoryAdapter.convert(GenericConversionService.java:420) at org.springframework.core.convert.support.ConversionUtils.invokeConverter(ConversionUtils.java:37) … 43 more Cookies:

Река Конда от устья р. Ах (Евра) до впадения в р. Иртыш. Лоцманская карта 1927 г. [Карты]

Поиск по определенным полям
Чтобы сузить результаты поисковой выдачи, можно уточнить запрос, указав поля, по которым производить поиск. Список полей представлен выше. Например:

author:иванов

Можно искать по нескольким полям одновременно:

author:иванов title:исследование

Логически операторы
По умолчанию используется оператор AND.
Оператор AND означает, что документ должен соответствовать всем элементам в группе:

исследование разработка

author:иванов title:разработка

оператор OR означает, что документ должен соответствовать одному из значений в группе:

исследование OR разработка

author:иванов OR title:разработка

оператор NOT исключает документы, содержащие данный элемент:

исследование NOT разработка

author:иванов NOT title:разработка

Тип поиска
При написании запроса можно указывать способ, по которому фраза будет искаться. Поддерживается четыре метода: поиск с учетом морфологии, без морфологии, поиск префикса, поиск фразы.
По-умолчанию, поиск производится с учетом морфологии.
Для поиска без морфологии, перед словами в фразе достаточно поставить знак «доллар»:

$исследование $развития

Для поиска префикса нужно поставить звездочку после запроса:

исследование*

Для поиска фразы нужно заключить запрос в двойные кавычки:

«исследование и разработка«

Поиск по синонимам
Для включения в результаты поиска синонимов слова нужно поставить решётку «#» перед словом или перед выражением в скобках.
В применении к одному слову для него будет найдено до трёх синонимов.
В применении к выражению в скобках к каждому слову будет добавлен синоним, если он был найден.

Не сочетается с поиском без морфологии, поиском по префиксу или поиском по фразе.

#исследование

Группировка
Для того, чтобы сгруппировать поисковые фразы нужно использовать скобки. Это позволяет управлять булевой логикой запроса.
Например, нужно составить запрос: найти документы у которых автор Иванов или Петров, и заглавие содержит слова исследование или разработка:

author:(иванов OR петров) title:(исследование OR разработка)

Приблизительный поиск слова
Для приблизительного поиска нужно поставить тильду «~» в конце слова из фразы. Например:

бром~

При поиске будут найдены такие слова, как «бром», «ром», «пром» и т.д.
Можно дополнительно указать максимальное количество возможных правок: 0, 1 или 2. 4 разработка

По умолчанию, уровень равен 1. Допустимые значения — положительное вещественное число.
Поиск в интервале
Для указания интервала, в котором должно находиться значение какого-то поля, следует указать в скобках граничные значения, разделенные оператором
TO.
Будет произведена лексикографическая сортировка.

author:[Иванов TO Петров]

Будут возвращены результаты с автором, начиная от Иванова и заканчивая Петровым, Иванов и Петров будут включены в результат.

author:{Иванов TO Петров}

Такой запрос вернёт результаты с автором, начиная от Иванова и заканчивая Петровым, но Иванов и Петров не будут включены в результат.
Для того, чтобы включить значение в интервал, используйте квадратные скобки. Для исключения значения используйте фигурные скобки.

минерально-сырьевые ресурсы Кондинского района и их использование


Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/2819

Title: Природопользование в бассейне р. Конды: минерально-сырьевые ресурсы Кондинского района и их использование
Other Titles: The natural mana in the basin of Konda river: the mineral resources of the Kondinsky district and their use
Authors: Solodovnikov, A. Yu.
Солодовников, А. Ю.
Keywords: Kondinsky district; Urai; prospecting surveys; extractable resources; extraction industry; Кондинский район; Урай; геологоразведочные работы; полезные ископаемые; добывающая промышленность
Issue Date: 2018
Publisher: Издательство Тюменского государственного университета
Citation: Солодовников, А. Ю. Природопользование в бассейне р. Конды: минерально-сырьевые ресурсы Кондинского района и их использование / А. Ю. Солодовников // Вестник Тюменского государственного университета. Серия: Экология и природопользование / главный редактор С. Н. Гашев. – Тюмень : Издательство Тюменского государственного университета, 2018. – Т. 4, № 4. – С. 6-21.
Issue: 4
Abstract: This article studies the current state of the mineral resource base in the Kondinsky District of Khanty Mansiysk Autonomous Area (KhMAA) – Yugra. Historically, the Kondinsky District was the first in the Tyumen Region, where the industrial oil was discovered more than 50 years ago in 1960. Since then, the era of the oil industry development began in the Tyumen Region and all the Siberia. Although the research projects moved from the first center of oil-recycling facilities in the Tyumen Region, the oil extraction in the Kondinsky District continues to this day. Facing the problems of extraction and transportation, primarily due to the natural features of the terrain, new extraction methods and approaches were developed at the fields of the Kondinsky District and later adopted in the rest of Western Siberia. The extraction of hydrocarbons and other minerals has significantly changed the territorial structure of the organization of production of the region from agricultural to industrial.
В статье рассматривается современное состояние минерально-сырьевой базы одного из районов Ханты-Мансийского автономного округа – Югры – Кондинского. Исторически сложилось так, что Кондинскому району выпала честь стать первым районом Тюменской области, на территории которого были открыты первые промышленные запасы нефти. Это случилось более 50 лет назад – в 1960 г. С этого времени начался отсчет нефтяной эры в Тюменской области и всей Сибири. Несмотря на то, что поисковые и добычные работы практически сразу перешагнули первый центр нефтедобычи в Тюменской области, добыча нефти с месторождений Кондинского района продолжается до сих пор. Несмотря на трудности добычи нефти и ее транспортировки в другие районы страны, вызванные в первую очередь природными особенностями местности, на месторождениях Кондинского района отрабатывались новые методы и подходы к ее извлечению, которые потом перенимались на других промыслах Западной Сибири. Добыча углеводородов и других полезных ископаемых значительно изменили территориальную структуру организации производства района: вместо аграрно-промыслового он стал индустриально-промысловым.
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/2819
https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/2819
ISSN: 2411-7927
2500-0888
Appears in Collections:Вестник ТюмГУ: Экология и природопользование

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Урай | Внимание! Грузовая переправа через р.Конда в районе БПТОиК закрывается с 26 октября.

Урай | Внимание! Грузовая переправа через р.Конда в районе БПТОиК закрывается с 26 октября. — БезФормата Администрация Урая информирует жителей города о том, что 25 октября – последний рабочий день грузовой переправы через реку Конда, расположенной в районе БПТОиК. Действующая речная переправа была организована на летний период 2013 года с 1 мая по 31 октября, работала и грузовая переправа, и пассажирская переправа. По погодным условиям переправа завершает работу на несколько дней раньше — 25 октября. Ежегодно подрядчиками по транспортному обслуживанию населения и юридических лиц при переправлении через р.Конда выступало ООО «УрайРечФлот», имеющее в своем распоряжении некоторые плавсредства. Для строительства переправы в зимнем варианте, согласно проекту необходимо иметь 3 баржи по 600 тон каждая, одна баржа у речников имеется в собственности, а две баржи они брали в аренду в Кондинском районе. В этом году у ООО «УрайРечФлот» было намерение построить зимнюю переправу, но в связи с тем, что река Конда обмелела, доставить баржи в Урай  они не смогли. Бюджетом города предусмотрены средства на строительство и содержание переправы в зимнем варианте, объявлен конкурс. Но заявок на участие в конкурсе пока не поступило. На сегодняшний день администрацией города рассматривается вопрос о строительстве ледовой переправы, идет процесс по согласованию с «Обь-Иртышводпутем» конкретного места устройства ледовой переправы, готовится конкурсная документация, техническое задание на строительство ледовой переправы. Также с ТПП «Урайнефтегаз» согласован вопрос по обеспечению проезда транспортных средств жителей СОНТ «Заречный» по межпромысловым дорогам.   Данный материал опубликован на сайте BezFormata 11 января 2019 года,
ниже указана дата, когда материал был опубликован на сайте первоисточника! Gorod3466.Ru Урайский городской суд вынес обвинительный приговор в отношении местного жителя.
Прокуратура За прошедшие сутки зарегистрировано 55 преступлений, по горячим следам раскрыто 37, из них 14 краж, 3 мошенничества.
УМВД по Ханты-Мансийскому АО — Югре ЮграPRO В ларек злоумышленники забрались, разбив окно В Сургуте неизвестные вскрыли остановочный павильон на улице Показаньева.
ТРК Сургутинтерновости Служба новостей ЮграPRO Накануне в 14 часов 45 минут поступило сообщение о возгорании автомобиля «ВАЗ-2110» третьем микрорайоне посёлка Пойковский Нефтеюганского района ХМАО.
ЮграPRO За прошедшие сутки зарегистрировано 55 преступлений, по горячим следам раскрыто 37, из них 14 краж, 3 мошенничества.
УМВД по Ханты-Мансийскому АО — Югре Накануне в центре города произошла серьёзная авария. На пересечении улиц Омская-Нефтяников столкнулись два автомобиля.
Gorod3466.Ru Подарки и скидки дарят организации города за вакцинацию. Борьба с коронавирусом не стоит на месте, но как еще напомнить урайцам, что вакцинация помогает в защите от коварной болезни лучше всех?
Газета Знамя Депутат Думы Ханты-Мансийского автономного округа – Югры Александр Колодич поздравил медицинских работников Нефтеюганской окружной клинической больницы,
Окружная больница им. В.И. Яцкив Об этом заявил главный врач Урайской городской клинической больницы Юрий Сподар на очередном заседании городской Думы.
Газета Знамя Данияр Рахмангулов – самый юный участник фотомарафона «Урай многонациональный» Летом Данияр Рахмангулов побывал в Башкирии на национальной свадьбе.
Газета Знамя    Сегодня в нашей постоянной рубрике Культурно-выставочного центра Русского музея расскажем вам об одном из художников-передвижников, Корзухине Алексее Ивановиче, и его картине «У краюшки хлеба».
Музейно-выставочный центр Дорогие друзья! Предлагаем вам ознакомиться с нашей подборкой книг, чтобы эти каникулы прошли весело и интересно.
Библиотечно-музейный центр

©2021 BezFormata. Com.

Использование R в Conda

(ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: некоторые из описанных здесь шагов явно противоречат официальным инструкциям по установке и использованию conda ; новички должны следовать официальным руководствам, прежде чем пытаться выполнить любой из этих шагов, и полностью понять, что эти шаги делают, прежде чем пробовать их)

Спасибо за подробные заметки. Я никогда не видел, чтобы установка R и R lib в conda была особенно сложной, если вы выполняете некоторые из этих шагов и мер предосторожности

0).используйте новую установку conda для каждого проекта, не пытайтесь управлять несколькими env conda в одной установке conda , вы можете скачать Miniconda отсюда: https://repo.anaconda.com/miniconda/, да это тратит немного места на диске, но избавляет от головной боли

1). установите все пакеты R, которые вам нужны, с помощью одной команды conda install без указания версий библиотеки , затем позвольте conda выбрать совместимые библиотеки, затем отметьте, какие версии он выбрал, затем удалите все conda install и запустите закончите с новой новой установкой conda и снова запустите conda install , указав точные версии библиотек, которые вы хотите, на основе списка, который conda выбрал для вас,

1а).будьте осторожны, если conda пытается обновить себя и / или включенные в него версии Python, потому что иногда это может привести к поломке conda, если это произойдет, обязательно включите аргументы с conda install для блокировки версий conda и / или Python

1б). убедитесь, что полный путь к каталогу установки conda не слишком длинный, потому что он жестко закодирован в строках shebang во многих установленных файлах, а строки shebang имеют ограничение по размеру ~ 127 символов, обычно https: // переполнение стека. com / questions / 10813538 / shebang-line-limit-in-bash-and-linux-kernel

.

2). никогда не запускайте conda install после первого раза, если только это не обязательно (иногда мне приходилось устанавливать pacakge, например, ncurses из conda-forge , прежде чем установил что-либо еще, но это редко),

3). никогда не беспокойтесь о conda, активируйте , просто обновите PATH самостоятельно, чтобы добавить conda / bin , так как все ваши библиотеки будут установлены там по умолчанию, обновите и другие необходимые переменные env сами,

4).сохраните все команды, которые вы использовали для всего процесса, в сценарии с вашим проектом, и используйте сценарий-оболочку, чтобы правильно настроить среду для запуска ваших сценариев и программ (вам может потребоваться отключить PYTHONPATH и PYTHONHOME , и примените другие обновления env, которые обычно обрабатывает conda activate . Или, если вы любите приключения, ваш сценарий оболочки может просто вызвать conda activate и молиться, чтобы у него не было побочных эффектов, которые нарушают что-то

Я использую conda вот так много лет и с успехом, особенно придерживаясь дистрибутивов conda (Miniconda) для версий 4.5.4 и 4.7.12 ваш пробег может отличаться

Многие люди, похоже, отрицательно относятся к conda из-за его тенденции пытаться «захватить» вашу систему, шаги, описанные здесь, были разработаны, чтобы попытаться предотвратить это, сохраняя при этом воспроизводимость и надежность установок conda . Опасения по поводу использования дискового пространства из-за нескольких полных установок conda можно несколько смягчить, например, сохранив полные сценарии установки, связанные с каждым проектом;

  #! / Bin / bash
# сохранить как установить.ш
set -e
# скачать и установить conda в текущий каталог
CONDASH = Miniconda3-4. 5.4-Linux-x86_64.sh
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/${CONDASH}
bash "$ {CONDASH}" -b -p conda
rm -f "$ {CONDASH}"
# установить среду для использования установленной вами conda
# повторно использовать эти конфигурации для сценариев оболочки для запуска ваших сценариев R, Python и т. д.
экспорт ПУТЬ = $ {PWD} / conda / bin: $ {ПУТЬ}
отключено PYTHONPATH
отключено PYTHONHOME
# устанавливаем нужные вам пакеты conda
conda install -y somechannel :: somepackage == 1.2.3

, чтобы вы могли продолжить и удалить старые установочные каталоги conda , которые вы больше не используете, и легко воссоздать их позже по мере необходимости.

Установка обновленной версии R (> = 4.0) с помощью conda

Я использовал Seurat v3.2, и я провел большую часть своего анализа отдельных ячеек, используя эту версию. Но сегодня я начал работать над другим набором данных и там обнаружил ошибку [[<- определен для объектов типа «S4» только для подклассов среды . Я погуглил об этом и узнал, что это как-то связано с версией Сёра.Эта проблема GitHub предполагает, что если мы обновим версию Seurat, это должно решить эту проблему.

Итак, с этой подсказкой я начал гуглить, как обновить Seurat и, в конечном итоге, версию R с помощью conda. Тут у вас может возникнуть вопрос, а зачем именно conda? Причина в том, что я студент и работаю на сервере университета, поэтому у меня нет достаточных прав для установки инструмента / программного обеспечения напрямую с помощью системной команды.

Возвращаясь к истории, я погуглил о том, как обновить версию R с помощью conda, и в итоге нашел возможные решения (также сообщенные на StackOverflow).Где-то упоминалось, что если мы удалим conda r-base с помощью команды conda uninstall r-base и переустановим то же самое, это должно решить проблему. Что ж, я бы сказал, что это может быть хорошим трюком для решения таких проблем. Я имею в виду просто удалить conda r-base и установить обновленную версию ( R> = 4. 0 ) в одной среде и R3.2 в другой. Но, к сожалению, в моем случае это был не оптимальный выбор. Поскольку я работаю над разными проектами и для работы с ними, я уже настроил другие пакеты R.Итак, понимаете? Дело не только в Сёра, и я не могу просто испортить мою среду R, просто чтобы обновить версию Сёра, верно?

Поэтому я снова начал общаться с гуглом по поводу обновления R и пробовал описанные выше решения. Пробуя другие решения, я понял, что это как-то связано с каналами conda, которые я использую. Потому что здесь они четко упомянули версию R, но когда я пытался установить R4.0, она не проходила через канал conda-forge , вместо этого он был перенаправлен на другой канал.Фактически, тот же канал (проверенный с помощью команды conda info ), который я давно установил для установки R3.2.

С помощью гугла наконец нашел решение.

Вот команды, которые я использовал для решения этой проблемы:

  1. Обновленная версия R (> = 4. 0) доступна через канал conda-forge, поэтому сначала добавьте канал.

    conda config - добавить каналы conda-forge

  2. Мы собираемся установить R через conda-forge, а не через канал по умолчанию, поэтому нам нужно установить его приоритет над каналом по умолчанию.

    conda config --set channel_priority strict

    ПРИМЕЧАНИЕ: Вы можете отменить это изменение, установив строгий приоритет для канала по умолчанию, как описано здесь.

  3. Проверьте, добавлена ​​ли обновленная версия R в область поиска conda.

    поиск conda r-base

  4. Итак, всегда рекомендуется (рекомендуется здесь) создать новую среду conda, которая поможет отладить проблемы, связанные с пакетом и совместимостью, без нарушения базовой среды.

    conda create -n seurat4 python = 3.6

  5. Давайте активируем только что созданную среду conda.

    conda активировать seurat4

  6. И, наконец, установите пакет R.

    установка conda -c conda-forge r-base

Надеюсь, это кому-то поможет в будущем и сэкономит время.

Ура 🙂

Проблема с установкой пакетов Bioconductor в среде conda.

Я был бы признателен за помощь в разрешении проблем с установкой пакета Bioconductor R в среде conda.

У меня есть машина Ubuntu с тремя учетными записями: root, пользователь 1 с привилегиями sudo и входит в группу 1001, а пользователь 2 также входит в группу 1001. На этом компьютере установлена ​​свежая установка Ubuntu, пожалуйста, не предполагайте, что у меня есть все необходимые зависимости.

Как sudo, пользователь 1 (я) установил Anaconda, который затем становится исполняемым пользователем 2.Затем пользователь 2 настроил среду conda и установил R-base и R-essentials. Затем они получают доступ к R с терминала и начинают процесс установки biocmanager Bioconductor. Все идет хорошо, пока они не попытаются установить какой-либо из пакетов R bioconductor. Например,

BiocManager :: установить ("missMethyl")

Выдает несколько ошибок. Вот их коллекция:

  cp: невозможно stat 'hdf5 / c ++ / src / .libs / libhdf5_cpp.a': нет такого файла или каталога
make: *** [Makevars: 36: copying] Ошибка 1
ОШИБКА: не удалось выполнить компиляцию пакета «Rhdf5lib»

........

  Использование libxml2. *
проверка gzopen в -lz ... да
проверка xmlParseFile в -lxml2 ... нет
проверка xmlParseFile в -lxml ... нет
configure: ошибка: «libxml не найден»
ОШИБКА: сбой конфигурации для пакета «XML»
* удаление ‘/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/XML’
ОШИБКА: зависимость «XML» недоступна для пакета «rtracklayer»
* удаление «/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/rtracklayer»
ОШИБКА: зависимость «XML» недоступна для пакета «biomaRt»
* удаление ‘/ home / npaudel /.conda / envs / r_env / lib / R / library / biomaRt ’
ОШИБКА: зависимость «Rhdf5lib» недоступна для пакета «rhdf5»
* удаление ‘/home/npaudel/. conda/envs/r_env/lib/R/library/rhdf5’
ОШИБКА: зависимость «XML» недоступна для пакета «аннотировать»
* удаление «/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/annotate»
ОШИБКА: зависимости «rtracklayer», «biomaRt» недоступны для пакета «GenomicFeatures»
* удаление «/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/GenomicFeatures»
ОШИБКА: зависимость annotate недоступна для пакета genefilter.
* удаление ‘/ home / npaudel /.conda / envs / r_env / lib / R / library / genefilter ’
ОШИБКА: зависимости «rhdf5», «Rhdf5lib» недоступны для пакета «HDF5Array»
* удаление «/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/HDF5Array»
ОШИБКА: зависимость «GenomicFeatures» недоступна для пакета «TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene»
* удаление «/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene»
ОШИБКА: зависимость GenomicFeatures недоступна для пакета bumphunter.
* удаление «/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/bumphunter»
ОШИБКА: зависимость «HDF5Array» недоступна для пакета «DelayedMatrixStats»
* удаление ‘/ home / npaudel /. conda / envs / r_env / lib / R / library / DelayedMatrixStats ’
ОШИБКА: зависимости «GenomicFeatures», «TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene» недоступны для пакета «FDb.InfiniumMethylation.hg19»
* удаление ‘/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/FDb.InfiniumMethylation.hg19’
ОШИБКА: зависимости «bumphunter», «DelayedMatrixStats», «genefilter», «HDF5Array» недоступны для пакета «minfi».
* удаление ‘/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/minfi’
ОШИБКА: зависимости «FDb.InfiniumMethylation.hg19 »,« minfi »,« annotate »,« genefilter »недоступны для пакета« Methylumi ».
* удаление ‘/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/methylumi’
ОШИБКА: зависимость minfi недоступна для пакета IlluminaHumanMethylation450kmanifest.
* удаление «/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/IlluminaHumanMethylation450kmanifest»
ОШИБКА: зависимость minfi недоступна для пакета IlluminaHumanMethylation450kanno.ilmn12.hg19.
* удаление ‘/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/IlluminaHumanMethylation450kanno. ilmn12.hg19 ’
ОШИБКА: зависимость minfi недоступна для пакета IlluminaHumanMethylationEPICmanifest.
* удаление «/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/IlluminaHumanMethylationEPICmanifest»
ОШИБКА: зависимость minfi недоступна для пакета IlluminaHumanMethylationEPICanno.ilm10b4.hg19.
* удаление ‘/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/IlluminaHumanMethylationEPICanno.ilm10b4.hg19’
ОШИБКА: зависимости «minfi», «метилуми», «IlluminaHumanMethylation450kmanifest», «IlluminaHumanMethylation450kanno.ilmn12.hg19 »,« IlluminaHumanMethylationEPICmanifest »,« IlluminaHumanMethylationEPICanno.ilm10b4.hg19 »недоступны для пакета« missMethyl ».
* удаление ‘/home/npaudel/.conda/envs/r_env/lib/R/library/missMethyl’

......

  make [3]: вход в каталог '/tmp/RtmpnsAIx5/R.INSTALL3753b2ffeadb1/Rhdf5lib/src/hdf5/c++/src'
  CXX H5Exception.lo
  CXX H5IdComponent.lo
  CXX H5DataSpace.lo
H5DataSpace.cpp: 15: 10: фатальная ошибка: iostream.h: нет такого файла или каталога
 #include  ~~~~~~~~~~~
компиляция прекращена.

У меня такое чувство, что HDF5 может быть проблемой, поэтому вот сводная информация во время неудачной попытки установки missMethyl:

  * ОБЗОР КОНФИГУРАЦИИ HDF5
        =================================
Главная Информация:
-------------------
                   Версия HDF5: 1.10.5
                  Настроено: среда, 3 ноября, 18:12:21 GMT 2021
                  Сконфигурировано: npaudel @ anthony-desktop
                    Хост-система: x86_64-unknown-linux-gnu
              Uname информация: Linux anthony-desktop 5.11.0-37-generic # 41 ~ 20.04.2-Ubuntu SMP Пт 24 сентября 09:06:38 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU / Linux
                       Байт-пол: с прямым порядком байтов
             Точка установки: /tmp/RtmpnsAIx5/R.INSTALL3753b2ffeadb1/Rhdf5lib/src/hdf5/hdf5
Параметры компиляции:
------------------
                     Режим строительства: производство
              Отладочные символы: нет
                        Утверждения: нет
                      Профилирование: нет
             Уровень оптимизации: высокий
Параметры связывания:
----------------
                      Библиотеки: статические
  Статически связанные исполняемые файлы:
                        LDFLAGS: -Wl, -O2 -Wl, - sort-common -Wl, - as-required -Wl, -z, relro -Wl, -z, now -Wl, - disable-new-dtags -Wl, --gc-разделы -Wl, -rpath, / home / npaudel /. conda / envs / r_env / lib -Wl, -rpath-link, / home / npaudel / .conda / envs / r_env / lib -L / home / npaudel / .conda / envs / r_env / lib
                     H5_LDFLAGS:
                     AM_LDFLAGS: -L / tmp / RtmpnsAIx5 / R.INSTALL3753b2ffeadb1 / Rhdf5lib / src / hdf5 / szip / szip / lib
                Дополнительные библиотеки: -lrt -lsz -lz -ldl -lm
                       Архиватор: /home/npaudel/.conda/envs/r_env/bin/x86_64-conda_cos6-linux-gnu-ar
                       AR_FLAGS: cr
                         Ранлиб: /home/npaudel/.conda/envs/r_env/bin/x86_64-conda_cos6-linux-gnu-ranlib
Языки:
----------
                              C: да
                     Компилятор C: / home / npaudel /.conda / envs / r_env / bin / x86_64-conda_cos6-linux-gnu-cc
                       CPPFLAGS: -DNDEBUG -D_FORTIFY_SOURCE = 2 -O2 -isystem /home/npaudel/.conda/envs/r_env/include
                    H5_CPPFLAGS: -D_GNU_SOURCE -D_POSIX_C_SOURCE = 200809L -DNDEBUG -UH5_DEBUG_API
                    AM_CPPFLAGS: -I / tmp / RtmpnsAIx5 / R. INSTALL3753b2ffeadb1 / Rhdf5lib / src / hdf5 / szip / szip / include
                        Флаги C: -march = nocona -mtune = haswell -ftree-vectorize -fPIC -fstack-protector-strong -fno-plt -O2 -ffunction-section -pipe -isystem / home / npaudel /.conda / envs / r_env / include -fdebug-prefix-map = / tmp / build / 80754af9 / r-base_1589917437985 / work = / usr / local / src / conda / r-base-3.6.1 -fdebug-prefix-map = /home/npaudel/.conda/envs/r_env=/usr/local/src/conda-prefix -w -fpic
                     H5 Флаги C: -std = c99 -pedantic -Wall -Wextra -Wbad-function-cast -Wc ++ - compat -Wcast-align -Wcast-qual -Wconversion -Wdeclaration-after-statement -Wdisabled-optimisation -Wfloat-equal -Wformat = 2 -Winit-self -Winvalid-pch -Wmissing-declrations -Wmissing-include-dirs -Wmissing-prototypes -Wnested-externs -Wold-style-definition -Wpacked -Wpointer-arith -Wredundant-decls -Wshadow -Wstrict-prototypes -Wswitch-default -Wswitch-enum -Wundef -Wunused-macros -Wunsafe-loop-optimizations -Wwrite-strings -finline-functions -s -Wno-inline -Wno-aggregate-return -Wno-missing-format-attribute -Wno -Пропуск-noreturn -O
                     Флаги AM C:
               Общая библиотека C: нет
               Статическая библиотека C: да
                        Фортран: нет
                            C ++: да
                   Компилятор C ++: / home / npaudel /. conda / envs / r_env / bin / x86_64-conda_cos6-linux-gnu-c ++ -std = GNU ++ 11
                      Флаги C ++: -fvisibility-inlines-hidden -fmessage-length = 0 -march = nocona -mtune = haswell -ftree-vectorize -fPIC -fstack-protector-strong -fno-plt -O2 -ffunction-section -pipe -isystem / home / npaudel / .conda / envs / r_env / include -fdebug-prefix-map = / tmp / build / 80754af9 / r-base_1589917437985 / work = / usr / local / src / conda / r-base-3.6.1 -fdebug -prefix-map = / home / npaudel / .conda / envs / r_env = / usr / local / src / conda-prefix -w -fpic
                   H5 Флаги C ++: -pedantic -Wall -W -Wundef -Wshadow -Wpointer-arith -Wcast-qual -Wcast-align -Wwrite-strings -Wconversion -Wredundant-decls -Winline -Wsign-Promo -Woverloaded-virtual -Wold-style -cast -Weffc ++ -Wreorder -Wnon-virtual-dtor -Wctor-dtor-privacy -Wabi -finline-functions -s -O
                   Флаги AM C ++: -DOLD_HEADER_FILENAME -DHDF_NO_NAMESPACE -DNO_STATIC_CAST
             Общая библиотека C ++: нет
             Статическая библиотека C ++: да
                           Java: нет
Функции:
---------
                   Параллельный HDF5: нет
Запись наборов данных с параллельной фильтрацией: нет
              Большой параллельный ввод / вывод: нет
              Библиотека высокого уровня: да
                    Безопасность резьбы: нет
             Сопоставление API по умолчанию: v110
  С устаревшими общедоступными символами: да
          Фильтры ввода / вывода (внешние): deflate (zlib), szip (кодировщик)
                             MPE: нет
                      Прямой VFD: нет
                         dmalloc: нет
  Пакеты с дополнительным отладочным выводом: нет
                     Трассировка API: нет
            Использование средства проверки памяти: нет
 Проверки правильности выделения памяти: нет
          Трассировка стека функций: нет
       Строгая проверка формата файла: нет
    Инструментарий оптимизации: нет *

Спасибо.

Building R packages с каркасом CRAN - conda-build 3.21.7 + 2.g4ec7d8a7. Грязная документация

В этом руководстве описывается, как быстро построить пакет языка R в macOS для модуля R который уже доступен на CRAN.

Вы создадите простой пакет, который можно установлен в любой среде conda того же R в качестве корневой среды. Учебник также расскажет, как строить зависимости что может возникнуть при сборке пакета.

Это руководство предназначено для пользователей macOS, которые хотят собрать пакет R-языка из CRAN. Без предварительного знания рецептов conda-build или conda требуется.

Команда conda skeleton подхватывает пакет CRAN метаданные и готовит рецепт сборки conda. Финал Шаг состоит в том, чтобы собрать сам пакет и установить его в ваша среда conda.

Легко построить каркасный рецепт для любого пакета R, размещенного на CRAN. В этом разделе вы собираетесь использовать скелет conda для создания рецепта conda, который информирует conda-build о том, где находятся исходные файлы и как их собрать и установить пакет.

Вы будете работать с пакетом, который размещен на CRAN, с именем fani, инструмент, который учитывает эффекты управляющих последовательностей форматирования текста ANSI.

Сначала в домашнем каталоге пользователя запустите команду conda skeleton:

 conda скелетный кран Fani

Два аргумента conda skeleton - это тип расположения хоста, в данном случае кран , и имя пакета.

Это создает каталог с именем r-Fani и создает 1 скелет файла в этом каталоге: meta.yaml . Многие другие файлы можно добавить туда по мере необходимости, например, build.sh и bld.bat , тестовые сценарии или что-нибудь еще, что вам нужно для создания вашего программного обеспечения. Используйте команду ls , чтобы убедиться, что этот файл был создан. Файл meta.yaml заполнен информацией из Метаданные CRAN и во многих случаях не нуждаются в редактировании.

Файлы в папке с meta. yaml все вместе называются как "рецепт сборки conda":

  • мета.yaml --- Содержит все метаданные рецепта. Разделы имени и версии пакета являются обязательными - все остальное необязательно.

  • bld.bat --- Команды Windows для сборки пакета.

  • build.sh --- команды macOS и Linux для сборки пакета.

Теперь, когда у вас готов рецепт сборки conda, вы можете использовать conda-build для создания пакета:

Когда conda-build завершена, отображается точный путь и имя файла пакета conda.См. Раздел «Устранение неполадок с примером проблемы», если conda-build команда не работает. Если вы получаете сообщение об ошибке SDK в macOS, просмотрите наши ресурсы для macOS и SDK.

Пример пути к файлу:

 /Users/jsmith/anaconda3/conda-bld/osx-64/r-fansi-0.4.0-r353h56e59ec_0.tar.bz2

Примечание

Ваш путь и имя файла будут различаться в зависимости от вашего установка и операционная система. Сохраните путь и информация о имени файла для следующего шага.

Теперь вы можете установить свой недавно созданный пакет в свой среда conda с использованием флага use-local:

 conda install --use-local r-fani

Теперь убедитесь, что фанси установлен успешно:

Прокрутите список, пока не найдете r-Fani .

Обратите внимание, что фанси приходит с местного канала conda-build.

 (база) 0561: ~ jsmith $ conda list
# пакетов в окружении по адресу / Users / Jsmith / anaconda3:
# Название Версия Канал сборки
qtpy 1.5.0 py37_0
r-base 3.5.1 h539fb6c_1
r-fani 0.4.0 r353h56e59ec_0 локальный

Версия R будет такой же, как у вас в базовой среде.

См. Необязательно --- Сборка для другой версии R, чтобы установить свою Версия R.

На этом этапе у вас есть пакет conda для fani который может быть установлен в любой среде conda его Версия R.

Набор фанси был простым, в нем не было зависимости. Чтобы собрать пакет R с зависимостями, Давайте посмотрим на пример с дворником. Дворник - это пакет, размещенный на CRAN, который используется для проверки и очистка данных.

Чтобы начать строительство, введите:

 conda скелет кран дворник

Это создает каталог с именем r-janitor и создает в этом каталоге один файл-скелет: meta.yaml . При необходимости туда можно добавить множество других файлов, например как build.sh и bld.bat , тестовые скрипты или что-то еще вам нужно создать свое программное обеспечение. Используйте команду ls чтобы убедиться, что этот файл был создан. meta.yaml файл был заполнен информацией из CRAN метаданные, и во многих случаях редактировать их не нужно.

Теперь, когда у вас готов рецепт сборки conda, вы можете используйте conda-build для создания пакета:

На этом этапе может произойти то, что у вас будет зависимости этого пакета, которые не существуют как conda пакетов пока нет.Их нужно превратить в пакеты conda. Используйте скелет конды для рекурсивного построения рецептов для пакетов, от которых это зависит:

 conda скелет кран дворник - рекурсивный

Вы можете вручную собрать каждый пакет индивидуально набрав:

Примечание

Заменить "package-name" на имя каждого упаковка.

После разрешения всех зависимостей пакетов вы можно собрать пакет R, используя:

Теперь вы можете установить свой недавно созданный пакет в свой среда conda с использованием флага use-local:

 conda install --use-local r-janitor

Остальные необязательные разделы покажут вам, как сделать Пакеты R для других версий R и других архитектур и как загрузить их в свою Anaconda.org аккаунт.

По умолчанию conda-build создает пакеты для версии R установлен в корневом окружении. Для сборки пакетов для других версий R вы используете флаг --R , за которым следует версия.

Например, чтобы явно создать версию пакета Fani для R 3. 6.1 используйте:

 conda-build --R 3.6.1 р-фанси

Обратите внимание, что файл, напечатанный в конце сборки conda вывод был изменен, чтобы отразить запрошенную версию R. Программа установки Conda будет искать файл в каталоге пакета. который соответствует вашей текущей версии R.

Пример пути к файлу:

 /Users/jsmith/anaconda3/conda-bld/osx-64/r-fansi-0.4.0-r353h56e59ec_0.tar.bz2

Примечание

Ваш путь и имя файла будут различаться в зависимости от вашего установка и операционная система. Сохраните путь и информация о имени файла для следующей задачи.

Anaconda.org - это репозиторий для общедоступных или частных пакетов. Загрузка на Anaconda.org позволяет легко установить пакет. в любой среде с помощью команды conda install , вместо того, чтобы вручную копировать или перемещать файл tarball из одно место в другое.Вы можете сделать свои файлы публичный или частный.

Дополнительную информацию об Anaconda. org см. В документации Anaconda.org.

  1. Создайте бесплатную учетную запись Anaconda.org и запишите свой новый Имя пользователя и пароль Anaconda.org.

  2. Запустите conda install anaconda-client и введите свой Имя пользователя и пароль Anaconda.org.

  3. Войдите в свою учетную запись Anaconda.org со своего терминала с помощью команда анаконда логин .

Теперь вы можете загрузить новые локальные пакеты на Anaconda.org.

 загрузка анаконды /Users/jsmith/anaconda3/conda-bld/osx-64/r-fansi-0.4.0-r353h56e59ec_0.tar.bz2

Примечание

Измените путь и имя файла на точный путь и имя файла, которое вы сохранили в Необязательно --- Сборка для другой версии R. Ваш путь и имя файла будет отличаться в зависимости от вашей установки и операционной системы. Если вы создали пакеты для нескольких версий R, вы должны использовать команду anaconda upload для загрузки каждого из них.

Подсказка

Если вы хотите всегда автоматически выгружать успешную сборку на Anaconda.org, запустите: conda config --set anaconda_upload да

Вы можете выйти из своей учетной записи Anaconda.org с помощью команды:

NYU High Performance Computing - среды Conda (Python, R)

Управление пакетами, зависимостями и средой для любого языка - Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C / C ++, FORTRAN и др.

https: // docs.conda.io/en/latest/

Conda предоставляет отличный способ установки пакетов, которые уже скомпилированы, поэтому вам не нужно проходить долгий процесс компиляции. Если нужный вам пакет недоступен, вы можете установить его (и при необходимости скомпилировать) с помощью pip (Python) или install.packages (R).

Примечание о воспроизводимости:

Один из способов обеспечить воспроизводимость результатов - иметь независимую среду conda в каталоге каждого проекта (один из вариантов, показанных ниже). Это также предотвратит попадание файлов среды conda в каталог / home / $ USER.

Преимущества / недостатки использования Conda

Преимущества

    • Множество предварительно скомпилированных пакетов (быстрая и простая установка)

    • Примечание для Python : pip также предлагает предварительно скомпилированные пакеты (колеса ). Список можно найти здесь https://pythonwheels.com/. Однако Conda имеет значительно большее количество предварительно скомпилированных пакетов.

    • Скомпилированные пакеты используют высокоэффективную библиотеку Intel Math Kernel Library (MKL)

Недостатки

    • Conda не использует преимущества пакетов, уже установленных в системе (в то время как virtualenv и venv - ссылка )

    • Как вы увидите ниже, вам может потребоваться выполнить дополнительные действия, чтобы отслеживать все установленные пакеты (включая пакеты, установленные с помощью pip и / или install. пакетов)

Загрузить модуль anaconda

очистка модуля
загрузить модуль anaconda3 / 5.3.1

ВАЖНО : сохраните свою программу / проект в / scratch и создайте среду conda с помощью параметра '-p'. Это сохранит все файлы внутри каталога проекта, вместо того, чтобы помещать их в ваш / home / $ USER

conda create -p ./penv python = 3 ## среда будет создана в каталоге проекта
conda activate ./penv

Установите предварительно скомпилированные пакеты, доступные в conda:

https: // anaconda.org / anaconda / repo

conda install -c anaconda pandas

Другие пакеты могут быть установлены (и скомпилированы при необходимости) с помощью pip

pip install

Важно: conda и пакеты в ~ / .local / lib / python

Если вы использовали pip install --user для установки некоторых пакетов (без conda или другой виртуальной среды), они будут доступны в ~ / . local / lib / python

Вот вещь, которую нужно понять:

Допустим, у вас есть tornado v.6 устанавливается в ~ / .local / lib / python , а tornado v.5 устанавливается с помощью "conda install".

Когда вы выполните "conda activate", у вас будет доступен торнадо v.6 !! Не v.5 !!

(это поведение одинаково для пакетов, установленных в ~ / .local / lib / python до или после создания среды conda)

pip freeze даст v.6

conda list выдаст v. 5

Решение

Чтобы преодолеть это, выполните "export PYTHONNOUSERSITE = True" после активации conda

Загрузить модуль anaconda

Загрузить модуль anaconda3 / 5.3.1

ВАЖНО : сохраните вашу программу / проект в / scratch и создайте среду conda, используя параметр '-p'. Это сохранит все файлы внутри каталога проекта, вместо того, чтобы помещать их в ваш / home / $ USER

conda create -p . /renv r = 3.5 ## среда будет создана в каталоге проекта
## OR
conda create -c conda-forge -p ./penv r-base = 3.6.3 ## среда будет создана в каталоге проекта
conda activate ./renv

Установить предварительно скомпилированные пакеты, доступные в conda:

https: // docs .anaconda.com/anaconda/packages/r-language-pkg-docs/

conda install -cr r-dplyr

Другие пакеты можно установить (и скомпилировать) с помощью install.packages ()

install.packages ("< package_name> ")

Пакеты, установленные только с использованием conda

Сохраните список пакетов (чтобы вы могли сообщить о среде в публикации и восстановить / воспроизвести env на другом компьютере в любое время)

# save
conda list --export> требования.txt
# restore
conda create -p ./penv --file requirements.txt

Важно: Здесь не будут перечислены пакеты, установленные с помощью pip или install. packages ()

Если вы установили дополнительные пакеты с помощью pip ( Python)

Здесь вы можете использовать

export PYTHONNOUSERSITE = True ## для удаления пакетов в ~ / .local / lib / python # save conda list --export> conda_requirements.txt pip заморозить> pip_requirements.txt # restore conda create -p ./penv --file conda_requirements.txt pip install -r pip_requirements.txt

Примечание: в качестве альтернативы вы можете использовать conda env export> all_requirements.txt, что сохранит оба : пакеты, установленные conda и pip.

Однако это может привести к сбою, если ваша среда conda создана как подкаталог каталога вашего проекта (что мы рекомендуем).

Установлены дополнительные пакеты с помощью install.packages? (R)

Вариант использования: вам нужны пакеты, которых нет в каналах conda, и вы хотите использовать install. пакеты.

Команда «conda list --export» не будет включать пакеты, установленные с помощью «install.packages». Так что вообще не используйте conda install. Для обеспечения воспроизводимости в этом случае вам необходимо использовать комбинацию Conda + packrat, описанную ниже

Conda + pakcrat: конкретная версия R и install.packages (R)

    • используйте conda для установки версии R, вам нужно

    • вообще не использовать conda install

    • использовать packrat

    • установить все пакеты с помощью install.пакеты

    • используйте packrat, как описано здесь, чтобы отслеживать среду

Чтобы conda + packrat работала, вам необходимо добавить следующие шаги:

    • После активации conda И до загрузка R

    • экспорт R_PACKRAT_DEFAULT_LIBPATHS = / packrat / lib / x86_64-conda_cos6-linux-gnu / /

    • Запустить R и выполнить

      5

      5. libPaths (c (.libPaths (), Sys.getenv ("R_PACKRAT_SYSTEM_LIBRARY")))

Использовать conda env в пакетном сценарии

Часть пакетного сценария, которая будет вызывать команду, должна иметь вид (replace к соответствующему значению)

Python

Один узел

#! / bin / bash #SBATCH --job-name = test #SBATCH --nodes = 1 #SBATCH --cpus -per-task = 1 #SBATCH --ntasks-per-node = 4 #SBATCH --mem = 8GB #SBATCH --time = 1: 00: 00 очистка модуля; модуль загрузки anaconda3 / 5.3.1; экспорт OMP_NUM_THREADS = $ SLURM_CPUS_PER_TASK; источник /share/apps/anaconda3/5.3.1/etc/profile.d/conda.sh; conda активировать . /penv; экспорт PATH =. / Penv / bin: $ PATH; python python_script.py

Несколько узлов с использованием MPI

mpiexec --mca bash -c "очистка модуля;
экспорт OMP_NUM_THREADS = $ SLURM_CPUS_PER_TASK;
загрузка модуля anaconda3 / 5.3.1 / app / anaconda share /5.3.1/etc/profile.d/conda.sh;
активация conda./ penv;
экспорт PATH =. / Penv / bin: $ PATH;
python python_script.py "

R (только пакеты conda)

#! / Bin / bash #SBATCH --job-name = test #SBATCH --nodes = 1 #SBATCH --cpus- per-task = 1 #SBATCH --ntasks-per-node = 4 #SBATCH --mem = 8GB #SBATCH --time = 1: 00: 00 очистка модуля; загрузка модуля anaconda3 /5.3.1; экспорт OMP_NUM_THREADS = $ SLURM_CPUS_PER_TASK; источник / share / apps / anaconda3 / 5. 3.1 / etc / profile.d / conda.sh; conda активировать ./renv; экспорт PATH =. / Renv / bin: $ PATH; Rscript r_script.R

Несколько узлов с использованием MPI

mpiexec --mca bash -c "очистка модуля; экспорт OMP_NUM_THREADS = $ SLURM_CPUS_PER_TASK; загрузка модуля anaconda / 5.3
/ 5,3 apps / anaconda3 / 5.3.1 / etc / profile.d / conda.sh; conda activate ./renv; экспорт PATH =. / renv / bin: $ PATH; Rscript r_script.R "

R (комбинация conda с packrat)

В этом случае, когда вы используете sbatch, вы активируете conda в скрипте sbatch, и скрипт R будет забирать пакеты, установленные в packrat

module purge
module load anaconda3 / 5.3.1
source /share/apps/anaconda3/5. 3.1/etc/profile.d/conda.sh
conda activate ./renv
Rscript test.R

Установка - документация pymer4 0.7.8.dev0

Использование Anaconda (рекомендуется)

Для последней стабильной версии (рекомендуется)

pymer4 имеет некоторые зависимости, которые можно разрешить только с помощью conda-forge (например,г. последние версии R, lme4, rpy2 и т. д.). За по этой причине я рекомендую предпочесть conda-forge для всех пакетов в среда, которую вы используете для pymer4 . Если вы предпочитаете использовать Anaconda по умолчанию канал вы можете изменить порядок приоритетов каналов с помощью любой из команд ниже, то есть -c conda-forge -c по умолчанию от до -c по умолчанию -c conda-forge .

Создание и установка в новой среде 
 conda create --name pymer4 -c ejolly -c conda-forge -c defaults pymer4
conda активировать pymer4
Установка в существующую среду 
 conda install -c ejolly -c conda-forge -c defaults pymer4

Примечание

Обе команды выше извлекают зависимости от conda-forge , сначала , а не от канал Anaconda по умолчанию. Рекомендуется поддерживать этот приоритет канала, если вы добавляете дополнительные пакеты в свою среду. Так что не забудьте добавить -c conda-forge , если вы устанавливаете какие-либо дополнительные пакеты в свою среду. Ты этого можно избежать, если вы намеренно поменяли порядок каналов при установке pymer4 , как указано выше.

Для последней версии разработки

Просто используйте любую из приведенных выше команд и замените ejolly на ejolly / label / pre-release , i.е.

 conda install -c ejolly / label / pre-release -c conda-forge -c defaults pymer4

Увеличение скорости процессоров Intel

Если вы устанавливаете на процессор Intel, вы можете дополнительно запросить высокооптимизированный Библиотека ядра Intel Math (MKL), которая использует оптимизированные математические библиотеки для вычислений подпрограмм базовой линейной алгебры (BLAS) и может обеспечить существенное ускорение для pymer4 , а также: code: numpy .

 conda install -c ejolly -c conda-forge -c defaults pymer4 "blas = * = mkl *"

Не рекомендуется для других процессоров (например,г. AMD), поскольку MKL на самом деле замедлит вычисления . Вместо этого вы можете запросить OpenBLAS, который используется по умолчанию при установке pymer4 из conda-forge. Если вы хотите установить это явно, будет работать следующая команда:

 conda install -c ejolly -c conda-forge -c defaults pymer4 "blas = * = openblas *"

Использование пипетки

Предупреждение

Настоятельно рекомендуется использовать метод установки conda, описанный выше, поскольку установка rpy2 на различных платформах может быть заведомо привередливой.Я рекомендую следовать приведенным ниже инструкциям только в том случае, если вам нравится pip и командная строка или вы предпочитаете не использовать Anaconda.

Предварительные требования

pymer4 требует работающей установки R вместе с тремя пакетами R: lme4 , lmerTest и emmeans . Выполните любой из приведенных ниже вариантов, чтобы убедиться, что они установлены.

1. Если у вас уже установлена ​​программа R / RStudio

Убедитесь, что у вас также есть 3 необходимых пакета R, которые можно установить из R / RStudio, используя:

 установить.пакеты (c ('lme4', 'lmerTest', 'emmeans'))
2. Если у вас не установлена ​​программа R / RStudio

Дистрибутив Anaconda Python также может устанавливать и поддерживать пакеты R и R за вас. Чтобы установить R и необходимые пакеты через Anaconda:

 conda install -c conda-forge r r-base r-lmertest r-emmeans rpy2

Для последней стабильной версии

После любого варианта вы можете установить pip install pymer4

Для последней версии разработки

Установить через гитуб:

 pip install git + https: // github. com / ejolly / pymer4.git

Проблемы при установке

Если вы установили через pip , рекомендуется попробовать метод conda , описанный выше, прежде чем поднимать вопрос на github. В противном случае могут помочь следующие решения.

Отсутствуют пакеты R

Если вы выполните шаг 2 в предварительных требованиях выше (т.е. разрешите Anaconda установить R за вас), некоторые пользователи сообщают, что приведенная выше команда conda install иногда не устанавливает все, что вам нужно; например матричный пакет.Вы можете исправить это, установив любые недостающие пакеты из R напрямую, сначала запустив R на терминале, используя R , затем добавив пакет с install.packages («Matrix») , или используя Anaconda и добавив r- перед строчной имя пакета: conda install -c conda-forge r-matrix .

Проблемы компилятора в macOS

Некоторые из наиболее загадочных сообщений об ошибках, с которыми вы можете столкнуться в macOS, связаны с проблемами компилятора, из-за которых rpy2 (зависимость пакета от pymer4 ) возникают во время установки. Вот исправление, которое должно сработать:

  1. Установите homebrew, если у вас его еще нет, выполнив команду по ссылке (это отличный менеджер пакетов для macOS). Чтобы проверить, есть ли он у вас, выполните , который заваривает в вашем Терминале. Если ничего не всплывает, значит, этого нет.

  2. Исправить разрешения на заваривание: sudo chown -R $ (whoami) $ (brew --prefix) / * (необходимо на macOS Sierra или выше (> = macOS 10.12))

  3. Обновить homebrew brew update

  4. Установить утилиту xz brew install xz

  5. На этом этапе вы можете попробовать переустановить pymer4 и повторно протестировать установку.Если по-прежнему не работает, выполните следующие несколько шагов ниже

  6. Установите обновленный компилятор: brew install gcc , или, если у вас уже есть homebrew, brew upgrade gcc

  7. Включить новый компилятор для использования:

     export CC = "$ (find` brew info gcc | grep usr | sed 's /(. *//' | awk '{printf $ 1 "/ bin"}' `-name 'x86 * gcc-?')"
экспорт CFLAGS = "- W"

  8. Если результат выше приводит к какой-либо ошибке (ничего не должно возвращать), возможно, вам придется вручную выяснить, где установлен новый компилятор.Для этого используйте brew info gcc и cd в каталог, который начинается с / usr в выводе этой команды. Оттуда cd в bin и найдите файл, который начинается с x86 и заканчивается gcc-7 . Возможно, что каталог заканчивается на gcc-8 или выше, в зависимости от того, как давно вы установили из homebrew. В этом случае просто используйте последнюю версию. Скопируйте полный путь к этому файлу и запустите следующее:

     экспорт CC = pathYouCopiedInQuotes
экспорт CFLAGS = "- W"

  9. Наконец, установите rpy2 , используя новый компилятор, который вы только что установили: pip install rpy2 , если у вас есть R / RStudio, или conda install -c conda-forge rpy2 , если вы этого не сделали.

  10. Теперь у вас должно быть pip install pymer4 🙂

Сбой ядра в Jupyter Notebooks / Lab

Иногда интерактивное использование pymer4 может вызвать сбой ядра Python. Это более вероятно, если у вас одновременно запущено несколько интерактивных сеансов. Один из способов обойти это - разместить это в верхней части записной книжки / код:

.
 импорт ОС
os.environ ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'Верно'

Или установите следующую переменную среды перед запуском интерактивных сеансов:

 экспорт KMP_DUPLICATE_LIB_OK = TRUE

Три вида сред R.CRAN R, Conda R и Rocker | Автор: Да (Дерек) Куанг

Я представлю три разновидности сред R, которые имеют свои преимущества в определенных ситуациях.

CRAN R - это «ортодоксальная» среда R. Вы можете скачать его через любой менеджер пакетов Linux или на сайте CRAN. Более того, при установке автономного рабочего стола Rstudio автоматически установит CRAN R, если его нет.

Преимущество CRAN R в том, что он прост в установке и готов к работе с Rstudio.Кроме того, у него есть привилегия пользоваться последней версией чего угодно (r-base или любых других пакетов).

Но у этой привилегии есть проклятие - конфликты зависимостей. По умолчанию CRAN R не обеспечивает никакого управления средой (что не является недостатком, как и большинство других языков). Многие пакеты R зависят от разных системных библиотек (например, magick). Мы должны установить все в одну и ту же среду R, поскольку нет контроля среды. Вы можете встретить (1) R компилируется другой версией компилятора GCC с недавно установленными системными библиотеками время от времени.(2) Для разных пакетов требуются разные версии других r-пакетов.

Я не специалист по компиляции программного обеспечения и еще не очень хорошо знаком со всеми системными библиотеками. Установка пакетов R вынуждает меня изменить мою системную библиотеку, и я всегда беспокоюсь об этом, опасаясь, что это может сломать мое другое программное обеспечение.

Для меня большая привлекательность Conda R - это управление средой, и все системные зависимости могут быть установлены как пакет conda. Это означает, что моя среда R изолирована от операционной системы, и установка новых вещей не сломает мою систему.

Но противники conda всегда утверждают, что пакеты на R иногда устарели. Я согласен с тем, что пакеты на conda не синхронизируются с CRAN и иногда отстают на несколько версий. Но в большинстве случаев он не устарел; это просто законсервировано.

Так что насчет конфликтов зависимостей? Conda утверждает, что она может разрешать конфликты зависимостей, предоставляя тщательно отобранные, скомпилированные пакеты, что является одной из причин преобразования версий пакетов. Однако проблема все еще может возникнуть, иногда даже более запутанная, если загружать пакеты из разных каналов.

К счастью, есть отличный канал conda под названием conda-forge. Это активный канал, направленный на разрешение конфликтов группой блестящих, но скромных людей. Я видел один из ответов сообщества в сообщении с отрицательными голосами на conda.

Если у кого-то есть конкретный пакет R, который не удается установить с помощью conda, я буду рад помочь в устранении неполадок. Поддержка R со стороны conda, и особенно канала сообщества conda-forge, постоянно улучшается (обратите внимание, что я помогаю поддерживать пакеты R на conda-forge).

Я люблю духи в ответах, и, основываясь на моем эксперименте, установка пакетов с их каналов может эффективно избежать конфликта.

К сожалению, в conda-forge нет Rstudio. У Rstudio на официальном канале R conda может быть проблема с зависимостью или проблема с масштабированием. Я предполагаю, что это не универсальная проблема, поскольку всегда бывает, что графический интерфейс может быть сложным на платформе Linux, особенно для компиляции Rstudio только на основе пакетов в conda.

После того, как проблема с разрешением стала достаточной, я обращаюсь к PyCharm, и все работает отлично. PyCharm отлично интегрируется с Conda, а другие мощные функции делают разработку очень удобной.

Помимо PyCharm, можно также использовать Rstudio с сайта rstudio.com. После установки в терминале переключитесь в среду conda с помощью conda R, затем вызовите Rstudio, набрав «rstudio» (убедитесь, что это тот, который вы установили в / usr / bin / rstudio вместо conda). В этом случае Rstudio запустится и будет работать в среде conda R!

Мне потребовалось два дня, чтобы настроить среду R, потому что я подумал, что докер может быть блестящей идеей.Поскольку контейнеры действительно решают проблему управления средой, системные библиотеки будут установлены только внутри контейнера, поскольку он изолирован от хост-системы. Более того, есть классный проект Rocker, предоставляющий хорошо сконструированные файлы Docker.

После некоторого исследования я понял, что контейнеры следует использовать на последнем этапе разработки, когда у вас есть работающий проект и вы хотите масштабировать его в облаке.

No related posts.

Ответить

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *