Anaconda介绍 Anaconda是python加强的一个全家桶套件，是目前最简单的方式来使用python进行机器学习和数据分析，它包含了250多个最流行的python科学计算包，并支持多种系统如windows，linux，mac，此外Anaconda最棒的一个特性就是使用conda来致力于简化包的管理和部署与pip命令的功能类似但更加强大。 Anaconda下载 Anaconda截止到目前最新的版本是基于Python3.6的Anaconda3 5.1.0，并分别提供了支持Python3.x和Pyhon

一年前写了一篇关于Anaconda的介绍，在里面大力推荐大家使用Jupyter写一些日常的代码。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543 大家都知道Jupyter是一个Web应用，因而如果有服务器的小伙伴是可以将Jupyter部署在服务器端并远程访问的，这样就拥有了自己私人的一个科学计算环境（也带有一定云存储的功能）。 刚好这次遇到腾讯云360元撸6年1核1G1M服务器的活动，于是再写一下如何在腾讯云的服务器上配置Jupyter的远程访问。 首先是腾讯云的活动。限新用户，

Python 是一种流行的通用编程语言，广泛用于各种目的，包括 Web 开发、数据分析、人工智能等。因此，对于开发人员和程序员来说，了解如何在Windows 10计算机上安装Python有深入的了解非常重要。在本文中，我们将讨论在Windows 10计算机上安装Python的最佳方法，包括每种方法的分步指南。

使用Kabsch算法（1976）或Quaternion算法（1991）进行旋转，在两个笛卡尔坐标之间.xyz或者.pdb格式中计算均方根偏差（RMSD），从而得到最小的RMSD。

使用Kabsch算法（1976）或Quaternion算法（1991）进行旋转，在两个笛卡尔坐标之间.xyz或者.pdb格式中计算均方根偏差（RMSD），从而得到最小的RMSD。

一个普遍的误解是，量子计算机尚未准备好进行市场应用，并且该技术还需要很多年才能使用。在本文中，我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理， 并消除这种误解。我们将研究免费的开源软件：IBM研发的QISKit ，以及量子机器学习软件 PennyLane 。我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。在后续文章中，我们将讨论一些应用到机器学习中的程序，这些应用程序可供有好奇心的人使用。

1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。

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首先安装Anaconda库，带有很多方便的包，其python路径默认加到系统的环境变量中，没有则手动加

本环境有三台机器。其中master（10.0.0.2），slave1（10.0.0.3），slave2（10.0.0.4）。

python isoRMSD.py mol1.pdb mol2.pdb rmsd.txt

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当前，人们普遍认为量子计算机尚未做好实际应用的准备，且实现实用化仍需时日。本文将首先介绍量子计算机编程的一些基本原理，并解开误解。然后介绍一些免费的开源软件，如IBM的QISKit以及量子机器学习软件PennyLane。本文还将解释如何在IBM云的量子计算机上运行程序。在后续文章中，还将会讨论机器学习中的一些应用程序，这些应用程序可供任何人或感兴趣的人使用。

当前，人们普遍认为量子计算机尚未做好实际应用的准备，且实现实用化仍需时日。本文将首先介绍量子计算机编程的一些基本原理，并解开误解。然后介绍一些免费的开源软件，如IBM的QISKit以及量子机器学习软件PennyLane。本文还将解释如何在IBM云的量子计算机上运行程序。在后续文章中，还将会讨论机器学习中的一些应用程序，这些应用程序可供任何人或感兴趣的人使用。

本文介绍了Anaconda这款Python发行版的安装与使用。Anaconda是一个包含大量Python科学计算包和工具的发行版，适用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。文章首先介绍了Anaconda的基本信息，然后详细说明了如何下载和安装Anaconda，最后演示了如何使用Anaconda的包管理器、交互式环境和工具来创建和运行Python脚本。

Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言，具有非常简洁而清晰的语法，既可以用于快速开发程序脚本，也可以用于开发大规模的软件，特别适合于完成各种高层任务。   随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比，Python是一门真正的通用程序设计语言，比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多程序库的支持，适用于Windows和Linux等多种平台，完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代，但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发，完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代，目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台，它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理，便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区，最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库，能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布，它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站：http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组，它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新，许多计算变得更快捷，功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装，使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流，IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。

传统意义上科学被分为两类：经验科学与理论科学，但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性，因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中，计算工作是对经验与理论的一个重要补充，现今大量的论文都包含了数值计算，计算机模拟和建模。

大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引，想要写一个网站可以使用 Django ，想要做数学运算就想到了 Numpy ，想做数据分析可以用 Pandas 等等

本课程介绍 Bioconductor 中的 ChIPseq 分析。该课程由 4 个部分组成。这将引导您完成正常 ChIPseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异 ChIP 分析。