在现代软件开发中，持续集成（CI）和持续部署（CD）是提高开发效率和质量的关键实践。GitHub Actions 作为 GitHub 提供的强大自动化工具，能够帮助开发者轻松实现 CI/CD 以及更广阔的自动化工作流程。
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在现代软件开发中，持续集成（CI）和持续部署（CD）是提高开发效率和质量的关键实践。GitHub Actions 作为 GitHub 提供的强大自动化工具，能够帮助开发者轻松实现 CI/CD 以及更广阔的自动化工作流程。
在习惯了python后，使用R进行脚本开发会让人感到十分痛苦，老声长谈的错误回溯不明确问题暂且不谈，当要写的脚本稍微复杂点，需要分文件的时候，才发现R的导入机制也挺蛋疼的…. 还好有box包，可以用类似python的逻辑来进行模块化导入。
看一看这个草稿的创建时间，居然是2024年06月了… 现在都2025年6月了，突然理解了为什么那么多UP主会成为鸽子，挖坑一时爽，填坑火葬场啊… 这篇是我位数不多的纯生物信息内容了…
问题起因是去年要运行 monocle3 进行拟时间分析，但是分析到最后发现一个很蛋疼的问题，monocle3 中的拟时间轨迹起点，是需要分析者来手动指定的，R代码执行过程中会自动开启浏览器，用户需要在浏览器打开的临时网站中指定起点，然后关闭页面，分析继续进行。
但是jupyter的irkernel内核并不支持这一特性。也就是说，我无法在juputer notebook中直接完成分析。这一问题在2019年就被提出过，但是直到我需要进行分析的2024年，5年过去，依然没有解决方案…
生物信息是一门交叉学科，而生物信息学中使用的工具集或技术栈，也是相当的“交叉”，其碎片化的程度，我绝对不亚于Linux发行版… 这也带来了大家都会面临的难题：生物信息分析环境部署。
去年的时候，我突然看躺在床上的杂牌笔记本电脑特别不爽。好歹也是当年1999买回来的（对毕业半年的我来说是非常大件的消费），后续还因为键盘和触控板问题修了两次花了又快又1000块。这么贵重的东西，不给他安排点活，着时对不起自己的血汗钱。于是我又捣鼓起了几年前关注过，但是当时特别不能用的fydeos。这一捣鼓，我才发现，这几年不仅是deepin发展的很快（快到都有钱和时间把做好的框架和UI又推了重来），fydeos也进化了很多，不仅有了android，还有了linux子系统，日常使用突然就变得不再遥远了，于是！我，斥、重、金————————海鲜市场捡垃圾买了个lenovo chromebook duet..