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2.Electron-托盘、气泡(闪烁)消息、软件只启动一个实例、源码Win/Mac打包配置、免费最小化/退出等小结
3.python-docx插入可编辑图表
4.一文详解基因组denovo组装原理和实战
5.cesium 之自定义气泡窗口 infoWindow 后续优化篇（附源码下载）

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       一、做好的网页效果，如何通过发链接给别人看？1.1 解决部署上线->部署上线工具(可永久免费使用)

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       1.1部署流程1.2哇~部署成功

       哇~部署成功! 将你写好的页面部署上线后，全世界的人都可以通过链接访问到你的网页了(永久免费使用哦)~

       三、前端零基础入门到高级(视频+源码+开发软件+学习资料+面试题)一整套(教程)

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       四、❉源码获取

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       五、❉更多表白源码

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Electron-托盘、气泡(闪烁)消息、只启动一个实例、Win/Mac打包配置、最小化/退出等小结

       在Electron开发过程中，我接触并实践了一系列相关的工具和技术，如Vue、Vuex、Element、Axios和Cordova等。在接触Flutter时，我也在思考它是否能成为一种趋势。在Visual Studio Code的背景设置代码方面，我了解了一些基本的配置。目前，项目已经进入了打包测试阶段，尤其是在Mac打包过程中，我遇到了一些问题。以下内容是基于个人经验进行的总结，可能存在认识上的浅薄，但希望能为初学者提供一些实用的指导。

       在应用图标、安装界面图标、托盘图标和资源的配置与使用中，通常会将这些资源放在`build/`目录下的`icons`文件夹中，如`x.png`和`icon.png`。这些资源通常用于主进程，即浏览器外壳。同时，`static`文件夹下可以存放页面中用到的保护板 can 源码资源，这些资源会被打包到安装包或可执行程序目录下的`app.asar`压缩包中。`static`资源更多地用于渲染进程页面相关，而`build/xxxx`目录则用于程序级别的资源。

       打包过程中，Electron默认不会将`icons`资源打包，需要通过`package.json`的`extraResources`配置来实现。在Windows打包后，资源会被放置在`win-unpacked/resources`目录下；而在Mac打包后，资源路径则较为复杂，通常在`dmg`或`zip`安装程序内。对于Windows，可以使用`nsis`来配置安装程序信息，如创建快捷方式、安装程序图标、卸载程序图标等。

       在打包后的安装包中，可以配置英文版，优化程序的图标，并对`package.json`进行相关修改以适应不同平台需求。例如，针对Win和Mac资源路径的不同，可以使用`path.join`方法来确保资源路径的正确性。托盘图标采用PNG格式，并针对不同平台进行适配，以解决路径匹配问题。

       在创建托盘和实现气泡闪烁功能时，需要使用定时器来回切换图标，透明图标可以达到闪烁效果。在实现只启动一个实例、点击关闭按钮最小化到托盘、点击托盘弹出程序界面等功能时，代码逻辑需要根据平台（如Win和Mac）进行区分处理。

       对于Websocket接收推送消息并实现气泡闪烁及消息通知处理，需要在Vue中封装相应的方法。初始化socket并注册回调，以接收推送消息，然后通过`ipcRenderer`将消息发送给主进程，主进程进行消息通知处理。sk 影视app源码同时，需要考虑Win和Mac平台上的通知方式差异，如使用`appTray.displayBalloon`或`window.Notification`。

       在实现程序自动更新时，可以使用`electron-builder`配合`electron-updater`。首先需要配置更新服务器地址，然后在`src/main/index.js`中实现更新检查、弹窗、日志处理等功能。遇到的常见问题包括Electron版本过低导致的错误，可以通过升级Electron版本来解决。在打包和更新过程中，还需要解决资源路径配置问题，如富文本控件的路径配置。

       在Electron开发中，除了专注于前端界面制作和逻辑处理，还需关注跨平台开发、资源管理、打包配置等细节。同时，通过实践和学习，如深入Android源码和Flutter，可以进一步扩展跨平台开发能力。虽然Electron并非我的专业领域，但通过不断学习和实践，希望能为团队带来价值。

python-docx插入可编辑图表

       本文将介绍如何利用python-docx库与额外工具在Word文档中插入可编辑图表。

       首先，需要明确使用的软件库版本：python 3.，python-docx 1.1.2，以及python-pptx 0.6.。

       在查阅官方文档后，发现直接插入可编辑图表的功能未被明确提及。但通过深入研究并编写代码，成功实现在Word文档中插入可编辑图表的功能。代码实现细节已封装，分享如下。

       支持的最新众人帮源码图表类型包括但不限于区域图、集群条形图、气泡图、集群柱状图、环形图、爆炸环形图、折线图、饼图、雷达图、XY_散点图。具体实现代码如下所示。

       图表绘制效果如下：

       展示如下：

       接下来，我们将探讨图表的绘制细节，包括基础代码区域、集群条形图、气泡图、折线图、饼图、雷达图、XY_散点图等。图表的全局设置、图表标题、图例、轴标签、样式等也将在本文中进行详细阐述。

       使用代码设置图表样式时，通过`chart.chart_style`进行配置，该值可从1至中选择，对应pptx内置样式。具体的图表样式展示如下：

       为了实现更便捷的功能，本文作者提供了封装的代码补丁，源代码来自KehaoWu - Overview，详细信息可在github.com/python-openx...查找。

       封装的补丁代码将用于在项目代码中导入monkey.py模块，并在python-docx库的docx\oxml\shape.py文件中，于第行新增`cChart = ZeroOrOne('c:chart')`。

       若有任何问题，欢迎随时咨询。

一文详解基因组denovo组装原理和实战

       面向未来生物医疗数据挖掘应用场景下，如何实现数据计算或挖掘的可扩展性、可重用性、可视性、伸缩性、高保真性。

       关于更多生物医疗大数据分析工具和软件的介绍和使用请看六点了官网[1]。

       1、基因组组装

       2、基于De-Bruijn Graph的组装算法

       3、SOAPdenovo的安装和使用说明：安装、说明、配置、运行

       4、SOAPdenovo案例实战：数据下载、配置、运行、输出

       大家好，这是我们六点了给大家介绍生物信息大数据分析基因组数据分析系列文章第一篇。我们会持续为大家分享关于生物医疗大数据处理相关的知识和案例，希望帮助大家更好地进行自己项目中生物医疗健康大数据处理工作。本篇文章主要四部分来为大家介绍基因组的denovo的知识和以及详细应用案例。①基因组组装、 ②基于De-Bruijn Graph的组装算法、 ③SOAPdenovo的安装和使用说明：安装、说明、配置、运行，以及 ④SOAPdenovo案例实战：数据下载、配置、运行、输出。

       基因组组装 (Genome assembly)是生物信息学领域的核心问题，想要深入研究一个生物体，获得参考基因组是第一步也是必须的一步。基因组组装是将原始的下机序列还原成DNA序列片段、以至于整个物种全基因组序列的过程。

       基因组组装是基因组分析的关键，对物种起源与进化，挖掘功能基因进而研究疾病发生和发展具有重大意义。

       然而由于目前市面上广为应用的二代测序技术获得的测序序列一般都较短，因此如何通过短片段组装成完整的基因组成了亟待解决的问题。

       基因组组装可分为基于参考基因组的组装（Mapping assembly）和从头组装（denovo assembly）。两者主要的区别在于是否存在已知的基因组参考序列作为参照。本文我们主要介绍的是denovo组装，即不依赖任何基因组参考序列相关信息而进行的序列组装。目前，应用于主流的基因组denovo组装的算法主要有两个[1]：OLC方法 (Overlap-Layout-Consensus)和 DBG方法 (De-Bruijn Graph)[2]。

       而DBG方法的核心思想是将序列拼接问题转化为人们所熟知的欧拉图（Euler Graph）问题[3]。

       DBG方法内存消耗相对较低，运算速度快，且准确率高。

       目前主流的基因组装算法都是基于DBG方法改进设计的。

       前面我们说到基因组denovo组装两种方法，下面主要展开说说基于De-Bruijn Graph的组装算法的基本原理。此处，就以目前使用比较广泛，由华大基因团队开发的SOAPdenovo[4]为例。软件的参考文献[5]有兴趣可以在参考资料看一下读读。

       A：基因组DNA打断成小的片段，进行建库和双端测序。~bp的进行直接双端测序，长的片段2-kb的则先进行环化再进行双端测序。

       B：组装的核心部分，进行De-Bruijn Graph的构建。构建De-Bruijn图的第一步是将测序read k-mer化，而所谓的k-mer是指将reads分成包含k个碱基的字符串，即拿一个k长度的窗口在整个read上1个碱基一个碱基的滑动，每次滑动窗口内部都会产生一个k大小的序列,即为一个k-mer，因此一般长短为m的reads可以分成m-k+1个k-mers。其中k一定是奇数，如果是偶数遇到回文序列可能会产生完全相同的k-mers。我们将k-mers作为图的节点，如果两个节点有 K-1个共同重叠子集，就把两个节点连接在一起，这样就会形成De-Bruijn Graph，可以看到该图可以很好地展现出序列的顺序信息。

       C：进行图结构的精简。尽管前面步骤已经初步构建出图形，但是实际上由于测序错误，重复，杂合等原因，图上会出现很多类似翼尖（tips）、气泡（bubbles）等问题，因此还需要进一步简化。此处简化主要包含四个方面：1）去除tips（可能为测序错误导致的）；2）去除低覆盖度的路径；3）解开微小重复的区域（可以通过read穿过来解决）4）合并bubbles气泡区（可能为测序错误，重复或者杂合导致的）。

       D: 拆分出contig。在重复的节点处剪断，输出contigs。

       E: 构建scaffolds。重新用reads和contigs进行比对，使用paired-end信息来把单一的contigs连接成scaffolds。1）paired reads 比对到contigs上，使临近的contig建立连接；3）paired-end信息的不同插入片段被用来一步步从短到长的建立scaffold.

       F: 最终是把多个scaffold组装成无GAP的基因组序列。

       SOAPdenovo目前已更新到SOAPdenovo2, github[6]链接: github.com/aquaskyline/...。

       直接下载二进制[7]（ sourceforge.net/project...）

       源代码安装:

       安装完可以看到SOAPdenovo-mer，SOAPdenovo-mer两个执行文件。mer代表支持的kmer最大长度为，mer代表支持的kmer最大长度为，除了支持的kmer长度不同外，其他用法完全相同。

       SOAPdenovo由于计算量相对较大，对电脑的配置有一定的要求，官网对运行配置的说明：SOAPdenovo 的适用目标是大型植物和动物基因组，尽管它也适用于细菌和真菌基因组。它运行在至少 5G 物理内存的 位 Linux 系统上。对于像人类这样的大基因组，大约需要 GB 的内存。运行SOAPdenovo-mer即可看到SOAPdenovo主要包含了以下6个子命令：

       其中，1-5分别表示组装的4个步骤（1,2是两种构图方式，二选一），all则用于一次执行以上的4个步骤。实际应用中，可以使用SOAPdenovo all 一步式跑完，也可以分成4步单独去跑。

       soapdenovo需要一个配置文件config_file,里面给定输入文件和一些参数设置。 下面是配置文件的示例和说明：

       拆分式：

       一步式：

       输出文件：运行完会有不少的文件生成，其中后缀分别为contig和scafSeq即为对应组装结果，分别对应contig和scaffold的结果。

       下面我们找个NA样本的测序数据，具体来实践一下吧。

       下载测序数据：

       准备配置文件

       vi config_file， 填入以下内容：

       运行命令

       此处我们将程序运行的标准输出和标准错误都分别重定向到对应的log和err文件中了。一步式运行：

       四步单独运行：

       输出结果

       此处我们的测试数据做了截取，因此可以非常快速的跑完，具体的结果如下图所示，可以看到生成了不少的中间结果文件，其中组装出来的contig和scaford结果即图上圈出来的两个文件： *.contig：contig序列文件，fasta格式； *.scafSeq：scaffold序列文件，contig之间的gap用N填充 。

       *.log和*.err是运行的日志，里面包含很多的统计信息，如N，N，contig/Scaffold等信息。

       *.scaf：包括scaffold中contig的详细信息；在scaffold行中包括scaffold名字、contig长度和该scaffold长度。在contig行包括contig名字、contig在scaffold上的起始位置、正反链、长度和contig间的链接信息

       *.links：contig间的pair-end连接信息

       *.readOnContig：reads在contig上的位置。

       从sixoclock下载soapdenovo2

       此外，六点了官网基于CWL (common workflow language) 对SOAPdenovo2软件进行了封装，通过我们开发的`sixbox` 软件可以快速进行软件的运行。对sixbox不了解可以通过六点了官网了解下。下面是具体的运行步骤如下：

       1)下载cwl 源码

       sixbox pull cadc5-1a-4a-b-d6ee0db 或 在六点了官网上下载soapdenovo2.cwl

       2) 下载数据

       3) 使用sixbox生成参数模板文件(YAML) , 并配置yaml文件

       不熟悉的，可以直接粘贴下方示例内容到soapdenovo2.job.yam

       4）使用sixbox运行

       运行结束即可看到当前目录或者指定的输出目录输出对应的SOAPdenovo 组装的结果文件。

       至此，SOAPdenovo的实战体验基本就结束了。

       以上为我们给大家带来的基因组denovo的基本原理知识，以及在平台上运行经典的SOAPdenovo的详细操作过程。也欢迎大家去我们六点了官网看我们放上去的SOAPdenovo2的CWL流程工具。

       如果对生物医疗健康大数据相关内容感兴趣也可以持续关注我们。想要探索更多的软件流程或者知识文档，可以到六点了官网查看。

       References

       [1] 六点了官网: sixoclock.net

       [2] OLC方法 (Overlap-Layout-Consensus)和 DBG方法 (De-Bruijn Graph): zh.wikipedia.org/wiki/%...

       [3] 欧拉图（Euler Graph）问题: baike.baidu.com/item/欧拉图/

       [4] SOAPdenovo: github.com/aquaskyline/...

       [5] 参考文献: genome.org/cgi/doi/.1...

       [6] github: github.com/aquaskyline/...

       [7] 二进制: sourceforge.net/project...

cesium 之自定义气泡窗口 infoWindow 后续优化篇（附源码下载）

       本文旨在深入探讨并实现一种基于cesium源代码的优化方案，以自定义气泡窗口（infoWindow）为核心，旨在提供更直观、更灵活的交互体验。相较于直接修改cesium源代码的临时方法，本篇内容将引导大家从更深层次理解cesium API，实现一种更加稳定、适应性强的自定义气泡窗口解决方案。

       自定义气泡窗口设计时，充分考虑了与cesium生态的融合，借鉴了leaflet的风格，使得视觉效果更为协调。通过精心设计，实现了气泡窗口的样式定制，以适应不同场景需求。

       对于气泡窗口位置的动态更新，本文提出了在postRender事件中进行处理的方法，确保窗口位置与地图元素的实时同步，提升用户体验。

       为促进社区交流与资源共享，本文特提供了一套实现方案的源码，供感兴趣的开发者参考与实践。如需获取源码，欢迎私信作者，费用为8.8元。