2017 年学习马拉松

第一届DAIS学习马拉松于2017年6月18日至6月24日举行。

日程安排

参见this page！

##您设置的系统

检查您是否进行了此设置：

• Jupyter + SciJava 内核 (https://github.com/scijava/scijava-jupyter-kernel)
  • Install Miniconda if you do not have installed it or Anaconda already. (We need the version for Python 3!)
  • Your .bashrc or .zshrc will need a line like this: export PATH="/Users/someforders/miniconda3/bin:$PATH"

  • Make a new conda environment and install jupyter and scijava-jupiter-kernel:

     conda create --name scijava python=3
     source activate scijava
     conda install jupyter
     conda config --add channels conda-forge
     conda install scijava-jupyter-kernel
    

  • Now (and in the future) you will have to activate the environment we just created: source activate scijava.
  • Deactivation would work like this: source deactivate

  • Get some notebook to try it out:

    git clone git@github.com:scijava/scijava-jupyter-kernel
    cd scijava-jupyter-kernel
    jupyter notebook
    

  • Execute cells by hitting shift+enter—enjoy!
• 日食（霓虹灯）
• bash/zsh
• 胃肠道 ——梅文
• 吉特

这可能稍后发生：

• imglyb（暂时忘记）

＃＃周一

要克隆的Git存储库：

• https://github.com/imagej/tutorials
• https://github.com/imagej/imagej
• https://github.com/scijava/scijava-common（可选）
• https://github.com/imagej/imagej-ops（可选）
• https://github.com/imglib/imglib2（可选）

在线幻灯片：

• /presentations/2017-06-19-dais-learnathon/

操作实用

为您编写了第一个Command插件！

• 尝试使用互联网资源完全自己完成。
• 如果您遇到困难，请单击提示链接。
• 如果仍然卡住，找老师！

您的任务的详细信息：

• 创建一个Git存储库。 -创建一个Maven项目。（提示：1、2）
• 在您的IDE中实现Command插件，它可以计算图像的随。（提示：1、2）
• 推至GitHub（提示：1、2）。

如果你能实现这一点，你就赢了。Florian Jug有奖励给你。

额外学分：

• 从“Ops 简介”Jupyter 笔记本中获取有趣的细节。
• 将它们集成到您的命令中，从而执行更奇特的操作。

如何创建新的 git 存储库

从我（Hanslovsky）的角度来看，这是创建新 git 存储库的最佳方法。所有命令都应在 Linux、OSX 和 Windows 上的 git bash shell 上运行。

• 在 github.com 上创建一个新的存储库（选择不添加 README.md 或 .gitignore），例如名称为“awesome-learnathon”
• 在您的本地计算机上创建一个您想要的存储库的目录，将其 cd 到其中：mkdir 'awesome-learnathon' && cd 'awesome-learnathon'
• 初始化本地 git 存储库：git init -添加远程仓库作为源：git remote add -f origin git@github.com:user/awesome-learnathon 或git remote add -f origin https://github.com/user/awesome-learnathon（如果您没有通过 ssh 设置 git）。 -f参数从远程仓库获取 -创建第一个文件，例如pom.xml，将其暂存以进行提交：git add pom.xml
• 使用提交消息提交阶段文件：git commit -m 'Add pom.xml'
• 您的作业：git push --set-upstream origin master（您可以在未来的作业中简洁--set-upstream origin master）

＃＃周二

要克隆的Git存储库：

• 上午+下午早些时候的课程：
  • https://github.com/imglib/imglib2-introductory-workshop (slides are in the repository)
  • (bonus) LabelingPlus: https://github.com/TrNdy/Indago/blob/-/src/main/java/com/indago/data/segmentation/LabelingPlus.java
• 下午会议：
  • The pull-request example: to solve
  • https://github.com/mpicbg-scicomp/ij2course-images
  • https://github.com/mpicbg-scicomp/ij2course-regions
  • https://github.com/mpicbg-scicomp/ij2course-tables 帮助您自己进行可选的实践：
• https://github.com/imglib/imglib2-advanced-workshop

周三

要克隆的Git存储库：

• 关于 ClearVolume 和 BDV VisTools 的上午会议：
  • Slides
  • https://github.com/fjug/TutorialClearVolume.git
  • https://github.com/fjug/TutorialBigDataViewer.git
  • https://github.com/imglib/imglib2-cache-examples.git (optional but awesome)
  • https://github.com/bigdataviewer/bigdataviewer-vistools.git
• 下午行动会议：
  • https://github.com/imagej/tutorials
    • Import the maven-projects/using-ops into your IDE
  • Introduction to ImageJ Ops Jupyter notebook
  • Extending ImageJ: Ops Jupyter notebook
• KNIME 下午会议：
  • Download & Install KNIME (app with all extensions)
    • https://www.knime.org/downloads/overview?quicktabs_knimed=1#quicktabs-knimed
  • Start KNIME and install all updates
  • How to install ImageJ Integration in KNIME: https://tech.knime.org/community/imagej
  • Set heap-size of KNIME: https://tech.knime.org/faq#q4_2
  • https://github.com/knime-ip/knip-sdk-setup
    • See installation instructions in README.md
  • https://github.com/knime-ip/knip-imagej2
    • See installation instructions in README.md
  • https://github.com/knime-ip/knip-course
    • See instructions for exercises in README.md

• 周四 imglyb 会议的准备工作：
  • Please follow the installation instructions and install imglyb through conda.
  • If you are a Windows user, please pair up with a OSX or Linux user, or download the VirtualBox Ubuntu appliance. We also have (at least) one MacBook that is available for use during that session. First come first serve!

    星期四

    imglib2-算法

    我们将查看 imglib2-advanced-workshop 的 algorithm.morphology 包中的示例，以熟悉 imglib2-algorithm 中现有算法的使用。

• 要克隆的Git存储库：
  • https://github.com/imglib/imglib2-advanced-workshop

    imglyb

imglyb-learnathon 存储库中的 jupyter 笔记本封面有 imglyb 兼容层对 imglib2 和 numpy 的基本和高级使用。请按照以下说明操作，确保您的机器已准备好学习本。克隆 imagey 存储库可以通过 ImageJ 访问 CPython。

• 指示：
  • https://gist.github.com/hanslovsky/508fb1ff7668f1e53bb769e6dccc789c

• 要克隆的 Git 存储库：
  • https://github.com/imglib/imglib2-unsafe
  • https://github.com/hanslovsky/imglib2-imglyb
  • https://github.com/hanslovsky/imglyb-examples
  • https://github.com/hanslovsky/imagey
  • https://github.com/hanslovsky/imglyb-learnathon

    周五

    要克隆的Git存储库：

• 高级 ImgLib2 研讨会：https://github.com/imglib/imglib2-advanced-workshop
• ImgLib2 存储：https://github.com/imglib/imglib2-cache-examples
• 编写您自己的 SciJava 插件类型：https://github.com/mpicbg-scicomp/ij2course-scijava-plugin-mechanism

还发生了一些很棒的事情：

• 讨论时间
  • The future of the imagej forum…
  • The problem of missing funding…
  • Stable releases (coming in December).
  • A system to track what a workflow should cite…
• Headless with Fiji（忽略继承问题）
• ImgLib2 投资回报率（https://github.com/imglib/imglib2-roi/tree/shape-rois），预览即将/可能即将推出的内容！）

＃＃周六