<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Home on Jackie&#39;s Personal Blog</title>
    <link>https://jiangjun.netlify.com/</link>
    <description>Recent content in Home on Jackie&#39;s Personal Blog</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <atom:link href="https://jiangjun.netlify.com/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>R snippets for a Seurat-based pipeline</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/pages/r-seurat-snippets/</link>
      <pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/pages/r-seurat-snippets/</guid>
      <description>Add QC metrics and then plot 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 seurat_obj &amp;lt;- PercentageFeatureSet(seurat_obj, &amp;#39;^MT\\-&amp;#39;, col.name = &amp;#39;pct_mito&amp;#39;) seurat_obj &amp;lt;- PercentageFeatureSet(seurat_obj, &amp;#39;RP[SL]&amp;#39;, col.name = &amp;#39;pct_ribo&amp;#39;) seurat_obj &amp;lt;- PercentageFeatureSet(seurat_obj, &amp;#39;HB[AB]&amp;#39;, col.name = &amp;#39;pct_hemo&amp;#39;) seurat_obj = PercentageFeatureSet(seurat_obj, &amp;#39;^Gm|Rik$|^A[CL][[:digit:]]&amp;#39;, col.name = &amp;#39;pct_pred&amp;#39;) seurat_obj$log10GenesPerUMI &amp;lt;- log10(seurat_obj$nFeature_RNA) / log10(seurat_obj$nCount_RNA) VlnPlot(seurat_obj, group.by = &amp;#39;orig.ident&amp;#39;, ncol = 4, pt.size = 0, features = c(&amp;#39;nCount_RNA&amp;#39;, &amp;#39;nFeature_RNA&amp;#39;, &amp;#39;pct_mito&amp;#39;, &amp;#39;pct_pred&amp;#39;, &amp;#39;pct_ribo&amp;#39;, &amp;#39;pct_hemo&amp;#39;, &amp;#39;log10GenesPerUMI&amp;#39;), raster = FALSE) &amp;amp; theme(axis.</description>
    </item>
    <item>
      <title>通过 git 分支功能同步 GitHub 上游更改</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/git-sync-with-upstream/</link>
      <pubDate>Thu, 05 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/git-sync-with-upstream/</guid>
      <description>&lt;p&gt;之前提过，其实用 Hugo 搭建和维护博客相对来说非常省事，但是缺点也很明显。Hugo 本身版本更新迭代速度很快，经常碰到的就是升级后有一些功能不再支持，可能是被移除，或者工作方式改变。另外就是 Hugo 没有内置主题，所以必须引入第三方主题。这时候也就出现连带问题，第三方主题必须同步 Hugo 的工作方式，不然也有可能失效。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>Xorg basics</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/pages/b_b002_xorg_conf/</link>
      <pubDate>Sun, 25 Jan 2026 21:31:31 -0600</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/pages/b_b002_xorg_conf/</guid>
      <description>Xorg 图形输出配置 在使用 QEMU 运行虚拟机需要客户（Guest）系统图形界面的时候，有多个图形选项： 1 2 3 4 5 6 7 8 $ qemu-system-amd64 -vga help none no graphic card std standard VGA (default) cirrus Cirrus VGA vmware VMWare</description>
    </item>
    <item>
      <title>startx and xinit</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/pages/b_b001_startx_xinit/</link>
      <pubDate>Sat, 24 Jan 2026 22:08:43 -0600</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/pages/b_b001_startx_xinit/</guid>
      <description>从零开始搭建 Xorg 图形环境 如果在刚接触 Linux 的时候就看到这个系列视频: An X Window System Tutorial 可能会更有意思。当然现在也不晚。 这个系列视频是非常好的 Xserver/Xorg/X 和窗口管理器</description>
    </item>
    <item>
      <title>R Notes</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/pages/general-r-notes/</link>
      <pubDate>Thu, 22 Jan 2026 22:31:42 -0600</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/pages/general-r-notes/</guid>
      <description>JupyterNotebook R startup 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 cat(&amp;#39;\n#########################################\n&amp;#39;) cat(paste0(&amp;#39;#### Last run time: &amp;#39;, format(Sys.time(), &amp;#39;%Y-%m-%d %H:%M&amp;#39;), &amp;#39; ####&amp;#39;)) cat(&amp;#39;\n#########################################\n&amp;#39;) cat(&amp;#39;\n#############################################################\n&amp;#39;) cat(paste0(R.home(), &amp;#39;\n&amp;#39;)) print(R.version) cat(&amp;#39;#############################################################\n\n&amp;#39;) cat(&amp;#39;#############################################################\n&amp;#39;) sessionInfo() cat(&amp;#39;#############################################################\n\n&amp;#39;) JupyterNotebook R snippet for inline figure displaying size 1 2 3 4 5 6 7 base_len &amp;lt;- 6 #options(repr.plot.width = base_len, repr.plot.height = base_len) #options(repr.function.highlight = TRUE) mySetFigSize &amp;lt;- function(width = 1, height = 1) { options(repr.plot.width = base_len * width, repr.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Pages</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/pages/</link>
      <pubDate>Thu, 22 Jan 2026 22:28:13 -0600</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/pages/</guid>
      <description>页面内容聚合了根据特定主题或者用途组织的内容，内容不会出现在博客首页和归档中。部分内容可能会随时移动到博客区，所以本页面内容可能随时会有变动</description>
    </item>
    <item>
      <title>零碎的 samtools 笔记</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/samtools-notes/</link>
      <pubDate>Sun, 22 Dec 2024 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/samtools-notes/</guid>
      <description>&#xA;&#xA;&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;这半年处理过几次 bulk RNA-seq 和 ChIP-seq 数据，经常需要进一步处理比对（align）完 &lt;code&gt;fastq&lt;/code&gt; 文件之后得到的 &lt;code&gt;sam&lt;/code&gt; 转换成排序的 &lt;code&gt;bam&lt;/code&gt; 文件充分节省存储空间。我把经常用到的一些 &lt;a href=&#34;https://www.htslib.org&#34;&gt;&lt;code&gt;samtools&lt;/code&gt;&lt;/a&gt; 命令放到记事本里，这里简单记录一下方便以后查阅。&lt;/p&gt;&#xA;</description>
    </item>
    <item>
      <title>容器 Singularity/Apptainer 简单使用</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/singularity_and_latest_updates/</link>
      <pubDate>Wed, 22 May 2024 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/singularity_and_latest_updates/</guid>
      <description>&#xA;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;当然知道 Linux 平台最流行的容器可能是 Docker，奈何实验室服务器只有 Singularity/Apptainer。不过好在后者完全可以兼容 Docker 镜像，甚至从 dockerhub 直接 pull 都可以，也凑合能用了。 只是 Singularity 不能直接使用 Docker 的 recipe，二者语法不同。&lt;/p&gt;&#xA;</description>
    </item>
    <item>
      <title>使用 qemu 安装配置虚拟机 Devuan 系统切换 init 为 dinit</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/qemu-devuan-dinit-as-init/</link>
      <pubDate>Sun, 03 Sep 2023 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/qemu-devuan-dinit-as-init/</guid>
      <description>&lt;p&gt;以前都是使用 VirtualBox 安装和管理虚拟机，知道有 &lt;code&gt;qemu&lt;/code&gt; 但是一直没有试用。这次正好发现一个新的 &lt;code&gt;init&lt;/code&gt; 叫 &lt;a href=&#34;https://github.com/davmac314/dinit&#34;&gt;dinit&lt;/a&gt;，开发者的&lt;a href=&#34;https://davmac.org/blog/&#34;&gt;系列博客&lt;/a&gt;非常值得一看。以前我也知道还有 &lt;a href=&#34;http://smarden.org/runit/&#34;&gt;runit&lt;/a&gt; 并且在 &lt;a href=&#34;https://www.devuan.org/&#34;&gt;Devuan GNU/Linux&lt;/a&gt; 试验过。由于 Devuan 本身就是非 &lt;a href=&#34;https://systemd.io/&#34;&gt;systemd&lt;/a&gt; 系统，所以切换到另一个 &lt;code&gt;init&lt;/code&gt; 并不需要卸载 &lt;code&gt;systemd&lt;/code&gt; 这种&lt;em&gt;危险&lt;/em&gt;操作。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>不一样的网上冲浪和一些想法</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/update_2023_different_internet_and_thoughts/</link>
      <pubDate>Sat, 19 Aug 2023 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/update_2023_different_internet_and_thoughts/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;互联网万维网之外&#34;&gt;互联网/万维网之外？&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;从来好像互联网和万维网（World Wide Web，3W，WWW）好像就是同义词，“自古以来”网上冲浪的网就是 WWW。直到我发现还有一个东西叫 Gopher，以及稍微更现代版的 Gemini。这二者都是网络协议，简单地说就是它们和 WWW 一样，是一种实现网络间通信信息展示的方案。类比就好像，同样是从中国上海到美国纽约，我们第一个想到的肯定是坐飞机（就好像说上网我们想到的就是 WWW），但是其实还有一种途径是从海上坐轮船过去（🎵  Once more, you open the door&amp;hellip;），而 Gopher 这个单词的原意是“地鼠”那可能就是打地道过去吧 :D&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>Let&#39;s search the web like we heard about linux for the first time</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/2022-07-24-lets-search-the-web-like-we-heard-about-linux-for-the-first-time/</link>
      <pubDate>Sun, 24 Jul 2022 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/2022-07-24-lets-search-the-web-like-we-heard-about-linux-for-the-first-time/</guid>
      <description>&lt;p&gt;一些平时看到的有趣的博文、笔记和一些值得一看长系列文章。话题大多数都与开源、编程和 LInux/Unix 相关。与此类似的还有一篇与自然科学，主要是生物科学、医学相关的内容，有时间我也会整理出来。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>在十年老笔记本上装了 FreeBSD</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/navigating-bsd-world/</link>
      <pubDate>Mon, 15 Nov 2021 23:15:55 +0800</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/navigating-bsd-world/</guid>
      <description>&lt;p&gt;也是一篇 long overdue，拖到跨年了。本来是打算在给老笔记本装系统的时候顺手把一些东西记下来做备忘，最后发现看到的有意思的东西越来越多，反倒是前面的系统安装是最无聊的一部分了。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>Postgres 跨版本数据库迁移</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/postgres-upgrade-12to13/</link>
      <pubDate>Sat, 14 Aug 2021 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/postgres-upgrade-12to13/</guid>
      <description>&lt;p&gt;Debian 的 Postgres 早就升级到 13 了，但是由于我太懒就一直没有升级数据库，这次要往数据库放新数据了，就想趁这个机会刚好把数据都迁移到 13 吧。以前看过类似资料，postgres 本身提供了升级工具，所以我想找个靠铺点的教程一步步照着来应该问题不大。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>狗不能吃葡萄和葡萄干 🍇 🙅🏻  🐕 </title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/dont-let-dogs-eat-grapes/</link>
      <pubDate>Sat, 24 Jul 2021 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/dont-let-dogs-eat-grapes/</guid>
      <description>&lt;p&gt;无意中听说狗不能吃葡萄会中毒，当即查了一下还真是。查了几篇靠谱的文献看了下。&#xA;TL, DR：有毒，可能致死，原因不知道。消化道症状、嗜睡和神经系统表现很常见。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>关于生酮饮食的一点笔记</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/ketogenic-diet/</link>
      <pubDate>Sat, 22 May 2021 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/ketogenic-diet/</guid>
      <description>&lt;p&gt;个人笔记向，几乎全篇复制粘贴，涉及用脑部分少于 10%。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>复习下 Logistic 回归基础</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/logistic-basics/</link>
      <pubDate>Mon, 03 Aug 2020 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/logistic-basics/</guid>
      <description>&#xA;&lt;script src=&#34;https://jiangjun.netlify.com/rmarkdown-libs/header-attrs/header-attrs.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&#xA;&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;这一篇算是复习了，日渐觉得对于 Logsitic 回归了解得有点飘。这一篇就是找几个比较基础的东西看一下然后把 Logistic 回归从前到后过一遍。涉及到模型构建、模型拟合优度（Goodness of fit）、区分度（Discrimination）和校准度（Calibration）评价。&lt;/p&gt;&#xA;</description>
    </item>
    <item>
      <title>VPS 防暴指南——用 fail2ban 和密钥登录加固远程服务器的 SSH</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/vps-harden-ssh/</link>
      <pubDate>Thu, 28 May 2020 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/vps-harden-ssh/</guid>
      <description>&lt;p&gt;VPS 上的梯子有时不太稳定，前两天登录上去看的时候偶然发现日志里有一些陌生的 IP 地址通过 SSH 登录失败的记录。出于好奇就仔细看了什么情况，这一&lt;a href=&#34;https://i.loli.net/2020/05/28/Y42OawVEkpgzIrL.png&#34;&gt;看&lt;/a&gt;吓坏了。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>编译安装 R 并启用 Intel MKL 支持</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/compile-r-enable-mkl/</link>
      <pubDate>Wed, 29 Apr 2020 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/compile-r-enable-mkl/</guid>
      <description>&lt;p&gt;微软似乎放弃 &lt;a href=&#34;https://mran.microsoft.com/&#34;&gt;Microsoft R Open&lt;/a&gt; 这个项目了，那么以前写的 &lt;a href=&#34;https://jiangjun.link/post/microsoft-r-open/&#34;&gt;Microsoft R Open 的安装和配置&lt;/a&gt; 也就成了过去式了。我一直是同时用两个版本 R 的，在 Windows 上这个实现起来很简单，因为 Windows 上多个版本 R 本来就是可以共存的。但是在 Linux，至少是 Debian 上，这个就没那么简单了。以前 MRO 和 vanilla R 共存也算很优雅地解决了这个问题。现在要想多个版本就只能自己编译一个 R 了。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>用 split.screen() 进行图形组合</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-combine-plots-with-split-screen/</link>
      <pubDate>Sun, 19 Jan 2020 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-combine-plots-with-split-screen/</guid>
      <description>&#xA;&lt;script src=&#34;https://jiangjun.netlify.com/rmarkdown-libs/header-attrs/header-attrs.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&#xA;&lt;div id=&#34;TOC&#34;&gt;&#xA;&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;这个是上次学 &lt;code&gt;layout()&lt;/code&gt; 组合图形时就说以后再学的东西。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;code&gt;split.screen()&lt;/code&gt; 是由 base R 的 &lt;strong&gt;graphics&lt;/strong&gt; 包提供的。这个系列还包括 &lt;code&gt;screen()&lt;/code&gt;、&lt;code&gt;erase.screen()&lt;/code&gt; 和 &lt;code&gt;close.screen()&lt;/code&gt; 这些命令配合使用。这些命令能够在一个图形设备上创建和控制多个图形区（screen，不知道翻译成什么比较合适）。和前面的 &lt;code&gt;layout()&lt;/code&gt; 类似，&lt;code&gt;split.screen()&lt;/code&gt; 命令与其他的分割方法（&lt;code&gt;par(mfrow)&lt;/code&gt;, &lt;code&gt;par(mfcol)&lt;/code&gt; 和 &lt;code&gt;layout()&lt;/code&gt;）也是不兼容的。&lt;/p&gt;&#xA;</description>
    </item>
    <item>
      <title>用 layout() 进行图形组合</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-combine-plots-with-layout/</link>
      <pubDate>Sun, 15 Sep 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-combine-plots-with-layout/</guid>
      <description>这个内容是看完 MSG 之后的补课。 图形组合其实以往用过很多种了，base R 里的 par(mfrow = c(), mfcol = c())， ggplot2 里的 facet_grid() 和 facet_wrap() ，还有非常好用的 cowplot 的 plot_gri</description>
    </item>
    <item>
      <title>学习怎么用 R 画多边形</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-polygon/</link>
      <pubDate>Sun, 08 Sep 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-polygon/</guid>
      <description>polygon 作图基本语法 文档示例 首先隆重推荐一下一本新书：现代统计图形 。这是谢益辉老师多年前写的书，最近在统计之都论坛一些人的协助之下转移到 bookdown 平台，具</description>
    </item>
    <item>
      <title>alluvial diagram 冲积图</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/alluvial-diagram/</link>
      <pubDate>Mon, 10 Jun 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/alluvial-diagram/</guid>
      <description>Quick Start with alluvial 更多用法和自定义 隐藏 改变层次 ggplot2: ggalluvial 宽数据格式 长数据格式 geom_alluvium 最近看文献看到一种新的数据可视化图，Alluvia 图，中文应该是冲积图？不知道</description>
    </item>
    <item>
      <title>ggplot2 学习 第三部分：The Master List (下)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/ggplot2-p4-the-master-list-2/</link>
      <pubDate>Fri, 31 May 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/ggplot2-p4-the-master-list-2/</guid>
      <description>翻译整理自：Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List，有删改。 最后一部分了，希望一次完成🙈️。拖这么久主要是后面有些图不是很常用，所以没什么动力去仔细看。</description>
    </item>
    <item>
      <title>Postgres &#43; MIMIC 从头到尾</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/postgres-mimic-a2z/</link>
      <pubDate>Sun, 05 May 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/postgres-mimic-a2z/</guid>
      <description>之前其实也写过这个了，但是比较零散和简单。这次换硬盘，也不打算迁移数据库，直接重新建立一次。所以从前到后记录一下。 参考： Installing MIMIC-III in a local Postgres database Why psql can&amp;rsquo;t</description>
    </item>
    <item>
      <title>R 启动文件配置文件的加载</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-startup-files/</link>
      <pubDate>Mon, 22 Apr 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-startup-files/</guid>
      <description>这个话题其实在之前两篇博文其实都有涉及到过，这次只是看到一些不错的资源和文档，所以干脆总结一下写得全面一点。 参考： R 文档： Initialization at Start of an R Session startup: Friendly</description>
    </item>
    <item>
      <title>Bioconductor 中的 ExpressionSet 数据类型</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/bioconductor-expressionset/</link>
      <pubDate>Wed, 20 Mar 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/bioconductor-expressionset/</guid>
      <description>1. 介绍 2. 从头构建一个 ExpressionSet 数据 Assay data Phenotypic data Annotations and feature data Experiment description Assembling an ExpressionSet 3. ExpressionSet 的一些基本特性 查看 ExpressionSet 的各个元素 取子集 本文翻译自 An Introduction to Bioconductor’s ExpressionSet Class</description>
    </item>
    <item>
      <title>Logistic 回归模型的拟合优度 (goodness of fit) 检验</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/logistic-model-goodness-of-fit/</link>
      <pubDate>Sun, 17 Mar 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/logistic-model-goodness-of-fit/</guid>
      <description>这篇不算是很“正常”的博文，是一阵子之前查资料也就顺手都复制粘贴下来或者加书签的一些网页什么的。整理电脑的时候干脆也就调整一下格式，并根据时</description>
    </item>
    <item>
      <title>R 里的随机数种子 set.seed()</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-set-seed/</link>
      <pubDate>Fri, 08 Mar 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-set-seed/</guid>
      <description>这一篇只写一点很简单的小东西，R 里用 set.seed() 设置随机数种子。 以前呢，只知道 set.seed(1234) 是设置随机数种子保证数据分析再现性的，但是其实具体用法没有了解过。现在</description>
    </item>
    <item>
      <title>R 中因子型变量的有序与无序</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-ordered-unordered-factors/</link>
      <pubDate>Tue, 05 Mar 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-ordered-unordered-factors/</guid>
      <description>有序和无序因子变量 例子 解读 模型评价和比较 结语 今天涉及到的这个就很有意思了。很早开始我就对这个问题有点疑惑，但是一直没有抽出时间（好吧，其实主</description>
    </item>
    <item>
      <title>科学上网笔记：Shadowsocks 和 v2ray</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/shadowsocks-v2ray/</link>
      <pubDate>Wed, 30 Jan 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/shadowsocks-v2ray/</guid>
      <description>搭梯简单记录，我知道网上教程一 Google 一大把。我写下来主要是这是我一直在用的流程，以免都要一边操作一边到处查，所以干脆就写下来算了。以后就可以咔咔</description>
    </item>
    <item>
      <title>ggplot2 学习 第二部分：外观自定义</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/ggplot2-p2-cumtomization/</link>
      <pubDate>Sat, 26 Jan 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/ggplot2-p2-cumtomization/</guid>
      <description>ggplot2 学习 第二部分：外观自定义 翻译整理自：The Complete ggplot2 Tutorial - Part 2 | How To Customize ggplot2 (Full R code) 。 这一篇将会介绍如何自定义一个 ggplot 图的 6 个主要部分，是一份涵盖了大部分</description>
    </item>
    <item>
      <title>ggplot2 学习 第三部分：The Master List (上)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/ggplot2-p3-the-master-list/</link>
      <pubDate>Sat, 26 Jan 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/ggplot2-p3-the-master-list/</guid>
      <description>翻译整理自：Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List，有删改。 这是整个 ggplot2 系列的第三部分也是最后一部分。当然从标题知道这是上部，当然不是因为是最后一部分估计</description>
    </item>
    <item>
      <title>ggplot2 学习 第一部分：介绍</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/ggplot2-p1-intro/</link>
      <pubDate>Thu, 24 Jan 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/ggplot2-p1-intro/</guid>
      <description>今天 Bing 差点 被 GFW，纪念一下用必应壁纸做封面吧 翻译整理自：[The Complete ggplot2 Tutorial - Part1 | Introduction To ggplot2 (Full R code)](The Complete ggplot2 Tutorial - Part1 | Introduction To ggplot2 (Full R code)) 。 r-statistics.co 在我的浏览器书签里应该</description>
    </item>
    <item>
      <title>Logistic 回归中 AIC 和 BIC 用于变量筛选</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/logistic-regression-examples-aic-and-bic/</link>
      <pubDate>Wed, 16 Jan 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/logistic-regression-examples-aic-and-bic/</guid>
      <description>All models are wrong, but some are useful. &amp;ndash; George Box 最近处理数据发现统计学知识太不够用了，以前上的统计学基本只知道 t 检验、方差分析、卡方检验加上简单的回归和相关、生存分析</description>
    </item>
    <item>
      <title>记一次 Debian sid 爆炸后的修复</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/debian-sid-rescue/</link>
      <pubDate>Thu, 10 Jan 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/debian-sid-rescue/</guid>
      <description>前几天有点东西要写，Debian-cn 群里有人说 sid 更新 systemd-240-2 后炸了，我当时看到了以为个例没有特别去关注。然后过了一天看到置顶消息说 sid 和 Testing 用户不要</description>
    </item>
    <item>
      <title>About / 关于</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/about/</link>
      <pubDate>Sun, 30 Dec 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/about/</guid>
      <description>我是一个热爱技术、热衷折腾的人。我不是程序员也不从事计算机相关行业，顶多算是个开源爱好者吧。 初次接触 Linux 是在 2012 年左右，个人最喜欢的 distro 是 Gent</description>
    </item>
    <item>
      <title>Hugo &#43; Blogdown &#43; Github &#43; Netlify 搭建博客记录</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/hugo-netlify/</link>
      <pubDate>Sun, 30 Dec 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/hugo-netlify/</guid>
      <description>前面也说了，是为了图方便省事迁移到 Hugo 的。Hugo 在 Debian 的官方仓库就有，就算没有的话，Hugo 本身也提供二进制包下载，仅从这点来说真的比起 Hexo 要简</description>
    </item>
    <item>
      <title>Netlify 的第一篇博客</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/first-post/</link>
      <pubDate>Sun, 30 Dec 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/first-post/</guid>
      <description>这虽然可能显示出来并非是第一篇博文，但是确实是 Netlify 上的第一篇。没有显示为第一篇是因为我把其他平台的博文迁移到这里之后保留原始的发文日期。 Blogdown + Hugo</description>
    </item>
    <item>
      <title>R 中缺失值的简单处理—— MICE 和 Amelia 篇</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-missing-data/</link>
      <pubDate>Sun, 16 Dec 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-missing-data/</guid>
      <description>参考资料： Tutorial on 5 Powerful R Packages used for imputing missing values Amelia 包文档说明 Amelia II: A Package for Missing Data Imputing Missing Data with R; MICE package Handling missing data with MICE package; a simple approach 因为最近一直在学数据库和处理病例数据的相关的东西，</description>
    </item>
    <item>
      <title>从芯片数据提取 lncRNA 探针</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/lncrna-probes-in-microarray/</link>
      <pubDate>Tue, 11 Dec 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/lncrna-probes-in-microarray/</guid>
      <description>1 又是一篇放了好久好久，没有好好整理的东西。 1. 准备数据 需要数据有：芯片序列信息、基因组 lncRNA 参考基因组： 所用软件：SeqMap、R 芯片是 Affymetrix 的 Human Genome</description>
    </item>
    <item>
      <title>RNA-Seq 数据处理记录</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/rna-seq-analysis/</link>
      <pubDate>Mon, 10 Dec 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/rna-seq-analysis/</guid>
      <description>1 本来是 6 月份的东西，一直没有好好整理拖到年底了，唉 .... 毕业答辩过了，最大的坎儿迈过去了。准备开始处理手头拿到的 RNA-Seq 数据。当作是我的第一次实战。</description>
    </item>
    <item>
      <title>回归分析中的共线性问题</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-regression-multicollinearity/</link>
      <pubDate>Fri, 14 Sep 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-regression-multicollinearity/</guid>
      <description>主要参考博文 ： Dealing with The Problem of Multicollinearity in R Multicollinearity in R 引子 如果现在我们预测一个国家，比如说中国，2018 年全年的旅游收入 (美元)。因变量是中国 2018 年度的旅游收入</description>
    </item>
    <item>
      <title>Python 里 NumPy 的 axis 参数的理解</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/python-numpy-axis/</link>
      <pubDate>Sat, 25 Aug 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/python-numpy-axis/</guid>
      <description>最近学学 Python 做数据分析，主要就是 Python 基本语法 + NumPy + pandas 咯。 发现很好的一些教程： python_for_data_analysis_2nd_chinese_version Numpy &amp;amp; Pandas (莫烦 Python 数据处理教程) Data analysis in Python with pandas 果然人生苦短，大家都在用 P</description>
    </item>
    <item>
      <title>跟着 mimic-code 探索 MIMIC 数据之 notebooks CRRT (三)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-code-notebooks-crrt3/</link>
      <pubDate>Tue, 21 Aug 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-code-notebooks-crrt3/</guid>
      <description>感觉必应随便搞个图下来当封面不错的。再来一次 这一篇为什么隔了好几天才出来呢，因为代码的理解难度突然、陡然、猝不及防的上了个 90 度的坡。我看了好</description>
    </item>
    <item>
      <title>Tmux 入门和初步配置</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/tmux/</link>
      <pubDate>Sun, 19 Aug 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/tmux/</guid>
      <description>今天决定学一下 Tmux 怎么用，因为经常发现要开几个 Terminal Tabs 处理不同的东西，然后要对照的时候来回切真的很累。手按快捷键累，眼睛盯着来回在跳动的文本也累。</description>
    </item>
    <item>
      <title>跟着 mimic-code 探索 MIMIC 数据之 notebooks CRRT (二)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-code-notebooks-crrt2/</link>
      <pubDate>Thu, 16 Aug 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-code-notebooks-crrt2/</guid>
      <description>书接上回。 上回说到，我们首先自己搜索 d_items 表格找到对应的 item_id，然后运用专业知识对这些 item_id 进行筛选和归类，最后得到真正能够定义 CRRT 时间的那些</description>
    </item>
    <item>
      <title>跟着 mimic-code 探索 MIMIC 数据之 notebooks CRRT (一)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-code-notebooks-crrt1/</link>
      <pubDate>Wed, 15 Aug 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-code-notebooks-crrt1/</guid>
      <description>花了几天时间把 mimic-code/notebooks/crrt-notebook.ipynb 从头到尾看了一遍。虽然消化得还不是很好，但是觉得这一篇教程真的是干货满满。决定还是再花点时间仔细跟着 tutorial 走一遍并且整理一遍。和</description>
    </item>
    <item>
      <title>跟着 mimic-code 探索 MIMIC 数据之 tutorials (二)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-tutorials-2/</link>
      <pubDate>Fri, 03 Aug 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-tutorials-2/</guid>
      <description>mimic-code 的 tutorials 还提供了 sql-crosstab，很短，我大概看了感觉不是很有用，先放着了。using_r_with_jupyter.ipynb 就是教</description>
    </item>
    <item>
      <title>跟着 mimic-code 探索 MIMIC 数据之 tutorials (一)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-tutorials-1/</link>
      <pubDate>Wed, 01 Aug 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-tutorials-1/</guid>
      <description>SQL 算是学完了，结果回去看 mimic-code 发现大多数脚本根本看不懂！想起来小学做数学习题： 课本例题: 小明有 3 个苹果，吃了 1 个，请问小明还有几个苹果 ? 课后习题</description>
    </item>
    <item>
      <title>SQLBolt 课程学习笔记四 (13-18&#43;X 课)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-13-18&#43;x/</link>
      <pubDate>Sat, 28 Jul 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-13-18&#43;x/</guid>
      <description>SQL Lesson 13: Inserting rows 第 13 课，添加行 We&amp;rsquo;ve spent quite a few lessons on how to query for data in a database, so it&amp;rsquo;s time to start learning a bit about SQL schemas and how to add new data. 前面都是在学怎么查询数据库，现在该了解一下数据库 Schema （</description>
    </item>
    <item>
      <title>SQLBolt 课程学习笔记五 (番外篇)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-more-topics/</link>
      <pubDate>Sat, 28 Jul 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-more-topics/</guid>
      <description>SQL Topic: Subqueries 子查询 You might have noticed that even with a complete query, there are many questions that we can&amp;rsquo;t answer about our data without additional post, or pre, processing. In these cases, you can either make multiple queries and process the data yourself, or you can build a more complex query using SQL subqueries. 一次查询经常回答不了很多</description>
    </item>
    <item>
      <title>SQLBolt 课程学习笔记三 (9-12 课)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-9-12/</link>
      <pubDate>Fri, 27 Jul 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-9-12/</guid>
      <description>继续上课。 SQL Lesson 9: Queries with expressions 第 9 课，表达式查询。 In addition to querying and referencing raw column data with SQL, you can also use expressions to write more complex logic on column values in a query. These expressions can use mathematical and string functions along with basic arithmetic to transform values when the query is executed, as shown</description>
    </item>
    <item>
      <title>SQLBolt 课程学习笔记二 (6-8 课)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-6-8/</link>
      <pubDate>Thu, 26 Jul 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-6-8/</guid>
      <description>昨天看了大火的《工作细胞》，挺有趣的。血小板太可爱了！ 然后睡觉前看了一下 Todo list： 任重而道远啊，后面的课程还多着呢。继续继续—— SQL Lesson 6: Multi-table queries</description>
    </item>
    <item>
      <title>SQLBolt 课程学习笔记一 (1-5 课)</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-1-5/</link>
      <pubDate>Wed, 25 Jul 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/sqlbolt-1-5/</guid>
      <description>终究还是要回来好好补课，看文档太无聊。看网上很多人都推荐 SQLBolt 这个在线网站学习课程，所以今天就打算来看这个了。 整个课程包括介绍 + 18 节课 + 结束课程</description>
    </item>
    <item>
      <title>Microsoft R Open 的安装和配置</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/microsoft-r-open/</link>
      <pubDate>Sat, 14 Jul 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/microsoft-r-open/</guid>
      <description>昨天偶然在网上看到看到关于不同版本 R 的速度对比的文章 R, R with Atlas, R with OpenBLAS and Revolution R Open: which is fastest?，被结果惊到了，最快的 Revolution R Open 碾压 Vanilla R，而且相比</description>
    </item>
    <item>
      <title>PostgreSQL 基础补课</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/postgresql-notes/</link>
      <pubDate>Mon, 09 Jul 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/postgresql-notes/</guid>
      <description>接触 MIMIC 数据库一小阵，勉强一边 Google 一边看 mimic-code 提供的脚本搞定了本地数据库并且把所有提供的 concepts 都建立好了。 过程中 R 配合 RPostgreSQL 来连接和操作数据已经相对很容易了</description>
    </item>
    <item>
      <title>MIMIC iii 数据 &#43; PostgreSQL 数据库</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-iii-postgresql/</link>
      <pubDate>Thu, 21 Jun 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/mimic-iii-postgresql/</guid>
      <description>申请的 MIMIC III 数据库 今天终于通过了，下载发现一堆 csv.gz 大小也是惊人。所以自己一一个直接用表格数据导入 R 怕是不可能了，只能去用他们推荐的数据库管理了。</description>
    </item>
    <item>
      <title>Shell 字符串取子集和输出重定向</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/shell-substring-redirection/</link>
      <pubDate>Fri, 15 Jun 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/shell-substring-redirection/</guid>
      <description>最近处理数据经常需要取某个字符串一部分用来重命名结果生成的新文件的情况，比如 sample1.fastq.gz 比对到基因组想要取出其中的 sample1 用来命名生成的 sam 文件，或者想看跑的</description>
    </item>
    <item>
      <title>Linux 下的动态共享库</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/linux-shared-libraries/</link>
      <pubDate>Wed, 28 Feb 2018 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/linux-shared-libraries/</guid>
      <description>0. 前言 通过上次那个 Rtudio 输入法的事情 (解决 Debian 中 Mendeley Desktop 和 RStudio 无法使用 fcitx 输入中文的问题) ，我又觉得编译啊共享库啊什么的很有趣，然后我懂的太少。所以补课看</description>
    </item>
    <item>
      <title>R 启动时加载包的正确姿势</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-pkg-autoloads/</link>
      <pubDate>Thu, 21 Dec 2017 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-pkg-autoloads/</guid>
      <description>今天看 Hadley Wickham 大大的 《R for Data Science》 的时候无意踩坑了，记录一下。 看到章节 4. Workflow: basics 的 4.4 节做练习的时候，本来这一章十分简单，5 分钟看完的，练习</description>
    </item>
    <item>
      <title>解决 Debian 中 Mendeley Desktop 和 RStudio 无法使用 fcitx 输入中文的问题</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/debian-mendeley-rstudio-fcitx/</link>
      <pubDate>Wed, 20 Dec 2017 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/debian-mendeley-rstudio-fcitx/</guid>
      <description>0. 写在前面 如果你找到这篇博客是也正在尝试解决 Linux(Debiain) 下 RStudio 和 Mendeley Desktop 里使用 fcitx 输入法输入中文的问题，请先看看我的 Github 仓库 是否已经上传了你所需要的版本，或者另</description>
    </item>
    <item>
      <title>让 R 在完成任务时发送通知或者叮一声</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-beep-notify/</link>
      <pubDate>Thu, 22 Jun 2017 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-beep-notify/</guid>
      <description>R 有时候计算或者任务会比较慢，比如很多基因一起做 GO enrichment、下载在线数据集、模拟缺失数据等等，这时候我经常喜欢去干点别的，比如去</description>
    </item>
    <item>
      <title>sed 和 awk 学习</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/sed-awk/</link>
      <pubDate>Sat, 20 May 2017 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/sed-awk/</guid>
      <description>sed 、awk 和 grep 都是 Linux 系统下的非交互式的文本处理工具。 sed 的基本处理单位为记录 (record)，简单理解的话就是文件的行；而 awk 的基本处理单位为域</description>
    </item>
    <item>
      <title>关于源码编译的基础知识：出错原因解析和解决 via LinuxSir</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/compile-error-via-linuxsir/</link>
      <pubDate>Thu, 18 May 2017 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/compile-error-via-linuxsir/</guid>
      <description>这篇博文的内容来自已经不存在的 LinuxSir.org 社区（RIP，现在的 LinuxSir 论坛虽然还存在，但是已经不是原来的样子和原来的人，所以我也就不放网址了）的 LFS 板块。当时</description>
    </item>
    <item>
      <title>在 Debian 中使用 Zotero 文献管理软件</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/debian-zotero/</link>
      <pubDate>Sun, 14 May 2017 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/debian-zotero/</guid>
      <description>我在 Debian 中用 Zotero 管理文献时发现 PDF 导入后获取文件信息获取不到。以下时解决过程记录，主要参考 Configuring Zotero PDF full text indexing in Debian Jessie。 安装 pdftotext 和 pdfinfo: 1 sudo apt-get install poppler-utils 查看内</description>
    </item>
    <item>
      <title>简单的 Conda 入门</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/conda-intro/</link>
      <pubDate>Wed, 10 May 2017 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/conda-intro/</guid>
      <description>Conda 的话对于需要 Python 环境但是又没有系统权限，或者想要一个和多个相互隔离的 Python 环境的情况是很好的解决办法。而且使用起来够傻瓜。最受欢迎的应该是 Ana</description>
    </item>
    <item>
      <title>R 启动设置</title>
      <link>https://jiangjun.netlify.com/post/r-startup/</link>
      <pubDate>Thu, 27 Apr 2017 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://jiangjun.netlify.com/post/r-startup/</guid>
      <description>在 Linux 系统中，R 启动时默认加载 ~/.Rprofile 文件，这就为自定义多种 R 选项提供了方便。 我的 ~/.Rprofile 文件内容： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 # 设置</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
